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Geschichte von Microsoft Azure – von „Project Red Dog“ zur KI-getriebenen Cloud
Seit fast zwei Jahrzehnten baut Microsoft an einer eigenen Cloud-Plattform, die heute zu den tragenden Säulen der digitalen Welt zählt. Azure betreibt E-Mail-Dienste, Entwicklungsumgebungen, Industrieanlagen und KI-Anwendungen gleichermaßen. Die Möglichkeit, den im Unternehmen eingesetzten Server mit Azure Hybriddiensten zu verbinden, bieten neben Windows Server 2025 auch Windows Server 2022 und Windows Server 2019.
Dieser Beitrag führt Sie Schritt für Schritt durch die wichtigsten Stationen – von den ersten Prototypen in einem Labor in Redmond bis zu den jüngsten Milliardeninvestitionen in KI-Rechenzentren und nachhaltige Energie.
Der Ursprung: Project Red Dog (2005 – 2008)
Amazon Web Services setzte 2006 den Startschuss für die moderne Public Cloud. Microsoft reagierte prompt und rief das interne Vorhaben „Project Red Dog“ ins Leben. Ein kleines Kernteam um Chefarchitekt Ray Ozzie, Kernel-Veteran Dave Cutler und Forscher Amitabh Srivastava entwarf ein verteiltes Betriebssystem, das skalierbare Rechen-, Speicher- und Datenbankdienste bündeln sollte. Während Ingenieurinnen und Ingenieure den Hypervisor optimierten, legten Produktmanager schon die Grundlagen für ein späteres Self-Service-Portal.
Im Oktober 2008 zeigte Ozzie auf der Professional Developers Conference die erste Vorabversion von Windows Azure. Sie enthielt fünf Grundfunktionen: Compute, .NET-Dienste, Live-Services, eine relationale SQL-Datenbank sowie vorkonfigurierte CRM-Komponenten.
Launch: Von der Vorschau zur Produktivplattform (2008 – 2010)
Nach einer elfmonatigen Community-Testphase schaltete Microsoft Azure am 1. Februar 2010 für den kommerziellen Einsatz frei. Anfangs positionierte der Konzern den Dienst streng als Platform-as-a-Service: Kundinnen und Kunden entwickelten Anwendungen, ohne sich um Betriebssystempatches oder physische Server zu kümmern.
Schon kurz darauf folgten jedoch Funktionsergänzungen, die den Alltag der Entwicklerinnen und Entwickler erleichterten. .NET 4-Unterstützung verbesserte das Programmiermodell, ein weltweites Content Delivery Network verkürzte Ladezeiten, und Azure Connect erlaubte sichere Hybridnetze zwischen On-Premises-Ressourcen und der Cloud.
Von PaaS zu Hybrid- und IaaS-Optionen (2010 – 2013)
Zwischen 2011 und 2013 wandelte sich Azure von einem reinen PaaS-Experiment zu einer umfassenden Infrastrukturplattform. Mit Traffic Manager konnten Sie erstmals den Datenstrom über mehrere Regionen verteilen. SQL Azure Reporting lieferte automatisierte Berichte direkt aus der Cloud-Datenbank.
Den entscheidenden Schritt markierte jedoch die Einführung virtueller Maschinen für Windows und Linux im Jahr 2012. Damit stand klassische Infrastruktur-as-a-Service unter Azure bereit, und Unternehmen konnten vertraute Betriebssysteme migrieren, ohne den Anwendungscode umzuschreiben. Ein neues HTML-Portal erleichterte die Bedienung, während redundant gespeicherter Blob-Storage langfristige Datensicherheit bot. Diese Erweiterungen schufen die Grundlage für hybride Architekturen: Sie verbanden lokale Rechenzentren über VPN-Gateways mit Azure und verteilten Lasten flexibel.
Namenswechsel und Öffnung für Open Source (2014 – 2015)
Am 25. März 2014 strich Microsoft das Wort „Windows“ aus dem Produktnamen. Das neue Label „Microsoft Azure“ sollte verdeutlichen, dass die Plattform längst nicht mehr nur Windows-Workloads ausführt. Kurz darauf erschien eine Public Preview von Azure Machine Learning, die per Drag-and-Drop erste KI-Workflows ermöglichte. 2015 folgte mit Azure Cloud Switch sogar ein eigener Linux-basierter Netzwerk-Stack. Im selben Jahr erreichte das Kachel-Portal auf Basis des Azure Resource Managers die allgemeine Verfügbarkeit. Es brachte wiederholbare Deployments, Rollback-Optionen und rollenbasierte Zugriffskontrolle. Zusammen mit stetig wachsenden GitHub-Beispielen und SDKs für Java, Python oder Node.js erleichterte dies den Einstieg für Entwicklerinnen und Entwickler, die nicht aus der .NET-Welt stammen.
Microservices, Serverless und Container-Aufschwung (2016 – 2019)
2016 erklärte Microsoft das hauseigene Microservice-Framework Service Fabric für produktionsreif. Kurz darauf startete Azure Functions und bot ereignisgesteuertes, serverloses Rechnen mit sekundengenauer Abrechnung. Diese Services halfen Ihnen, nur für tatsächlich verbrauchte Ressourcen zu zahlen und die Time-to-Market zu verkürzen.
2017 ging Cosmos DB allgemein verfügbar – eine global replizierte NoSQL-Datenbank mit Multi-Model-API. Parallel gewann Kubernetes an Popularität, weshalb Microsoft 2018 den Azure Kubernetes Service einführte. Er automatisiert Skalierung, Updates und Netzwerkrichtlinien für Container-Workloads.
Ein Jahr später stellte Ignite 2019 Azure Arc vor: einen Steuer-Layer, der On-Premises-Server, Multi-Cloud-Umgebungen und Edge-Geräte unter eine einzige Verwaltungsoberfläche bringt. Zusammen verlagerten diese Neuerungen den Schwerpunkt von starren Monolithen zu feingranularen, portablen Architekturen. Sie konnten Anwendungen in kleinen Einheiten entwickeln, global ausrollen und trotzdem zentral überwachen.
Expansion an den Rand und ins All (2020 – 2022)
Die COVID-19-Pandemie sorgte für einen sprunghaften Anstieg der Online-Nutzung. Teams-Sitzungen, Heimarbeit und Homeschooling trieben den Bedarf an Bandbreite und Rechenleistung nach oben. Im Oktober 2020 meldete Microsoft 115 Millionen täglich aktive Teams-Nutzende, und Azure skalierte seine Kapazitäten binnen Wochen.
Zeitgleich rückte die Edge-Strategie in den Fokus: Auf der Ignite 2020 präsentierte Microsoft Azure Orbital, einen Dienst, der Bodenstationen verwaltet und Satelliten direkt mit der Cloud verbindet.
Generative KI als Wachstumstreiber (2023)
Am 17. Januar 2023 erreichte der Azure OpenAI Service die allgemeine Verfügbarkeit. Unternehmen konnten damit auf GPT-3.5, Codex, DALL·E 2 und wenig später ChatGPT zugreifen, ohne eigene Großmodelle trainieren zu müssen. Azure übernahm Skalierung, Datenschutz und Compliance. Sie konnten so Prototypen für Textassistenten, Code-Vervollständigungen oder Bildgenerierung in wenigen Tagen umsetzen. Der Dienst profitierte von den riesigen Glasfaser-Netzen und GPU-Clustern, die Microsoft zuvor für hauseigene Dienste wie GitHub Copilot aufgebaut hatte. Diese Synergieeffekte senken die Zugangsbarrieren zu generativer KI erheblich. Gleichzeitig etablierte Microsoft strenge Responsible-AI-Prozesse, die Moderation, Risikoanalysen und Nutzungsrichtlinien umfassen.
Neue Speicheroptionen und Regionen (2024)
Im August 2024 stellte Microsoft Azure Container Storage vor – die erste vollverwaltete Volume-Lösung eines Hyperscalers speziell für Kubernetes-Cluster. Stateful-Workloads wie Datenbanken lassen sich damit konsistent sichern, klonen und verschieben, ohne komplexe Eigenkonstruktionen. Für Betreiberinnen und Betreiber reduziert sich der Administrationsaufwand deutlich.
Parallel setzte das Infrastruktur-Team seine globale Expansion fort: Die Region Spain Central nahm den Betrieb auf, und für Mitte 2025 kündigte Microsoft eine Extended Zone in Perth, Western Australia an. Diese Maßnahmen verkürzen Latenzen in Südwesteuropa sowie im asiatisch-pazifischen Raum und ermöglichen Ihnen höhere Redundanz. Zusammen mit verbesserten ExpressRoute-Peering-Punkten schafft dies ein dichteres Netz, das auch zeitkritische Anwendungen zuverlässig bedient.
Fokus auf KI-Rechenzentren und Nachhaltigkeit (2025 ff.)
Um die wachsende Nachfrage nach GPU-Leistung zu bedienen, plant Microsoft im laufenden Fiskaljahr Investitionen von rund 80 Milliarden US-Dollar in neue, hochspezialisierte Datenzentren. Die Anlagen beherbergen benutzerdefinierte Maia-GPUs und Cobalt-CPUs, die für große Sprach- und Bildmodelle optimiert sind. Gleichzeitig verpflichtet sich das Unternehmen, bis 2030 CO₂-negativ zu werden. Neue Campus-Areale beziehen ausschließlich erneuerbare Energie, nutzen Abwärme für Fernwärme-Netze und bewässern Grünflächen mit aufbereitetem Regenwasser.