Auf der Oracle AI World in Frankfurt präsentierten führende Oracle-Manager ihre Pläne für eine verteilte, souveräne und KI-fähige Cloud-Infrastruktur. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie Unternehmen angesichts wachsender Datenschutzanforderungen und einer zunehmend fragmentierten Cloud-Landschaft handlungsfähig bleiben können. Andrew Bond, CTO von Oracle EMEA, setzte den Rahmen: Oracle sei nicht einfach ein weiterer Hyperscaler, sondern unterscheide sich architektonisch deutlich von der Konkurrenz. Ob diese Behauptung trägt, muss sich in der Praxis zeigen – die Argumente waren aber durchaus substanziell.

Oracles EU Sovereign Cloud läuft nach eigenen Angaben seit knapp drei Jahren in Frankfurt und Madrid. Sie wird ausschließlich von EU-Personal betrieben und ist vom öffentlichen Oracle-Cloud-Netz physisch getrennt. Technisch basiert sie auf denselben OCI-Bausteinen wie die öffentliche Cloud, läuft aber in einem eigenen, isolierten Realm. Damit reagiert Oracle auf eine zentrale Sorge europäischer Kunden: Daten sollen die EU nicht verlassen, und die Betriebsverantwortung liegt nachweislich in der EU.

Antonio Freitas, bei Oracle EMEA für die Sovereignty-Strategie verantwortlich, erläuterte in einer Roundtable-Session die Entwicklung des Angebots: Sein Team habe intensiv mit EU-Institutionen wie der Europäischen Kommission, ENISA und nationalen Regulierungsbehörden zusammengearbeitet. Das Ziel: die Anforderungen an souveräne Cloud-Infrastruktur nicht nur zu verstehen, sondern sie frühzeitig in die Produktentwicklung einfließen zu lassen. Inwieweit Oracle damit näher an einer EUCS-Zertifizierung (EU Cloud Services Scheme) ist als etwa AWS oder Azure, blieb auf der Veranstaltung allerdings offen.

Dass das Konzept in der Praxis trägt, sollte ein Kundenbeispiel belegen: Stefan Moch, VP von Arvato Systems, berichtete über den Betrieb von Arzneimittel-Verifikationssystemen gemäß der EU-Richtlinie FMD (Falsified Medicines Directive). Das System verarbeite allein in Deutschland täglich fünf bis sechs Millionen Apothekentransaktionen und europaweit rund 35 bis 40 Millionen Packungsverifizierungen. Hochverfügbarkeit und niedrige Latenzzeiten seien ausschlaggebend gewesen. Unabhängig überprüfbar waren diese Leistungswerte auf der Veranstaltung nicht.

Einheitliches Pricing: Versprechen mit Fragezeichen

Ein Argument, das Bond in der Keynote mehrfach unterstrich: Oracle berechnet für Cloud-Dienste in Europa denselben Preis wie in den USA. Da der Rechenzentrumsbetrieb in Deutschland deutlich teurer sei, bedeute das für europäische Kunden einen erheblichen Kostenvorteil. Oracle beziffert die Einsparungen gegenüber Mitbewerbern auf 30 bis 50 Prozent – wohlgemerkt nach Eigenangaben, nicht unabhängig geprüft.

Tatsächlich zeigen öffentlich einsehbare Preislisten, dass AWS und Azure für die Region Frankfurt häufig höhere Listenpreise aufrufen als für US-Regionen. Ob die Oracle-Rechnung unter Berücksichtigung von Enterprise-Rabatten, Reserved Instances und Committed-Use-Modellen der Mitbewerber in dieser Höhe standhält, bleibt offen. Kunden sollten hier eigene TCO-Vergleiche anstellen.

Dedicated Region und Alloy: Die Cloud im eigenen Rechenzentrum

Neben der öffentlichen Cloud und der EU Sovereign Cloud stellte Oracle seine Dedicated Region und das Alloy-Modell vor. Die Dedicated Region ermöglicht es Unternehmen, die vollständige OCI-Infrastruktur inklusive SaaS, PaaS und IaaS im eigenen Rechenzentrum zu betreiben, ab drei Racks. Vodafone hat damit nach Oracle-Angaben 40 Rechenzentrumsstandorte in sechs Dedicated Regions konsolidiert, zwei davon in Deutschland.

Das Alloy-Modell setzt anders an: Partner können eigene Cloud-Angebote auf OCI-Basis aufbauen. Als Referenzen nannte Oracle die japanische Sovereign Cloud von Fujitsu und die Thai Cloud von AIS. Konzeptionell erinnert Alloy an Angebote der Konkurrenz wie AWS Outposts, Azure Stack oder Googles Distributed Cloud. Durch die vollständige SaaS-Verfügbarkeit hebt sich Oracle aber ab. Oracle betont, dass es sich bei allen Varianten technisch um exakt dieselbe Plattform handelt.

Multi-Cloud-Portabilität: Brücken zu AWS, Azure und Google

Ein weiterer Schwerpunkt war Oracles Multi-Cloud-Strategie. Das Unternehmen hat Teile seiner OCI-Infrastruktur direkt in Rechenzentren von Microsoft Azure, Google Cloud und AWS integriert. Oracle-Datenbankservices wie die Autonomous Database lassen sich dort nativ nutzen. Wer etwa Amazon Bedrock mit einer Oracle-Datenbank kombinieren will, muss keine Daten in eine andere Umgebung migrieren.

Passend dazu kündigte Oracle die Multi-Cloud Universal Credits an: ein einheitliches Verbrauchsmodell, das Oracle-Datenbankservices flexibel zwischen OCI, AWS, Azure und Google Cloud verschiebbar machen soll – ohne jeweils neue Vertragsverhandlungen. Die Idee klingt in Zeiten schnell wechselnder KI-Strategie, die zuletzt für ein starkes Umsatzwachstum im Cloud-Geschäft sorgten plausibel, wirft aber auch Fragen auf: Wie portabel sind Workloads in der Praxis wirklich, wenn sie auf Oracle-proprietäre Features wie die Autonomous Database angewiesen sind? Echte Multi-Cloud-Portabilität bleibt auch bei Oracle an das eigene Ökosystem gebunden.

Architekturentscheidungen: Bare Metal und RoCE statt Virtualisierung und InfiniBand

Oracle begründet seine Leistungs- und Kostenargumentation mit grundlegenden Architekturentscheidungen. Anders als AWS und Azure setzt Oracle konsequent auf Bare-Metal-Instanzen: Workloads laufen direkt auf dedizierter Hardware ohne Hypervisor-Overhead – das soll besonders datenbankintensiven Anwendungen zugutekommen. Für die Netzwerkanbindung setzt Oracle sowohl auf RoCE (RDMA over Converged Ethernet) statt auf InfiniBand und kombiniert das mit der hauseigenen Acceleron-Architektur, um Verkabelungsaufwand bei großen GPU-Clustern zu reduzieren. Beide Entscheidungen haben allerdings auch Kehrseiten: Ohne Hypervisor entfällt die flexible Ressourcenverteilung zwischen Workloads, und ob RoCE bei sehr großen Cluster-Topologien mit dem Congestion-Management von InfiniBand mithalten kann, ist in der Branche umstritten.

KI-Strategie: Datenplattform statt Modellrennen

Den Abschluss der Veranstaltung bildete Oracles KI-Strategie. Mit der AI Data Platform will Oracle private Unternehmensdaten sicher mit generativen KI-Modellen verbinden, statt eigene Foundation Models zu entwickeln. Kernelement ist die Autonomous Database, die neben relationalen Daten auch Vektoren, JSON, Graph- und Spatial-Daten unterstützt und sich über offene Formate wie Apache Iceberg mit externen Datenspeichern verbinden lässt.

Der Ansatz, sich als Datenplattform für KI zu positionieren, statt im Wettlauf um eigene Modelle mitzumischen, ist nachvollziehbar: Die meisten Unternehmen kämpfen weniger mit der Verfügbarkeit von Modellen als mit der Integration und Governance ihrer eigenen Daten. Konkrete Referenzkunden aus dem deutschsprachigen Raum blieb Oracle allerdings schuldig.

Fazit: Starke Argumente, offene Fragen

Oracle präsentierte sich auf der AI World als relevante Alternative für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datensouveränität und Datenbankperformance. Die Sovereign-Cloud-Architektur, das einheitliche Pricing und die Multi-Cloud-Integration sind nachvollziehbare Unterscheidungsmerkmale gegenüber den drei großen Hyperscalern. Naturgemäß blieben die zentralen Versprechen auf einer solchen Marketingveranstaltung ungeprüft. Kunden sollten Kostenvorteile anhand eigener Workloads validieren und hinterfragen, wie portabel ihre Anwendungen tatsächlich sind, wenn sie tief in Oracle-proprietäre Features investiert haben.

(fo)

Google Maps zeigt künftig deutschlandweit Nahverkehr-Echtzeitdaten für den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) an. Hierfür ist das Unternehmen eine Kooperation mit Delfi-e.V.-Mitglied (Durchgängige ELektronische FahrgastInformation) Connect Fahrplanauskunft eingegangen.

Daten von Delfi

Laut der Ankündigung von Delfi ist das Ziel der Kooperation, Google einen zentralen und gebündelten Zugang zu qualitätsgesicherten Echtzeitinformationen (Delfi-Realtime) über Fahrpläne aus ganz Deutschland zu liefern. Der Delfi e. V. ist eine auf Grundlage einer Bund-Länder-Vereinbarung gegründete Organisation, deren Mitglieder regionale Verkehrsverbünde und Servicegesellschaften sind. Ziel der Organisation ist die Verbesserung und Stärkung des öffentlichen Nah- und Fernverkehrs durch durchgängige Fahrgastinformationen.

Durch die Vereinbarung erhalte Google die Möglichkeit, sämtliche Echtzeitdaten inklusive umfassender Supportleistungen aus einer Hand direkt über Delfi zu beziehen, heißt es weiter. „Dies schafft effiziente Strukturen, klare Zuständigkeiten und eine verlässliche Grundlage für die Weiterverarbeitung und Integration der Daten“. Für Nutzerinnen und Nutzer soll dies eine bessere Planungssicherheit liefern, um etwa Verspätungen einplanen zu können.

Die technische Umsetzung der Datenbereitstellung für Google Maps erfolgt über den Delfi-RegioCluster Nord. Dieser wird durch den Verkehrsverbund Bremen/Niedersachsen (VBN) betrieben. Die Bereitstellung der Daten erfolge durch die beiden vom VBN und von der rms GmbH betriebenen RegioCluster.

Testlauf zur EM 2024

Als erster Testlauf der Partnerschaft kann die temporäre Zusammenarbeit von Google und Delfi im Zuge der Fußball-EM 2024 gesehen werden. Damals stellte Delfi deutschlandweit Datenbestände des ÖPNV für Haltestellen und Fahrpläne zur Verfügung und lieferte Echtzeitdaten für Pünktlichkeitsprognosen. Google Maps ergänzte die Verbindungssuche und die Navigation mit dem ÖPNV mit weiteren Informationen zu Orten und Aktivitäten.

Google hatte zuletzt seinen Chatbot Gemini in Maps integriert. Auch in Deutschland soll es damit etwa möglich sein, als Fußgänger und Fahrradfahrer per Sprache zu navigieren. Zudem weiß Gemini auch, welche Restaurants in der Nähe eine gute Bewertung haben oder in welchem Viertel man sich gerade aufhält. Dafür kann Gemini sowohl auf die Echtzeitsuche zurückgreifen als auch den Knowledge-Graph – Googles gigantische Datenbank mit Informationen.

(afl)

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