Cloud Computing macht Hochschulen innovativer und effizienter

Eine Universität umfasst nicht nur die Lehre, sondern auch die Forschung von wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen und Doktoranden. Sie können in der Cloud, analog zum virtuellen Lernen, einen individuellen Workspace einrichten, etwa mit Amazon Workspaces. Dieser Virtuelle Desktop kann je nach Zugangsberechtigung rund um die Uhr, mit jedem Endgerät und an jedem geeigneten Ort genutzt werden. Im Workspace lassen sich personalisierte Lerninhalte bereitstellen und verschiedenste internationale Communities als Interessengemeinschaften einrichten.

AWS bietet höchste Sicherheitsstandards für sensible Daten

Verfügt der Workspace über eine ausreichende Absicherung, sind Forschende in der Lage, darin sensible Daten und Dokumente zu hinterlegen, Studierende können Prüfungsarbeiten speichern. Security und Privacy sind wesentliche Vorteile der Cloud. Michael Hanisch, Head of Technology bei Amazon Web Services (AWS, Bild oben), erklärt: „Wie für alle Branchen, in denen sensible Daten verarbeitet werden, bieten wir für die Anwendungsszenarien im Hochschulwesen höchste Standards bei Sicherheit, Compliance und Governance. Unsere Kunden und Partner können auf rund 230 Funktionen und Services zurückgreifen, um ihre spezifische Cloud-Umgebung abzusichern. Darüber hinaus bieten alle AWS-Services, die Kundendaten speichern, die Möglichkeit, diese Daten zu verschlüsseln."

Cloud-Einsatz in der Forschung

Ein wichtiger Trend, der Lehre und Forschung grundlegend verändert, ist Machine Learning (ML). Wissenschaftler:innen an Hochschulen können die Forschung mithilfe von ML beschleunigen. Durch Use Cases wie Transkription, Text-to-Speech oder Personalisierung können u.a. Online-Lerninhalte schneller und wirkungsvoller verbreitet werden oder früher passgenaue Maßnahmen für Lernende mit Schwierigkeiten ergriffen werden. „AWS arbeitet mit führenden Unternehmen im öffentlichen Sektor zusammen, um weitere Anwendungsgebiete von ML zu erschließen und Studierende mit den Fähigkeiten und dem Fachwissen auszustatten und sie so als Nachwuchskräfte zu fördern", so Michael Hanisch.

Weltweit nutzen Forscher:innen nicht nur die Speicher- und Rechenkapazitäten der Public Cloud, sondern auch ML-Tools, ModelOps-Techniken und die bereits vorgefertigten ML-Templates mit CI/CD-Ansätzen, die den Lebenszyklus von Modellen verwalten. Dabei gilt: je intuitiver und einfacher ML-Methoden zu nutzen und gute Ergebnisse zu erzielen sind, desto attraktiver wird diese Technologie für die Wissenschaft. Dadurch wird die Forschungsarbeit effizienter, interdisziplinär und präziser. Zudem können Fakultäten in der Breite produktiver und innovativer arbeiten.

Raus aus der Theorie und rein in die Praxis: AWS Jam an der FH St. Pölten

Hierzulande gibt es spannende Kooperationen von AWS mit Fachhochschulen und Universitäten wie der TU Wien. Mit der FH St. Pölten wurde zum Beispiel ein sogenannter AWS Jam organisiert. Dabei konnten die Teilnehmer:innen ihre Fähigkeiten rund um Cloud-Dienste verbessern, indem sie an praxisorientierten Aufgaben arbeiteten. Beispielszenarien für die Teilnehmer:innen waren etwa herauszufinden, warum eine Webseite nicht mehr erreichbar war, oder eine über die Welt verteilte Datenbank ausfallsicher zu spiegeln. Die Aufgaben stammten aus den Bereichen IT-Sicherheit, Infrastruktur in der Cloud, ML und Serverless Computing. Ziel der intensiven Kooperation ist es, die Studierenden für die Digitalisierung fit zu machen. Mit dem praxisnah erlernten Wissen können sie später in den Unternehmen über die Möglichkeiten des Cloud-Computing-Einsatzes entscheiden und neue Lösungen umsetzen. Außerdem arbeitet AWS in Österreich zum Beispiel im Rahmen von AWS Academy mit mehr als einem Dutzend weiterführenden Bildungsinstitutionen zusammen. Gemeinsam werden hierbei für die Lernwilligen, meist aus technischen Studiengängen bzw. Bildungsangeboten, Lerninhalte zu den Möglichkeiten des Cloud-Computings bereitgestellt und in die Lehrangebote integriert.

Foto: AWS