In vielen Projekten erlebe ich dieselbe Fragestellung: Sollten wir zuerst in die Cloud migrieren und dann modernisieren — oder ist es finanziell und operativ günstiger, vor der Migration modernisierungsrelevante Arbeiten durchzuführen? Meine Erfahrung als Integrationsarchitektin zeigt: Modernisierung vor Migration spart nicht nur Kosten, sondern reduziert Risiken und beschleunigt den tatsächlichen Mehrwert.
Warum „Lift-and-Shift“ selten die günstigste Option ist
Der schnelle Weg in die Cloud — ein klassisches Lift-and-Shift — wirkt auf den ersten Blick attraktiv: Geringe Vorbereitungszeit, schnelle technische Migration, vermeintliche Infrastruktur-Kosteneinsparungen. Doch sobald Anwendungen ungeändert in einer neuen Umgebung laufen, treten oft versteckte Kosten zutage:
- Überdimensionierte Ressourcen durch monolithische Architekturen
- Komplexe Lizenzmodelle, die in Cloud-Umgebungen teurer werden
- Problematische Betriebsprozesse, die in der Cloud höhere Cloud‑Provider‑Kosten verursachen (z. B. viel I/O, dauerhafte VMs statt serverless)
- Hoher Refactoring-Aufwand später, wenn Cloud-native Skalierung oder Kostenoptimierung notwendig wird
Ich habe Projekte gesehen, in denen die Cloud-Rechnung nach einem Lift-and-Shift um 40–60% stieg, weil alte Anwendungen ständig hohe CPU- und Speicherressourcen beanspruchten oder weil unnötige Lizenzkosten portiert wurden. Wenn man in solchen Fällen erst nach der Migration modernisiert, zahlt man die doppelte Miete: Migration + spätere Re-Architektur.
Wann Modernisierung vor Migration sinnvoll ist
Modernisierung vor Migration lohnt sich besonders in diesen Fällen:
- Die Anwendung ist monolithisch, hat schlechto getrennte Komponenten und verursacht hohe Betriebskosten.
- Es gibt bekannte Performance- oder Skalierungsprobleme, die in der Cloud kostspielig werden könnten.
- Lizenzmodelle sind lokal optimiert (z. B. per Socket oder Host), aber in der Cloud teuer.
- Datenmengen sind sehr groß und ungefiltert migriert zu hohen Transfer- oder Speichergebühren führen würden.
- Die Anwendung benötigt Modernisierungen im Security- oder Compliance-Bereich, die vor der öffentlichen Cloudmigration geklärt werden sollten.
Wann Migration vor Modernisierung die bessere Wahl ist
Es gibt auch Szenarien, in denen ein schneller Umzug sinnvoll ist:
- Bei kurzfristigem Bedarf an Infrastrukturverlagerung (z. B. Rechenzentrumsschliessung, Notfallwiederherstellung).
- Wenn Zeitkritische regulatorische oder geschäftliche Gründe die Migration erzwingen.
- Wenn Modernisierungsaufwand den Nutzen übersteigt (kleine, wenig genutzte Anwendungen).
Pragmatischer Entscheidungsprozess: mein Vorgehen
Wenn ich einen Entscheidungsprozess begleite, empfehle ich ein kurzes, aber strukturiertes Assessment, das folgende Schritte umfasst:
- Inventory & Telemetrie: Welche Anwendungen, Abhängigkeiten, Datenmengen und Betriebskennzahlen liegen vor? Tools wie Dynatrace, New Relic oder OpenTelemetry helfen schnell.
- Kostenmodellanalyse: Gegenüberstellung aktueller On‑Prem‑Kosten vs. erwartete Cloud‑Kosten inklusive Lizenz- und Transferkosten.
- Architekturreife: Wie modular ist die Anwendung? Ist ein strangler pattern möglich?
- Risikoanalyse: Compliance, Sicherheit, Betriebsfähigkeit in der Cloud.
- Quick Wins identifizieren: Kleine Refactorings oder Datenbereinigungen vor Migration, die die Cloud-Kosten signifikant senken.
Typische Modernisierungsmaßnahmen vor Migration
Aus meiner Praxis sind das die Maßnahmen, die sich häufig lohnen, bevor die Anwendung in die Cloud geht:
- Entkopplung von Persistenz und Berechnung (z. B. Datenbanken konsolidieren, Read/Write-Shards einführen).
- Datenbereinigung & Archivierung: Alte oder selten genutzte Daten nicht migrieren, sondern archivieren.
- Entfernen ungenutzter Module und Reduzierung von Feature-Flag-Komplexität.
- Refactoring kritischer Pfade für bessere Skalierbarkeit (z. B. asynchrone Verarbeitung via Message Broker).
- Optimierung von Lizenzmodellen (z. B. Wechsel zu Cloud-freundlichen Alternativen oder verhandelte BYOL‑Modelle).
- Einführung von Observability-Grundlagen (Logs, Metrics, Tracing) noch On‑Prem, um bei Migration messbare KPIs zu haben.
Tabelle: Entscheidungsmatrix – Modernisierung vs. Migration
| Kriterium | Modernisierung vor Migration | Migration vor Modernisierung |
|---|---|---|
| Betriebskosten-Risiko | Geringer (Optimierung vor Abbildung) | Höher (Alte Muster werden in Cloud übertragen) |
| Time-to-Cloud | Länger (Vorarbeiten nötig) | Kürzer (schneller Umzug) |
| Regulatorisches Risiko | Besser kontrollierbar | Risiko liegt in der Cloud-Umgebung |
| Kurzfristiger Businessbedarf | Kann zu langsam sein | Erfüllt kurzfristige Anforderungen |
| Kosten insgesamt | Höherer initialer Aufwand, geringere langfristige Kosten | Niedriger initialer Aufwand, höhere langfristige Kosten möglich |
Praxisbeispiel: Finanzdienstleister
In einem Projekt mit einer Bank haben wir vor der Migration eine Datenharmonisierung durchgeführt: Alte Archive wurden compress & tiered, selten genutzte Daten in ein kostengünstiges Object Storage ausgelagert und kritisch genutzte Datensätze für schnelle Zugriffe optimiert. Ergebnis: Die erwarteten Cloud‑Speicherkosten sanken um 35% und der Daten-Transfer beim Cutover war nur noch ein Bruchteil. Wäre die Bank zuerst migriert, hätten die laufenden Kosten deutlich höher gelegen und der spätere Refactoring-Aufwand hätte den ROI deutlich verzögert.
Praktische Checkliste für Ihre Entscheidung
- Haben Sie präzise Telemetriedaten (CPU, I/O, Speicher, Netzwerk) für Ihre Anwendungen?
- Gibt es Lizenz- oder Vertragsbedingungen, die in der Cloud teurer werden?
- Können Sie Daten vorab archivieren oder bereinigen?
- Lässt sich ein Strangler‑Pattern für schrittweise Modernisierung anwenden?
- Sind Compliance- und Sicherheitsanforderungen in der Ziel-Cloud geprüft?
- Sind Quick‑Wins (z. B. Datenbereinigung, Entkopplung) vor der Migration möglich?
Tools und Patterns, die ich häufig empfehle
Für Assessments und Modernisierungen setze ich oft auf eine Kombination aus Tooling und Architektur-Patterns:
- Observability: OpenTelemetry / Prometheus / Grafana
- Refactoring-Pattern: Strangler Fig, Anti-Corruption Layer
- Datenmanagement: Data Lakehouse Patterns, S3/Blob Tiering
- Messaging & Asynchronität: Kafka, RabbitMQ oder Managed Services wie AWS SNS/SQS
- Cloud-Cost-Tools: CloudHealth, Azure Cost Management, AWS Cost Explorer
Wenn Sie möchten, kann ich Ihr aktuelles Landscape-Inventory in 1–2 Workshop-Stunden durchgehen und eine Kurzbewertung erstellen: Welche Modernisierungsmaßnahmen vor einer Cloud-Migration den größten Kostenhebel haben. Schreiben Sie mir gern Ihre zentrale Herausforderung — ich antworte mit konkreten, umsetzbaren Empfehlungen.