Adobe Experience Manager (AEM)

 

In diesem Abschnitt möchten wir anhand zweier Beispiele genauer illustrieren, wie CMS in der Cloud zum Einsatz kommen und welche Vorteile sich für den Benutzer ergeben. Ein weit verbreitetes Produkt in diesem Markt, und unser erstes Anwendungsbeispiel, ist Adobe Experience Manager (AEM, ehemals Adobe CQ5), welches in der neuesten Version einen autonomen Einsatz in der Cloud ermöglicht. AEM fällt grundsätzlich in die Kategorie Full-Fledged CMS, da eine vollständige Kontrolle über die eingesetzten Ressourcen besteht.

 

Dennoch können Clusterkonfigurationen über ein übersichtliches Interface in den Datenzentren von Amazon oder Rackspace initialisiert, gestartet und betrieben werden. Eine angenehme Funktion, welche sonst nur bei Plattformdiensten vorhanden ist. Erweiterungen des Adobe Experience Managers wie z.B. Scene7 für digitale Assets und Adobe Analytics und Target für Webstatistiken und dynamische Personalisierung stehen bereits heute schon als SaaS Lösung direkt von Adobe zur Verfügung.

 

Nach einer initialen Konfiguration des Cloud-Anbieters kann mit dem AEM Cloud Manager ein AEM Cluster gestartet werden. Dieser besteht minimal aus drei virtuellen Instanzen: Eine “Author”-Umgebung zur Erfassung von Inhalten, eine “Publish”-Umgebung zur Bereitstellung der produktiven Webseite und eine “Dispatcher”-Instanz, welche als Proxy agiert und Inhalte cached. Bei Bedarf können weitere Instanzen jederzeit hinzugeschaltet werden. Zum Beispiel können sich mehrere Publish-Instanzen die ankommende Last gleichmässig teilen. AEM-Instanzen sind bereits von Adobe vorkonfiguriert und erfordern keine Installation. Somit ist ein neugestarteter Cluster innerhalb von Minuten einsatzbereit.

 

 

Der AEM Cloud Manager gestattet jederzeit den aktuellen Status des Clusters zu überwachen und bei entsprechend hoher Auslastung zu reagieren. Im Screenshot erkennen wir die Statusübersicht unserer drei Instanzen. Alle Instanzen laufen in einem vorher ausgewählten Datenzentrum des Cloud-Anbieters zusammen und werden nach Anzahl der Betriebsstunden abgerechnet. Beispielsweise kostet eine Betriebsstunde bei AWS, je nach Instanztyp, weniger als einen Dollar ($). Somit summieren sich die Kosten für drei Instanzen auf eine mittlere bis hohe dreistellige Summe pro Monat. Zusätzlich fallen einmalige Kosten für eine AEM Lizenz an.

 

 

Microsoft Sitecore Azure

Ein zweites Anwendungsbeispiel für CMS bietet Microsoft Sitecore Azure. Sitecore Azure fällt in die Kategorie Managed CMS, da Inhalte automatisch in ein Datenzentrum deployed werden, ohne direkte Kontrolle über die eingesetzten Server zu haben. Neben einem vollständigen Betrieb in der Cloud unterstützt Microsoft im Unterschied zum vorherigen Beispiel einen hybriden Ansatz. Dies bedeutet, dass die Server zur Inhaltserfassung in einer gesicherten Umgebung im Datenzentrum des Kunden laufen, während die Delivery-Instanzen, welche die Inhalte öffentlich zugänglich machen, in einem Microsoft Azure Datenzentrum betrieben werden. Ein interessanter Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Unternehmen mit einer bestehenden Sitecore-Installation jederzeit auf Sitecore Azure für die Veröffentlichung von Webseiten wechseln können, ohne Änderungen am bestehenden System vornehmen zu müssen.

 

Sitecore Azure kann über die Administrationsoberfläche Sitecore Desktop eingerichtet werden. In einem ersten Schritt muss der Benutzer, ähnlich wie bei AEM, bestimmen, in welchem Microsoft Azure Datenzentrum (siehe Screenshot) wie viele Sitecore-Instanzen laufen sollen. Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, kann das Deployment starten. Im Hintergrund werden Inhalte und Datenbank in ein Azure-kompatibles Format konvertiert, auf die gestarteten Zielinstanzen kopiert und dann sofort gestartet. Der ganze Prozess dauert in der Regel nur wenige Minuten.

  

Während des Betriebs von Sitecore Azure kann der Benutzer jederzeit die Anzahl seiner Instanzen erhöhen oder reduzieren und hat daher die Möglichkeit, dynamisch auf Änderungen zu reagieren. Es ist ebenfalls möglich, Sitecore-Instanzen in mehreren Datenzentren parallel zu betreiben, um die Verfügbarkeit zu maximieren.

 

Quelle: Loesing ETH Zürich

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