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Virtualisierung 2026: Warum neue Strategien benötigt werden
Explodierende Kosten, neues Tempo durch KI und drohende Abhängigkeiten: Viele Virtualisierungsstrategien werden in diesem Jahr nicht mehr den steigenden Anforderungen genügen.
Das Jahr 2025 hat uns einerseits gelehrt, wie fragil die Virtualisierungsstrategien vieler Unternehmen immer noch sind. Andererseits wurde aber auch deutlich, dass viele von ihnen jahrelang Technologien angesammelt haben, die eigentlich gar nicht mehr funktionieren, immense Kosten verursachen und sich nur mit Aufwand wieder abstoßen lassen. Erschwerend kommt hinzu, dass viele dieser Lösungen mit dem durch KI und digitale Modernisierung vorgegebenen hohen Tempo kaum Schritt halten können. Sie sind schlichtweg überholt. Auch mit Blick auf die steigenden Kosten zur Instandhaltung, Bedenken hinsichtlich Abhängigkeiten und einen verstärkten Fokus auf operative Resilienz erhöht sich damit 2026 der Druck, kritische Workloads von älteren Hypervisoren zu entkoppeln.
Hinzu kommt: Wer die Modernisierung virtueller Maschinen als strategischen Hebel versteht, kann technische Schulden abbauen, die Kontrolle über seine Architektur zurückzugewinnen und eine Plattform schaffen, die sowohl aktuelle Workloads als auch zukünftige Anforderungen unterstützt. Wer hingegen wartet, bis auslaufende Lizenz- oder Wartungsverträge Veränderungen erzwingen, wird feststellen, dass nicht die Technologie, sondern das Betriebsmodell zum eigentlichen Engpass wird.
Koexistenz von KI-Workloads und traditionellen VMs
Eine weitere Erkenntnis aus dem Jahr 2025 ist, dass die meisten Unternehmen Virtualisierung und KI sowohl operativ als auch architektonisch als getrennte Bereiche behandeln. Ein Ansatz, der sich 2026 nicht mehr halten kann. Vielmehr geht es darum, geschäftskritische Workloads und datenintensive KI-Inferenz parallel auszuführen, ohne die Infrastruktur zu duplizieren oder parallele Betriebsstrukturen zu schaffen. Dafür ist ein Virtualisierungsansatz erforderlich, der virtuelle Maschinen sowohl als Konsolidierungsziel als auch als Bestandteil einer übergeordneten Ausführungsebene für KI versteht, auf der entsprechende Workloads betrieben werden. Plattform-Teams sind somit gefordert, ein konsistentes Lifecycle-Management, durchgängige Observability sowie klare Governance-Strukturen über beide Anwendungstypen hinweg sicherzustellen.
Die eigentliche Transformation ist hier nicht in erster Linie technischer, sondern kultureller Natur. Unternehmen sollten die betrieblichen Disziplinen für den Einsatz von KI daher direkt in ihre bestehenden Workload-Plattformen integrieren, anstatt neue Silos aufzubauen.
Plattformkonsolidierung und weniger technische Schulden
Ein weiterer Trend aus dem letzten Jahr war die steigende Anzahl von Plattformen, die von den verantwortlichen Teams schlicht nicht mehr bewältigt werden können. Dabei ist das Ende der Fahnenstange noch nicht erreicht, aber 2026 kann für diese Entwicklung entscheidend werden. Budgetkontrollen, Souveränitätserwartungen und ein Mangel an qualifiziertem Personal können zu einer deutlichen Richtungsänderung hin zur Vereinfachung bestehender Infrastruktur führen. Ohne diesen Schritt droht die systemische Instabilität, wobei Virtualisierung und App-Modernisierung dafür zunehmend als Werkzeuge zur Vereinheitlichung und nicht nur zur Migration angesehen werden.
Mehr und mehr Unternehmen suchen auf diese Weise aktiv nach neuen Wegen zur Konsolidierung von Ausführungsumgebungen, zur Reduzierung von Hand-offs und zur Angleichung von Betriebsmodellen für Legacy- und Cloud-native Anwendungen. Wer hier erfolgreich sein will, sollte das Plattformdesign als organisatorische Transformation und nicht als Infrastruktur-Aktualisierung betrachten. Konsequenterweise muss nach dieser Prämisse ebenso viel in entsprechende Skills, Plattform-Engineering und Governance investiert werden wie in die Technologie selbst. Andernfalls besteht die Gefahr, dass die Komplexität genau an dem Punkt zunimmt, an dem die Betriebskosten untragbar werden.
Kompetenzen, Betriebsmodelle und mehr Resilienz
Im Jahr 2026 werden diejenigen Unternehmen oben mitspielen, die erkannt haben, dass es bei der Modernisierung Menschen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungen ebenso wichtig sind wie Code und Rechenleistung. Virtualisierungsprojekte hatten lange Zeit einen Schwerpunkt auf der Einsparung von Investitionskosten durch Serverkonsolidierung. Mittlerweile haben sie sich zu Opex-gesteuerten Lösungen entwickelt, die sich viel stärker auf die Bereitstellung von betrieblicher Resilienz und zuverlässigen Plattformen konzentrieren.
Dieser Wandel erfordert aber auch, dass Teams autonomer und näher an den von ihnen unterstützten Workloads arbeiten, wobei die Verantwortung für den Lebenszyklus weit über die anfängliche Bereitstellung hinausgeht. Unternehmen, die die richtigen Governance-Strukturen schaffen, ihre Teams für die Bewältigung integrierter Virtualisierungs- und KI-Workloads ausstatten und das Exit Planning in ihre Plattformstrategie integrieren, werden nicht nur ihre Kosten- und Resilienzprobleme bewältigen, sondern auch ihre strategische Agilität zurückgewinnen.
„Im Jahr 2026 werden diejenigen Unternehmen oben mitspielen, die erkannt haben, dass es bei der Modernisierung Menschen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungen ebenso wichtig sind wie Code und Rechenleistung.“
Ed Hoppitt, Red Hat
Was läuft wo, wie und warum?
Die zentrale Frage, mit der Plattform-Teams im Jahr 2025 am häufigsten konfrontiert waren, ist denkbar einfach: Was sollte ich wo, wie und warum ausführen? In der Praxis werden die Antworten auf diese Fragestellungen zur wegweisenden strategischen Entscheidung für 2026. Weil Workloads skalieren, Erwartungen an die Ausfallsicherheit steigen und Kosten in die Höhe gehen, betrachten Unternehmen die Wahl der Infrastruktur nicht mehr nur als rein taktische Planung von Deployments, sondern richten die Platzierung der Workloads nach den Geschäftszielen, der Risikotoleranz und der Datengravitation aus. Durchaus realistisch also, dass sich die Strategien Cloud first oder On-Premises by default zugunsten von situationsbezogenen Bereitstellungsmodellen verschieben, bei denen Latenz, Souveränität, Ausstiegsflexibilität und operative Reife auf Basis der einzelnen Workloads abgewogen werden.
Das Wie wird dabei genauso wichtig wie das Wo: Unternehmen werden die Orchestrierung und das Lebenszyklusmanagement zunehmend über alle Umgebungen hinweg standardisieren, um operative Silos oder gestrandete Workloads zu vermeiden. Entscheidend ist auch, dass sich die Frage nach dem Warum stärker auf die Wertschöpfung und Resilienz konzentriert. Dabei stellen auch immer mehr Unternehmen infrage, ob einzelne Workloads die Kosten einer hochpreisigen Infrastruktur rechtfertigen, ob sie tatsächlich eine enge GPU-Anbindung benötigen, ob vielleicht eher eine verlässlich verfügbare Rechenleistung ausreicht und ob sie die langfristige operative Autonomie stärken oder untergraben.
Diejenigen, die diese Entscheidung in ihre Plattformstrategie und nicht in ihre Projektplanung einbeziehen, werden schneller vorankommen und architektonische Schulden vermeiden, deren Abbau sonst Jahre dauern kann.
Über den Autor:
Ed Hoppitt ist EMEA Director, Business Value Practice bei Red Hat.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
