Was ist der Unterschied zwischen Cloud-hosted, Cloud-ready und Cloud-native?

Cloud-Technologien haben die Softwarelandschaft grundlegend verändert. Anwendungen werden heute zunehmend über die Cloud bereitgestellt, Rechenleistung lässt sich flexibel beziehen und neue Services können wesentlich schneller verfügbar gemacht werden. Gerade bei umfassenden und datenintensiven Content Value Chains eröffnet die Cloud neue Möglichkeiten, große Datenmengen zu verarbeiten, Systeme zu skalieren und digitale Services miteinander zu verbinden.

Der Begriff „Cloud“ allein sagt allerdings wenig darüber aus, wie eine Software technisch aufgebaut ist und welche Vorteile sie tatsächlich aus einer Cloud-Infrastruktur ziehen kann. Cloud-hosted, Cloud-ready und Cloud-native beschreiben unterschiedliche technologische Entwicklungsstufen und zeigen auf, ob eine Software nachträglich für die Cloud verfügbar gemacht oder von Grund auf für Cloud-Umgebungen entwickelt wurde. Diese Unterschiede wirken sich unter anderem auf Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit, Updates, Resilienz und die Einbindung neuer KI-Services aus. Für Unternehmen, die heute ein neues DAM-System evaluieren, gehört die zugrunde liegende Cloud-Architektur deshalb zu den wichtigen Auswahlkriterien.

Das Wichtigste in Kürze

• Cloud-hosted: Eine ursprünglich meist für klassische Infrastrukturen entwickelte Software wird auf einer Cloud-Infrastruktur betrieben. Die Cloud übernimmt primär die Rolle der Hosting-Umgebung.
• Cloud-ready: Die Software wurde für den Betrieb in Cloud-Umgebungen angepasst oder vorbereitet und kann ausgewählte Cloud-Funktionen nutzen. Wie umfassend die Vorteile der Cloud ausgeschöpft werden können, hängt von der jeweiligen Architektur ab.
• Cloud-native: Die Software wurde von Grund auf für Cloud-Umgebungen entwickelt. Cloud-Funktionen wie elastische Skalierung, verteilte Verfügbarkeit und API-basierte Integration sind typischerweise Bestandteil der Architektur.
• Technischer Unterschied: Die Modelle unterscheiden sich vor allem darin, wie tief Cloud-Prinzipien in der Softwarearchitektur verankert sind. Das reicht vom reinen Hosting einer bestehenden Anwendung bis zu einer konsequent für die Cloud entwickelten Architektur.
• Business Impact: Mit zunehmender Cloud-Nativität steigen in der Regel die Möglichkeiten, Anwendungen flexibel zu skalieren, schneller weiterzuentwickeln und neue Cloud- und AI-Services zu integrieren.

Cloud-hosted vs. Cloud-ready vs. Cloud-native: Die Unterschiede im direkten Vergleich

Die drei Begriffe geben Hinweise darauf, welchen Ursprung eine Software hat, wie ihre Architektur aufgebaut ist und in welchem Umfang sie die technischen Möglichkeiten einer Cloud-Umgebung nutzen kann.

Cloud-hosted

• Grundprinzip: Bestehende Software wird auf einer Cloud-Infrastruktur betrieben.
• Ursprung: Meist klassische On-Premises-Software.
• Architektur: Häufig monolithisch und gegenüber der ursprünglichen Architektur weitgehend unverändert.
• Nutzung der Cloud: Die Cloud dient primär als Hosting-Umgebung.
• Skalierung: Häufig manuell beziehungsweise durch zusätzliche Infrastruktur.
• Updates: Meist klassische Release- und Updatezyklen.
• Resilienz: Stark von der ursprünglichen Architektur abhängig.
• Integration: APIs und Integrationen wurden häufig nachträglich ergänzt.
• Weiterentwicklung: Änderungen können größere Teile des Systems betreffen.
• KI & neue Services: Die Integration zusätzlicher AI- und Cloud-Services kann höheren Anpassungsaufwand verursachen.
• Business Impact: Unternehmen profitieren vom Cloud-Betrieb, während die grundlegenden Eigenschaften der bestehenden Softwarearchitektur weitgehend erhalten bleiben.

Cloud-ready

• Grundprinzip: Die Software ist für den Betrieb in einer Cloud-Umgebung angepasst oder vorbereitet.
• Ursprung: Häufig ursprünglich für klassische Infrastrukturen entwickelt.
• Architektur: Kann modernisiert sein, nutzt Cloud-Prinzipien jedoch nur teilweise.
• Nutzung der Cloud: Ausgewählte Cloud-Funktionen können genutzt werden.
• Skalierung: Skalierung ist möglich, kann je nach Architektur jedoch Einschränkungen unterliegen.
• Updates: Release- und Updateprozesse hängen von Architektur und Betriebsmodell ab.
• Resilienz: Die Software kann für höhere Verfügbarkeit optimiert sein.
• Integration: APIs und moderne Integrationen sind möglich.
• Weiterentwicklung: Flexibler als klassische Legacy-Architekturen.
• KI & neue Services: Externe AI- und Cloud-Services lassen sich anbinden.
• Business Impact: Unternehmen können einen Teil der Vorteile moderner Cloud-Infrastrukturen nutzen.

Cloud-native

• Grundprinzip: Die Software wurde von Grund auf für Cloud-Umgebungen entwickelt.
• Ursprung: Von Beginn an für den Betrieb in der Cloud konzipiert.
• Architektur: Modular und auf verteilte Cloud-Architekturen ausgelegt.
• Nutzung der Cloud: Cloud-Funktionen sind konsequent in die Architektur eingebunden.
• Skalierung: Ressourcen lassen sich elastisch und bedarfsgerecht skalieren.
• Updates: Bei Cloud-native SaaS sind typischerweise kontinuierliche Weiterentwicklung und Bereitstellung möglich („Rolling Releases“).
• Resilienz: Resilienz und verteilte Verfügbarkeit sind typischerweise Bestandteil des Designs.
• Integration: API-basierte Integration ist ein grundlegender Bestandteil der Architektur.
• Weiterentwicklung: Komponenten und Services können weitgehend unabhängig weiterentwickelt werden.
• KI & neue Services: Die Architektur bietet eine sehr gute Grundlage für die flexible Integration und Skalierung von AI- und Cloud-Services.
• Business Impact: Hohe Skalierbarkeit, Innovationsfähigkeit und Flexibilität unterstützen Unternehmen dabei, ihre Softwarelandschaft an neue Anforderungen anzupassen.

Vereinfacht gesagt: Cloud-hosted bedeutet, dass Software in der Cloud läuft. Cloud-ready bedeutet, dass Software für den Betrieb in der Cloud vorbereitet ist. Cloud-native bedeutet, dass Software für die Cloud gebaut wurde.

Sharedien ist eine cloud-native SaaS-Lösung, bei der Wartung, Hosting und Updates komplett für Sie übernommen werden.

Cloud: Die letzte große Evolution und Wegbereiter für KI

Die Entwicklung von Unternehmenssoftware lässt sich als schrittweise Entkopplung von Anwendungen und physischer Infrastruktur betrachten. Klassische On-Premises-Systeme wurden für definierte Serverumgebungen entwickelt und im eigenen Rechenzentrum oder auf dedizierter Infrastruktur betrieben. Mit Cloud-hosted Modellen verlagerte sich zunächst der Betriebsort: Bestehende Anwendungen konnten auf Cloud-Infrastruktur migriert werden, ohne dass ihre Architektur grundlegend verändert werden musste.

Cloud-ready Software ging einen Schritt weiter. Anwendungen wurden so angepasst, dass sie bestimmte Funktionen und Betriebsmodelle der Cloud besser nutzen können. Cloud-native Software verankert diese Prinzipien bereits in der Architektur. Ressourcen, Services und Komponenten können dadurch wesentlich flexibler bereitgestellt, verbunden und skaliert werden.

Diese Entwicklung gewinnt mit der zunehmenden Nutzung von künstlicher Intelligenz weiter an Bedeutung. KI-Anwendungen benötigen häufig dynamisch verfügbare Rechenleistung, Zugriff auf unterschiedliche Datenquellen und die Möglichkeit, spezialisierte Modelle und Services flexibel einzubinden. Damit wird die Cloud-Infrastruktur zunehmend zur technischen Grundlage einer Softwarelandschaft, in der klassische Business-Anwendungen und KI-Services eng zusammenspielen.

Die Vorteile von Cloud

Cloud-Infrastrukturen ermöglichen Unternehmen, IT-Ressourcen bedarfsgerecht bereitzustellen und Anwendungen flexibler zu betreiben. Rechenleistung und Speicher können an wechselnde Anforderungen angepasst werden, während zentral bereitgestellte Services den Aufwand für Betrieb und Infrastrukturmanagement reduzieren können.

Besonders relevant wird diese Flexibilität bei Anwendungen mit stark schwankenden Datenmengen oder Nutzungsspitzen. Ein DAM muss beispielsweise nicht nur Millionen von Assets speichern, sondern gleichzeitig Uploads, Downloads, Transformationen, Metadatenprozesse und die Bereitstellung von Medien für unterschiedliche Kanäle verarbeiten. Die Cloud schafft die infrastrukturelle Grundlage, solche Anforderungen dynamischer abzubilden.

Hinzu kommt die Verfügbarkeit spezialisierter Cloud-Services. Unternehmen können beispielsweise Services für Suche, Datenverarbeitung, Content Delivery oder künstliche Intelligenz in ihre Systemlandschaft integrieren. Welchen Nutzen eine konkrete Software daraus ziehen kann, hängt allerdings stark von ihrer Architektur ab.

MACH: Warum Cloud-native nur ein Teil moderner Softwarearchitektur ist

Cloud-native ist eng mit modernen Architekturprinzipien verbunden, beschreibt diese jedoch nicht vollständig. Im Enterprise-Software-Umfeld hat sich hierfür unter anderem der Begriff MACH etabliert. Das Akronym steht für Microservices-based, API-first, Cloud-native SaaS und Headless.

Microservices ermöglichen die Aufteilung einer Anwendung in spezialisierte Services, die weitgehend unabhängig entwickelt und skaliert werden können. API-first bedeutet, dass Schnittstellen ein grundlegender Bestandteil des Softwaredesigns sind und Funktionen sowie Daten systematisch für andere Anwendungen verfügbar gemacht werden. Cloud-native SaaS nutzt die Möglichkeiten moderner Cloud-Infrastrukturen als Basis des Betriebsmodells. Headless trennt die Backend-Funktionen von der Benutzeroberfläche und erleichtert damit die Bereitstellung von Daten und Funktionen für unterschiedliche Touchpoints.

Zusammen unterstützen diese Prinzipien eine modulare Softwarelandschaft, in der Anwendungen nicht als isolierte Systeme funktionieren, sondern als Bestandteile eines vernetzten digitalen Ökosystems. Gerade für DAM ist diese Integrationsfähigkeit relevant, weil Assets heute in zahlreichen Anwendungen, Kanälen und Prozessen benötigt werden.

Sharedien ist als Cloud-native SaaS-Lösung mit API-First- und Headless-Architektur MACH-zertifiziert.

Realitätscheck: Cloud ist nicht gleich Cloud

Die Bezeichnung „Cloud“ wird im Softwaremarkt für sehr unterschiedliche technologische Ansätze verwendet. Eine Anwendung kann vollständig über das Internet bereitgestellt werden und trotzdem auf einer Architektur basieren, die ursprünglich für den Betrieb auf einzelnen Servern oder in einem klassischen Rechenzentrum entwickelt wurde.

Daher ist bei der Auswahl einer neuen Lösung insbesondere die Frage wichtig, wie die Software technisch aufgebaut ist, wie sie skaliert, wie Updates bereitgestellt werden, welche Integrationsmöglichkeiten bestehen und wie flexibel zusätzliche Services eingebunden werden können – nicht, ob ein Hersteller seine Lösung mit dem Prädikat „Cloud“ auszeichnet.

Cloud-native Digital Asset Management: Warum die Architektur bei DAM besonders relevant ist

Digital Asset Management stellt besondere Anforderungen an die technische Infrastruktur. Unternehmen verwalten zunehmend große Mengen hochauflösender Bilder, Videos, Dokumente, 3D-Dateien und weiterer digitaler Assets. Gleichzeitig müssen diese Inhalte verarbeitet, mit Metadaten angereichert, gesucht, transformiert und über zahlreiche Systeme und Kanäle bereitgestellt werden.

Das Nutzungsvolumen kann dabei erheblich schwanken. Kampagnen, Produktlaunches oder saisonale Peaks können kurzfristig deutlich höhere Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Auslieferung stellen. Eine Cloud-native DAM-Architektur kann Ressourcen entsprechend dem tatsächlichen Bedarf skalieren und damit eine Grundlage für hohe Performance auch bei wachsenden Asset-Beständen schaffen.

Ebenso wichtig ist die Vernetzung. DAM-Systeme sind Teil einer Content Value Chain und tauschen Daten mit PIM, MDM, CMS, Shopsystemen, E-Commerce-Plattformen, Kreativtools und Marketing-Technologien aus. Eine API-basierte, modulare Architektur erleichtert es, das DAM in diese Landschaft einzubinden und digitale Assets dort bereitzustellen, wo sie benötigt werden.

Der Business Impact von Cloud-native DAM-Lösungen

Die technischen Eigenschaften einer Cloud-native Architektur wirken sich unmittelbar auf die Möglichkeiten aus, mit denen Unternehmen ihre Content-Prozesse gestalten können. Elastische Skalierung unterstützt wachsende Datenmengen und Nutzungsspitzen, ohne dass Infrastruktur für maximale Last dauerhaft vorgehalten werden muss. API-basierte Integrationen erleichtern den automatisierten Austausch von Assets und Metadaten zwischen verschiedenen Systemen.

Eine modulare Architektur schafft darüber hinaus mehr Flexibilität bei der Weiterentwicklung der Systemlandschaft. Neue Kanäle, Anwendungen oder Services können angebunden werden, ohne bestehende Prozesse vollständig neu aufzubauen. Kürzere Releasezyklen ermöglichen es Softwareanbietern zudem, neue Funktionen schneller bereitzustellen.

Für Unternehmen entsteht daraus eine technische Basis, mit der sich Content-Prozesse skalieren und an neue Anforderungen anpassen lassen. Das ist besonders relevant, wenn Asset-Mengen, Kanäle und digitale Touchpoints kontinuierlich wachsen.

Warum Cloud-native zur Grundlage für AI Readiness wird

Künstliche Intelligenz erweitert den Funktionsumfang moderner DAM-Systeme deutlich. Automatisches Tagging, semantische Suche, Bilderkennung, Content-Generierung, automatische Derivate oder AI-gestützte Qualitätsprüfungen können bereits heute einzelne Schritte innerhalb der Content Value Chain unterstützen.

Mit zunehmender Nutzung solcher Funktionen steigen jedoch auch die Anforderungen an Infrastruktur und Integration. AI-Modelle benötigen Rechenleistung, greifen auf große Datenmengen zu und werden häufig als externe oder spezialisierte Cloud-Services bereitgestellt. Eine Cloud-native Architektur erleichtert es, solche Services flexibel einzubinden und die benötigten Ressourcen entsprechend der tatsächlichen Nutzung zu skalieren.

AI Readiness umfasst dabei mehr als die Verfügbarkeit einzelner KI-Funktionen. Ein DAM muss Assets und Metadaten strukturiert verfügbar machen, Integrationen unterstützen und neue Services in bestehende Prozesse einbetten können. Die Architektur bestimmt damit wesentlich, wie schnell sich neue AI-Anwendungen produktiv in die Content-Prozesse eines Unternehmens integrieren lassen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten gewinnt neben klassischen APIs auch das Model Context Protocol (MCP) an Bedeutung. Ein MCP-Server stellt Funktionen und Kontext eines DAM in standardisierter Form für KI-Anwendungen bereit. Dadurch können Agenten beispielsweise Assets suchen, Metadaten abrufen, Zusammenhänge zwischen Assets und Produkten verstehen oder – innerhalb definierter Berechtigungen – Aktionen und Workflows im DAM anstoßen. Unternehmen müssen solche Zugriffe damit nicht für jedes KI-Modell und jeden Use Case individuell entwickeln. Für moderne DAM-Lösungen wird MCP deshalb zu einem wichtigen Baustein der AI Readiness.

Fazit: Wer heute ein neues DAM sucht, sollte bei der Cloud-Strategie der Hersteller anfangen

Bei der Auswahl eines modernen Digital Asset Management Systems lohnt sich ein genauer Blick hinter das Cloud-Label. Cloud-hosted, Cloud-ready und Cloud-native beschreiben unterschiedliche technologische Ausgangspunkte, die langfristig Einfluss auf Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit, Weiterentwicklung und AI Readiness haben.

Unternehmen sollten deshalb im Evaluationsprozess klären, wie die Architektur eines DAM tatsächlich aufgebaut ist. Dazu gehören Fragen nach Skalierungsmechanismen, APIs, Releaseprozessen, Verfügbarkeit, Integrationskonzepten und der Einbindung externer Cloud- und AI-Services. So lässt sich beurteilen, ob eine Lösung lediglich in einer Cloud-Umgebung betrieben wird oder deren Möglichkeiten konsequent für moderne Content-Prozesse nutzt.

Gerade bei einem langfristig eingesetzten DAM ist diese Unterscheidung relevant. Asset-Volumen sowie die Menge an Kanälen, Integrationen und KI-Anwendungen werden kontinuierlich wachsen. Die gewählte Architektur sollte diesen Wandel unterstützen und Unternehmen genügend Spielraum geben, ihre Content Value Chain kontinuierlich weiterzuentwickeln.

FAQs

1. Was bedeutet Cloud-ready?

Cloud-ready bezeichnet Software, die für den Betrieb in einer Cloud-Umgebung vorbereitet oder entsprechend angepasst wurde. Sie kann ausgewählte Cloud-Technologien und moderne Integrationsmechanismen nutzen. Wie umfassend Cloud-Funktionen eingesetzt werden, hängt von der jeweiligen Architektur ab.

2. Was bedeutet Cloud-native?

Cloud-native bezeichnet Software, die von Grund auf für Cloud-Umgebungen entwickelt wurde. Typische Merkmale sind eine modulare Architektur, elastische Skalierung, automatisierte Bereitstellung, verteilte Verfügbarkeit und eine starke API-Orientierung.

3. Was ist der Unterschied zwischen Cloud-ready und Cloud-native?

Cloud-ready Software wurde für den Betrieb in der Cloud vorbereitet oder angepasst. Cloud-native Software wurde dagegen bereits mit Cloud-Prinzipien als Bestandteil ihrer grundlegenden Architektur entwickelt. Dadurch kann sie Cloud-Ressourcen und -Services typischerweise umfassender und dynamischer nutzen.

4. Ist SaaS automatisch Cloud-native?

Nein. SaaS beschreibt zunächst ein Bereitstellungs- und Nutzungsmodell, bei dem Software als Service angeboten wird. Auch eine ursprünglich für klassische Infrastrukturen entwickelte Anwendung kann als SaaS betrieben werden. Ob sie Cloud-native ist, hängt von ihrer technischen Architektur ab.

5. Woran erkennt man Cloud-native Software?

Hinweise auf eine Cloud-native Architektur sind unter anderem elastische Skalierung, modular aufgebaute Services, API-basierte Integration, automatisierte Deployment- und Betriebsprozesse sowie eine Architektur, die auf verteilte Cloud-Infrastrukturen ausgelegt ist.

6. Welche Vorteile bietet Cloud-native Software Unternehmen?

Cloud-native Software kann Unternehmen dabei unterstützen, Anwendungen flexibel zu skalieren, neue Funktionen schneller bereitzustellen und externe Services einfacher zu integrieren. Der konkrete Business Impact hängt dabei von der jeweiligen Software, Architektur und Nutzung ab.

7. Warum ist Cloud-native für Digital Asset Management wichtig?

DAM-Systeme müssen große und wachsende Asset-Bestände verarbeiten, Inhalte für zahlreiche Kanäle bereitstellen und sich mit PIM, MDM, CMS, E-Commerce- und Kreativsystemen verbinden. Cloud-native Architekturen bieten dafür eine skalierbare und integrationsfähige technische Grundlage.

8. Ist Cloud-native wichtig für KI und AI Readiness?

Cloud-native Architekturen erleichtern die Integration und Skalierung von AI-Services, da Rechenressourcen flexibel bereitgestellt und externe Dienste über APIs eingebunden werden können. Für AI Readiness spielen zusätzlich Datenqualität, Metadaten, Governance und klar definierte Prozesse eine zentrale Rolle.

9. Ist Sharedien Cloud-native?

Ja, Sharedien ist Cloud-native. Als moderne DAM-Plattform ist Sharedien für den Cloud-Betrieb und die Integration in digitale Systemlandschaften konzipiert. Für eine belastbare technische Einordnung sollten bei einer Evaluation die konkrete Architektur, das Betriebsmodell sowie die verfügbaren Integrations- und Skalierungsmechanismen betrachtet werden.

10. Ist jede Cloud-Software cloud-native?

Nein. Software kann in einer Cloud betrieben werden, ohne Cloud-native entwickelt worden zu sein. Cloud-hosted Anwendungen nutzen die Cloud beispielsweise primär als Hosting-Umgebung. Für die Einordnung als Cloud-native ist ausschlaggebend, wie tief Cloud-Prinzipien in der Architektur der Software verankert sind.

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