"DaaS – Data as a Service" und "FaaS – Function as a Service"

The Winner takes it all

Wer sich auf der Webseite von McKinsey zum Thema Digitalisierung informiert, bekommt als Strategie das geboten, was unser Minister für Wirtschaft und Energie, Peter Altmaier, proklamiert, nämlich Deutschland bräuchte riesige IT-Konzerne wie Google.

Über den Umweg der ehemaligen Leiterin der Deutschland Zentrale von McKinsey, Frau Katrin Suder, die jetzt (wie und warum auch immer) Vorsitzende des Digitalrates der Bundesregierung ist, werden neo-liberale Digitalisierungsstrategien Wort für Wort von der Politik übernommen. Nur riesige IT-Konzerne wie Google können Digitalisierung wirklich vorantreiben, denn nur sie haben die notwendigen Mittel, das Know-How und das Personal, lautet die Argumentation von McKinsey. Dies rechtfertigt dann im Umkehrschluss auch die Machtfülle und die unverhältnismäßigen Gewinne, die die wenigen großen IT-Giganten auf sich vereinen. Nur haben dann ab einem gewissen Punkt "of no return" die mittleren und kleinen Unternehmen keine Chance mehr auch nur im Ansatz bei der Geschwindigkeit der Innovation und der Qualität der Angebote mitzuhalten. The Winner takes it all!

Warum diese pubertäre Phase des Internets am Ende ein Gewinn für alle sein könnte

AWS – Amazon Web Services ist mit seinen sogenannten Lamda-Layern ein Vorreiter, wenn es darum geht, einfach eine Aufgabe abzuarbeiten, ohne sich um das ganze "Drumherum" einer Serverinstallation zu kümmern. Microsoft geht mit der "R! Azure Function" den gleichen Weg. Die Begrifflichkeit, die das ganze Konzept umfasst, lautet: "Serverless Computing", was nicht heißt, dass es keine Server mehr gibt, sondern, dass der Programmierer, der eine Geschäftslogik oder eine Aufgabe in einer der Hauptprogrammiersprachen umsetzt, sich nicht mehr um den Server, die Datenbanken und das ganze System das darunter liegt kümmern muss. Ein großer Vorteil ist dabei, dass Prozesse automatisch skalieren. Muss ich heute eine einzelne Funktion berechnen, dann bezahle ich nur für diesen einen kurzen Vorgang von wenigen Millisekunden Rechenzeit, muss ich dagegen pro Sekunde eine Million Funktionen berechnen und dies über einen Zeitraum von ein paar Stunden, dann habe ich automatisch die dafür notwendige Hardware, die dies bewältigen kann und muss diese Leistungsfülle auch nur dann bezahlen, wenn ich sie brauche. Vermarktet wird das Angebot als "FaaS – Function as a Service", immer mit dem Hinweis, dass man dadurch Kosten spart und nicht für den höchsten Bedarf Hardware vorhalten und pflegen muss, die dann die meiste Zeit unterfordert ist. Wirklich billig ist das Ganze am Ende aber natürlich dennoch nicht, ansonsten wären die gigantischen Gewinne von Microsoft oder Amazon in diesem Bereich (2 Milliarden Reingewinn pro Quartal) nicht möglich .

Ganz neu ist der Gedanke allerdings nicht. Wer, wie ich, noch mit Lochkarten und Fortran 77 an Großrechnern von Universitäten programmiert hat, der kennt die Abrechnung nach CPU-Zeit schon seit 40 Jahren. Man hat sein Programm gestanzt und eingelesen, dann gewartet bis der Banddrucker, in der Größe eines Kleinwagens, die Ergebnisse auf grün-weiß gestreiftem Endlospapier ausdruckte. Um alles Andere haben sich die Herren in den weißen Kitteln hinter der großen Scheibe gekümmert.

Relativ neu ist das Konzept von "DaaS – Data as a Service"; dies ist nicht zu verwechseln mit "DaaS – Desktop as a Service". Dabei trennt man strikt die Daten von den Anwendungen. Die Daten werden nur für eine Aufgabe "leihweise" zur Verfügung gestellt, um die Berechnung durchzuführen. Die Daten bleiben beim Service und es gibt nur eine Leseerlaubnis.

Die Kritik an DaaS, wie sie auf Wikipedia beschrieben wird, ist am Ende aber der Vorteil und die Grundlage für das Datendemokratie-Konzept:

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_as_a_service

Specific to the DaaS model, a common criticism is that when compared to traditional data delivery, the consumer is really just "renting" the data, using it to produce a graph, chart or map, or possibly perform analysis, but for data as a service, generally the data is not available for download.

"Service automation units" (code that expresses the service interface) may contain methods for all "CRUD" operations (create, read, update, delete), as in traditional data operations, but data as a service is generally limited to read.

Netflix liefert pro Quartal 7 Milliarden Stunden Video, zu 50 Millionen Kunden, in 60 verschiedenen Ländern aus. Dies alles mit der Hilfe von Amazon Web Services und Lamda-Steuerung. Google verarbeitet pro Jahr 2.000 Milliarden Suchanfragen, das sind 64.000 Anfragen pro Sekunde. McKinsey hat Recht, nicht so wie sie meinen, dass sie Recht haben, sondern in dem Sinn, dass die riesigen IT-Unternehmen Strukturen entwickeln, die für die Zukunft notwendig sind:

Datendemokratie ist möglich, da die großen Konzerne schon in den Größenordnungen agieren, wie es eine demokratisch organisierte Datenverwaltung brauchen wird.

Wenn jedes Dorf, genauso wie es seinen eigenen Wasserspeicher oder seine eigene Kläranlage besitzt, ein demokratisch geschütztes und vernetztes Datencenter betreiben wird, dann brauchen wir unsere Daten nur noch an die richtige Stelle zu liefern um einen einfachen Übergang zur Datendemokratie zu erreichen. Dass die IT-Konzepte dafür jetzt schon vorhanden sind, das beweisen Amazon und Microsoft mit DaaS und FaaS tagtäglich.

Am Ende braucht es dann nur noch einen eigenen Docker Container für jeden Bürger, in dem er seine eigenen Daten verwalten kann, und schon sind wir einen großen Schritt weiter und befreit von der Übermacht eines neuen digitalen Feudalismus.