Edge Computing ist längst ein geflügeltes Wort in der IT-Branche – jetzt erobert die Technologie auch die Raumfahrt. Orbitales Edge Computing verspricht, große Datenmengen direkt im Orbit zu verarbeiten und Analyseprozesse deutlich zu beschleunigen. Grund genug, einen Blick auf aktuelle Entwicklungen und Trends zu werfen.

Innovationen: Momentus und DPhi Space als Vorreiter

Das US-Unternehmen Momentus Inc. geht neue Wege und hat sich mit dem Schweizer Startup DPhi Space zusammengeschlossen. Gemeinsam werden sie Anfang 2026 die Clustergate-2-Plattform ins All bringen – ein orbitales Edge Computing-System, das auf dem Vigoride 7-Transporter von Momentus installiert wird. Ziel ist es, Firmen die Möglichkeit zu bieten, Software und KI-Anwendungen direkt im realen Raumfahrtumfeld zu testen. Kunden können dabei während der gesamten Mission Code hochladen und so Anwendungen live unter echten Bedingungen optimieren .

Mehr Effizienz: Echtzeitdaten ohne Umwege

Der Hauptvorteil: Die traditionelle Übertragung riesiger Rohdatenmengen zur Erde entfällt. Stattdessen wertet Clustergate-2 die Daten schon im Orbit aus und sendet nur die entscheidenden Informationen zur Erde. Die cloudbasierte Steuerung ermöglicht es Organisationen, kontinuierlich neue Algorithmen zu deployen und direktes Feedback zu erhalten – nahezu wie in der gewohnten Public Cloud, nur eben einige hundert Kilometer weiter oben .

Marktdynamik: Auch die Cloud-Giganten mischen mit

Globale Anbieter wie Amazon Web Services und Microsoft Azure treiben die Entwicklung orbitaler Edge-Lösungen massiv voran. AWS hat bereits 2022 Edge Computing live auf einem Satelliten getestet und dabei den Datenverkehr um gut 42% reduziert. Microsoft entwickelt mit Partnern eigene Azure-basierte Orbital-Computing-Systeme, während SpaceX seine neuen Starlink-V3-Satelliten mit mehr Rechenleistung und Bandbreite aufrüstet .

Ein Milliardenmarkt formiert sich

Analysten prognostizieren für den orbitalen Edge Computing Markt ein Volumen von bis zu 39 Milliarden Dollar bis 2035. Startups wie DPhi, die bereits Flugerfahrung sammeln und offene Computerships für Kunden zugänglich machen, könnten sich als zentrale Akteure etablieren. Momentus verzeichnete nach der Ankündigung der Partnerschaft einen deutlichen Anstieg des Aktienwerts – ein Hinweis auf das große Potenzial dieser neuen Geschäftsfelder .

Fazit:
Edge Computing im Orbit ist mehr als ein Zukunftstrend – es wird das Datenmanagement und die Innovationszyklen von Raumfahrtunternehmen, Industrie und Forschung nachhaltig verändern. Wer die neuen Möglichkeiten früh nutzt, verschafft sich wertvollen Technologievorsprung.

Die Nachrichten aus Neckarwestheim zeigen exemplarisch, wie Innovationskraft und nachhaltige Infrastruktur Hand in Hand gehen können. Am einstigen Kernkraftwerksstandort, der mit der Abschaltung des AKW Neckarwestheim 2 im April 2023 zum Symbol des deutschen Atomausstiegs wurde, plant der Energiekonzern EnBW nun die Zukunft – mit einem hochmodernen KI-Rechenzentrum.​

Warum Neckarwestheim der perfekte Standort ist

Die Argumente für Neckarwestheim sind überzeugend: Das Gelände verfügt über einen außergewöhnlich leistungsfähigen Stromnetzanschluss, der früher für den Betrieb der Atomreaktoren erforderlich war. Hinzu kommt eine moderne Glasfaseranbindung, die für die hohen Datenmengen eines KI-Rechenzentrums unerlässlich ist. Gemeinsam bilden diese Faktoren einen Standortvorteil, der Investoren und Entwickler anzieht.​

Strukturwandel als Chance für die Region

Mit dem Rückbau des Kraftwerks steht die Region Neckarwestheim vor einer wirtschaftlichen Herausforderung. Die Gemeinde, die bislang von jährlichen Gewerbesteuereinnahmen des AKW gelebt hat, sucht nach neuen Zukunftsperspektiven. Das geplante Rechenzentrum könnte hier für einen Aufschwung sorgen: Es stärkt die lokale Wirtschaft, schafft innovative Arbeitsplätze und liefert Abwärme, die in das Nahwärmenetz eingespeist oder landwirtschaftlich genutzt werden kann.​

Von Kernkraft zu Künstlicher Intelligenz – Ein europäisches Vorzeigeprojekt

Das Projekt ist mehr als ein regionales Technologie-Upgrade. Die EU hat angekündigt, fünf KI-Großrechenzentren in Europa zu fördern. Zu den potenziellen Bewerbern am Standort Neckarwestheim zählen laut aktuellen Berichten Deutsche Telekom und die Schwarz-Gruppe. Insgesamt wurden Investitionen von über 230 Milliarden Euro zugesagt – ein klarer Beleg für die strategische Bedeutung großer KI-Infrastruktur in Deutschland und Europa.​

Blick in die Zukunft: 2028 als Zielmarke

Parallel zum Rückbau des AKW will die EnBW-Tochter Netze BW einen wichtigen Schritt in die digitale Zukunft machen. Die Entscheidung über die Investition könnte bereits 2026 fallen, sodass eine Inbetriebnahme des KI-Rechenzentrums ab 2028 realistisch erscheint. Das innovative Projekt in Neckarwestheim steht so beispielhaft für die Transformation der Energie- und Infrastrukturbranche und den Wandel ganzer Regionen – ein Modell, das Nachahmer verdient.​

Fazit:
Das KI-Rechenzentrum Neckarwestheim zeigt, wie Deutschlands Atomausstieg zu einem Motor für innovative Zukunftstechnologien werden kann. Mit perfekter Infrastruktur, europäischem Rückenwind und regionalen Vorteilen wird das einstige AKW zur Keimzelle für die KI-Wirtschaft – ein echter Neubeginn für die Region und ein starkes Zeichen für nachhaltigen Strukturwandel.

NVIDIA CEO Jensen Huang präsentierte kürzlich auf der GTC in Washington, D.C. die neue Ausrichtung von NVIDIA DRIVE: Das Unternehmen will autonome Mobilität, industrielle KI und digitale Fabriken auf ein neues Level heben – gemeinsam mit Partnern wie Uber, Lucid, Mercedes-Benz und weiteren.​

Autonome Fahrzeuge im Fokus

Mit DRIVE AGX Hyperion 10 stellt NVIDIA eine Referenzarchitektur für Level-4-Autonomie vor, ausgelegt auf skalierbaren Einsatz sowohl bei Personen als auch im Gütertransport. Große Flotten, wie die geplante Uber-Robotaxi-Flotte, werden dabei von Beginn an auf Sicherheitsaspekte wie kontinuierliche Updates, Datenintegrität und sichere Kommunikation setzen müssen.​

KI-Fabriken und Open Ecosystem

NVIDIA investiert massiv in offene, skalierbare KI-Infrastruktur und stellt mit Omniverse DSX das Betriebssystem für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Fabriken vor. Cybersicherheit rückt in den Vordergrund: Sowohl Daten als auch Steuerungsbefehle – etwa bei der Fernwartung von Anlagen – erfordern Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, robuste Authentifizierung und ein Zero-Trust-Konzept für industrielle Netzwerke.​

Cybersicherheit – Das Rückgrat digitaler Mobilität

• Angriffsflächen: Autonome Fahrzeuge sind mobile Rechenzentren. Sensoren, Kameras und Fahrzeugsysteme kommunizieren laufend per Funk oder 5G/6G mit Cloud-Diensten. Hierbei entstehen neue Angriffsflächen – etwa durch Spoofing von Sensorik, Manipulation von Software-Updates oder gezielte Angriffe auf Fahrzeug-IT.​

• Zero Trust und Secure-by-Design: Die Architektur basiert auf Zero-Trust-Prinzipien mit starker Identitätsprüfung zwischen Fahrzeug, Cloud und Produktionssystemen.​

• KI-gestützte Sicherheit: NVIDIA arbeitet mit Partnern wie CrowdStrike zusammen, um Bedrohungen mit KI zu erkennen und automatisiert abzuwehren.​

• Compliance und Nachvollziehbarkeit: Für Betreiber von Flotten und Fabriken werden Compliance und lückenlose Protokollierung gesetzliche und vertragliche Pflicht – vor allem im Bereich Nachvollziehbarkeit von Vorgängen und Angriffserkennung.​

Fazit

Der Einstieg in die autonome Mobilität und smarte Fabriken birgt Chancen und Risiken zugleich. NVIDIA kombiniert modernste KI-Infrastruktur mit einem klaren Bekenntnis zu Security-by-Design. Erfolgreich wird nur sein, wer Cybersicherheit von Anfang an mitdenkt – sowohl im Fahrzeug als auch in der digitalen Produktionswelt.

Die PyTorch Foundation hat offiziell angekündigt, dass Ray, das verteilte Open-Source-Computing-Framework von Anyscale, nun als neues projektunterstütztes Mitglied unter das Dach der Foundation aufgenommen wird. Diese Entscheidung markiert einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einer einheitlichen, offenen KI-Infrastruktur, die künftig Entwicklung, Training und Bereitstellung komplexer Modelle signifikant vereinfachen soll.​

Hintergrund: Warum PyTorch und Ray jetzt zusammengehören

In der heutigen KI-Landschaft dominieren immer größere Modelle, multimodale Datenquellen und steigende Anforderungen an Rechenleistung. Trotz zahlreicher Fortschritte stoßen viele Teams regelmäßig an infrastrukturelle Grenzen: fragmentierte Systeme, isolierte Workflows und hoher Wartungsaufwand bremsen Innovationen aus.​
Ray wurde ursprünglich an der UC Berkeley entwickelt, um genau diese Engpässe zu beseitigen. Das Framework ermöglicht es, KI-Workloads – vom Daten-Processing über das Training bis zur Inferenz – nahtlos von einem einzelnen Rechner auf Tausende von Nodes zu skalieren. Mit inzwischen über 39.000 GitHub-Stars und 237 Millionen Downloads gehört es zu den am schnellsten wachsenden Open-Source-Projekten im KI-Bereich.​

Eliminierung von Infrastruktur-Engpässen

Ein wiederkehrendes Problem beim Aufbau produktionsreifer KI-Systeme sind Infrastruktur-Engpässe, die aus isolierten Architekturen entstehen. Genau hier setzt Ray an:

• Verteiltes Daten-Processing: Ray unterstützt multimodale Datensätze (Text, Bild, Audio, Video) in parallelen Pipelines.

• Skalierbares Model-Training: Dank einfacher Integration in PyTorch-Umgebungen lassen sich Modelle über tausende GPUs hinweg trainieren – ohne komplexes Cluster-Management.

• Effiziente Inferenz: Ray ermöglicht hochperformante Inferenz-Lösungen für produktive Umgebungen mit niedriger Latenz und adaptiver Skalierung.​

Matt White, General Manager of AI der Linux Foundation, beschreibt die Integration so:
„Mit der Aufnahme von Ray vereinen wir die kritischen Bausteine, die nötig sind, um die nächste Generation von KI-Systemen zu bauen. Wir schaffen damit eine offene, interoperable und produktionsreife KI-Umgebung.“​

Ein Schritt hin zu einem offenen, einheitlichen KI-Stack

Durch die Aufnahme von Ray schließt sich eine entscheidende Lücke im offenen AI Compute Stack der PyTorch Foundation. Zusammen mit bestehenden Projekten wie vLLM (für performante Inferenz) und DeepSpeed (für optimiertes Training) entsteht eine vollständig integrierte Infrastruktur, die alle Phasen des KI-Lebenszyklus abdeckt – von der Datenerfassung bis zum produktiven Betrieb.​

Diese Vision adressiert eines der zentralen Probleme der modernen KI-Entwicklung: der Flickenteppich aus proprietären, schwer interoperablen Lösungen. Eine offene, gemeinschaftsgetriebene Basis sorgt nicht nur für Nachhaltigkeit, sondern auch für transparente Governance und langfristige Skalierbarkeit.​

Industrieller Rückenwind für Open Source AI

Das Momentum hinter Open Source AI wächst rasant. Unternehmen wie Uber, Netflix, ByteDance, Apple, JPMorgan und BMW nutzen Ray bereits produktiv, um Trainings-Workloads, Hyperparameter-Tuning und Datenverarbeitung im großen Stil zu orchestrieren.​
Chris Aniszczyk, CTO der Cloud Native Computing Foundation, sieht in Ray und Kubernetes eine „mächtige technische Allianz“ für das Skalieren der nächsten Generation von KI-Systemen.​

Anyscale bleibt weiterhin aktiver Treiber des Projekts und stärkt durch diesen Schritt das Engagement für offene Governance, Nachhaltigkeit und industrielle Zusammenarbeit. Die nächste wichtige Plattform für Entwickler und Forscher wird der Ray Summit 2025 sein, der vom 3. bis 5. November in San Francisco stattfindet.​

Fazit: Eine neue Ära der KI-Infrastruktur

Mit Ray als Teil der PyTorch Foundation beginnt eine neue Phase in der Entwicklung verteilter KI-Systeme. Das Bündnis zwischen PyTorch, vLLM und Ray schafft die Grundlage für ein einheitliches, skalierbares und offenes Ökosystem, das Forschung und produktive Anwendung enger verknüpft.
Was in Berkeley begann, wird nun zu einem globalen Standard für verteiltes AI-Computing – offen, interoperabel und bereit für die Zukunft der KI.

2025 erweist sich als ein Wendepunkt in der Geschichte der Technologiebranche. Während Künstliche Intelligenz zum Motor für Innovation, Produktivität und Effizienz wird, löst sie gleichzeitig eine beispiellose Welle an Stellenstreichungen aus, die das Fundament des digitalen Arbeitsmarkts neu definiert.​

Ein Jahr der Zahlen – und der Verluste

Über 91.000 Angestellte in über 200 Tech-Unternehmen verloren allein in diesem Jahr ihren Job – und laut Layoffs.fyi könnte die tatsächliche Zahl noch höher liegen. Giganten wie Meta, Amazon, Intel, Microsoft und Tata Consultancy Services (TCS) treiben diese Entwicklung an. Intel etwa reduziert 21.000 bis 25.000 Stellen, während Microsoft 15.000 Mitarbeiter entlässt, um Ressourcen in Richtung KI und Cloud zu verlagern.​

Diese Stellenstreichungen sind kein temporärer Sparkurs, sondern Ausdruck einer strukturellen Neuausrichtung: Weg von der Skalierung der Belegschaft, hin zur Skalierung von Intelligenz.

Künstliche Intelligenz – Segen und Fluch zugleich

Laut dem World Economic Forum könnten in den nächsten Jahren 80–85 Millionen Arbeitsplätze weltweit verschwinden, während gleichzeitig bis zu 170 Millionen neue geschaffen werden. Doch diese Balance betrifft nicht die Gegenwart: Derzeit ersetzt KI tausende Arbeitsplätze, vor allem in den Bereichen Datenverarbeitung, Kundensupport und Softwareentwicklung auf Einsteigerniveau.​

Erschwerend kommt hinzu, dass Unternehmen – trotz Entlassungen in traditionellen Rollen – massiv in KI-Forschung, -Sicherheit und -Integration investieren. Das schafft eine paradoxe Situation: Während die Nachfrage nach „AI Engineers“ und „Prompt Specialists“ steigt, verlieren klassische IT-Rollen rasant an Bedeutung.

Indien im Wandel – Vom Outsourcing zur Automatisierung

Besonders hart trifft es den indischen Markt: Tata Consultancy Services (TCS) reduzierte seine Belegschaft um rund 20.000 Positionen, gefolgt von ähnlichen Kürzungen bei Infosys, Wipro und Tech Mahindra. Der Fokus liegt auf einem „AI-first operational model“ – ein Schlagwort, das in der Branche fast schon zum Synonym für Personalabbau geworden ist.​

Der stille Paradigmenwechsel

Das Jahr 2025 markiert mehr als eine Rezession oder Branchenkorrektur. Es steht für den Übergang von der menschlichen zur hybriden Intelligenzökonomie. KI wird nicht nur als Werkzeug, sondern als Organisationsprinzip etabliert. Unternehmen wie Meta formulieren explizit das Ziel, weniger Menschen, aber „mehr tragfähige“ Mitarbeiter zu beschäftigen – jeder Einzelne soll entscheidungsfähiger, datengetriebener und strategischer denken.​

Zwischen Vision und Verantwortung

Trotz der disruptiven Dynamik darf die gesellschaftliche Dimension nicht übersehen werden. Laut Fortune verlieren vor allem Berufseinsteiger und ältere Fachkräfte an Boden. Gleichzeitig entstehen Chancen für jene, die sich KI-basiert weiterbilden – etwa in den Feldern Ethical AI Design, Cybersecurity Automation oder Digital Infrastructure Orchestration.​

Die Tech-Industrie steht also nicht am Abgrund, sondern am Beginn einer neuen Ära. Doch diese Ära wird nur dann nachhaltig sein, wenn Mensch und Maschine gemeinsam wachsen – statt sich gegenseitig zu ersetzen.

Nokia hat heute drei bedeutende Partnerschaften im Bereich Netzwerkinfrastruktur angekündigt, die sich über Kontinente erstrecken und die wachsende Reichweite des finnischen Anbieters im Bereich der optischen Vernetzung demonstrieren, während die Nachfrage nach Konnektivität im KI-Zeitalter stark ansteigt. Die Verträge mit Gulf Bridge International, der Land Transport Authority Singapurs und Gigabit Fiber stellen gemeinsam Nokias gestärkte Position nach der Übernahme von Infinera für 2,19 Milliarden Euro Anfang dieses Jahres dar.

Mit einem historischen Schritt festigt OpenAI seine Präsenz in Großbritannien: Ab dem 24. Oktober 2025 können britische Unternehmen, Universitäten und Behörden erstmals ihre Daten innerhalb des Vereinigten Königreichs speichern. Die Einführung der sogenannten „UK Data Residency“ markiert den Beginn eines neuen Kapitels für souveräne künstliche Intelligenz in Europa und stellt die Weichen für eine vertrauenswürdige, gesetzeskonforme und sichere Nutzung von KI im öffentlichen Sektor.

Vertrauen durch lokale Datenhaltung

Die neue Datenresidenz-Option ermöglicht es Kunden von OpenAI – darunter Nutzer von ChatGPT Enterprise, ChatGPT Edu und der OpenAI API-Plattform – ihre Inhalte auf britischen Servern zu speichern. Damit reagiert OpenAI auf zentrale Anforderungen des britischen Datenschutzgesetzes und der GDPR, die bislang viele Organisationen aus dem öffentlichen Sektor und stark regulierten Branchen vom Einsatz großer Sprachmodelle abgehalten haben.​

Laut OpenAI soll diese Option nicht nur Transparenz schaffen, sondern auch die digitale Souveränität fördern: Daten verbleiben im Vereinigten Königreich, gespeichert auf „sicheren und souveränen Servern“, wie es das Justizministerium formuliert. Damit folgt OpenAI einer wachsenden internationalen Bewegung hin zu souveräner KI-Infrastruktur – vergleichbar mit Initiativen in Deutschland und Frankreich.​

Historische Partnerschaft mit dem britischen Justizministerium

Parallel dazu intensiviert OpenAI seine Zusammenarbeit mit dem UK Ministry of Justice (MoJ). Im Rahmen der Vereinbarung erhalten 2.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Ministeriums Zugang zu ChatGPT Enterprise, um administrative Aufgaben zu beschleunigen und die Qualität der öffentlichen Dienstleistungen zu verbessern.​

Im Zentrum steht das Pilotprojekt Justice Transcribe, ein KI-basiertes Tool, das Gespräche mit Straftätern automatisch aufzeichnet und transkribiert. Dadurch sollen jährlich bis zu 240.000 Arbeitstage eingespart werden – Zeit, die stattdessen für Rehabilitationsarbeit und Sicherheitsüberwachung genutzt werden kann.​

Deputy Prime Minister David Lammy lobte die Initiative als Meilenstein: „Diese Partnerschaft platziert Großbritannien fest im Fahrersitz der globalen Technologierevolution. Wir gestalten eine Zukunft, in der KI nicht ersetzt, sondern befähigt – zugunsten von Fairness, Effizienz und öffentlicher Sicherheit.“​

Sicherheit, Innovation und Wirtschaftswachstum

Durch die Kombination aus lokaler Datenhaltung und gezielter Einbindung in die öffentliche Verwaltung trägt OpenAI maßgeblich zum britischen „AI Action Plan“ bei. Die Regierung erwartet, dass die Integration von KI bis 2030 bis zu 140 Milliarden Pfund zur nationalen Wirtschaftsleistung beitragen könnte.​

Auch außerhalb des öffentlichen Sektors zeigen sich starke Impulse: Unternehmen wie NatWest, Virgin Atlantic und das Londoner KI-Unicorn Synthesia nutzen bereits OpenAIs Modelle, um interne Abläufe zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.​

Fazit: Ein Wendepunkt für souveräne KI

Mit der UK Data Residency und der strategischen Partnerschaft mit dem Justizministerium sendet OpenAI ein klares Signal: Datenschutz, Resilienz und Skalierbarkeit sind kein Widerspruch mehr zu moderner KI-Innovation. Großbritannien positioniert sich damit als eines der ersten Länder, das nationale KI-Infrastruktur mit globaler Modellintelligenz vereint — ein möglicher Vorläufer für die EU-weite Debatte über digitale Souveränität.

Oder, wie OpenAI-CEO Sam Altman es auf den Punkt brachte: „Ziel ist es, KI verantwortungsvoll zu entwickeln – lokal verankert, aber mit globaler Wirkung.“​

Am 20. Oktober 2025 kam es zu einer massiven, weltweiten Störung von Amazon Web Services (AWS). Innerhalb weniger Minuten waren eCommerce-Plattformen, Banking-Apps, Gaming-Services und Kommunikationsdienste für Millionen Nutzer nicht erreichbar. Besonders hart getroffen hat es Lateinamerika: Marktführer wie MercadoLibre und Fintechs in Brasilien und Argentinien waren stundenlang außer Gefecht.

Was ist passiert?

Die Wurzel der Störung lag im AWS-US-EAST-1-Region in Virginia, einem der wichtigsten Cloud-Hubs weltweit. Durch einen Fehler im Domain Name System (DNS) – konkret im Zusammenhang mit dem DynamoDB API-Endpunkt – konnten Tausende Anwendungen ihre Datenbanken nicht mehr erreichen. Das resultierte in Kettenreaktionen bei zahlreichen AWS-Services wie EC2 und S3, die wiederum zentrale Geschäftsprozesse zahlreicher Unternehmen lahmlegten.​

Globale Auswirkungen – von Fintech bis Gaming

Nach Schätzungen waren mehr als 500 Unternehmen weltweit betroffen. Besonders heftig spürbar war der Ausfall bei Finanz- und Zahlungssystemen in Lateinamerika. MercadoLibre meldete massive Ausfälle im eCommerce und Zahlungsverkehr, darunter bei der brasilianischen Echtzeit-Überweisung Pix und beim argentinischen ÖPNV. Auch internationale Plattformen wie Fortnite, Snapchat, Canva und die Amazon-eigenen Dienste Alexa und Prime Video waren zeitweise nicht erreichbar.​

Warum ist das Thema so kritisch?

Die Störung zeigt eindrücklich, wie zentral Cloud-Infrastrukturen und insbesondere wenige dominante Anbieter wie AWS für die globale IT geworden sind. Obwohl es regionale Datenhaltung und hohe Verfügbarkeitsversprechen gibt, können interne Fehler an wenigen Standorten weltweite Folgen haben. Experten warnen daher: Datenhoheit ist wichtig – aber Servicehoheit ist in der Cloud-Ära mindestens genauso kritisch.​

Learnings für Unternehmen

• Cloud-Strategien müssen Resilienz und Redundanz einplanen – auch zwischen Regionen und Anbietern (Multi-Cloud).

• Kritische Dienste sollten diversifiziert und Notfall-Playbooks regelmäßig getestet werden.

• Transparente Kommunikation und Monitoring sind im Ernstfall entscheidend, um schnell reagieren zu können.

• Strategischer Umgang mit Cloud-Abhängigkeiten: „When AWS sneezes, half the internet catches a cold“ bringt das Risiko auf den Punkt.​

Fazit

Die Störung vom 20. Oktober 2025 ist ein Weckruf für alle Organisationen: Cloud-First bedeutet auch, die Risiken systemischer Abhängigkeiten aktiv zu managen, Resilienz aufzubauen und Krisenpläne stetig zu schärfen.