Czy outsourcing IT/OT do chmury publicznej to pułapka? Jakie są kluczowe ryzyka, jak je zaadresować, aby wykorzystać możliwości nowoczesnej infrastruktury w przemyśle.
Transformacja cyfrowa w duchu przemysłu 4.0 i 5.0 nierozerwalnie wiąże się z wykorzystaniem chmury obliczeniowej. Migracja systemów IT, danych telemetrycznych, a nawet niektórych elementów sterowania i aplikacji Industrial IoT (IIoT) do publicznych platform chmurowych (AWS, Azure, GCP) oferuje przemysłowi niespotykane wcześniej korzyści: skalowalność, elastyczność kosztową (OpEx zamiast CapEx) oraz dostęp do zaawansowanych usług analitycznych i sztucznej inteligencji (AI). Jednakże, dla sektora produkcyjnego, gdzie ciągłość działania, cyberbezpieczeństwo oraz niskie opóźnienia są krytyczne, outsourcing ten niesie za sobą specyficzne i znaczące ryzyka.W jaki sposób radzić sobie z wyzwaniami związanym z chmurą obliczeniową przy jednoczesnym wykorzystaniu jej możliwości w środowisku przemysłowym?
Krytyczne wyzwania operacyjne i technologiczne
Przeniesienie kluczowych zasobów do chmury publicznej generuje głęboką zależność od zewnętrznego dostawcy (Vendor Lock-in). Oznacza to potencjalną utratę bezpośredniej kontroli nad fizyczną infrastrukturą, a tym samym nad warstwą bezpieczeństwa fizycznego i proceduralnego. Ponadto, specyficzne architektonicznie rozwiązania dostawców chmurowych mogą utrudniać, a nawet uniemożliwiać szybką i bezproblemową migrację z powrotem do środowiska On-Premise lub do innej chmury, gdyby doszło do sporów, zmian cenowych czy niesatysfakcjonującej jakości usług. Z perspektywy przemysłu, ta utrata autonomii w zarządzaniu krytycznymi danymi i procesami jest wysoce problematyczna.
Ostatnie lata pokazały, że nawet najwięksi globalni dostawcy chmurowi nie są wolni od awarii. W kontekście przemysłowym, gdzie przestoje kosztują nawet setki tysięcy dolarów na godzinę, globalne czy regionalne awarie Data Center (DC) stają się bezpośrednim zagrożeniem dla produkcji. Na przykład, głośne incydenty, w których awarie pojedynczych regionów chmury spowodowały paraliż tysięcy firm na całym świecie – często wynikające z błędów konfiguracyjnych, problemów z zasilaniem lub sieciami – uświadamiają skalę potencjalnego ryzyka. Awaria lub celowe akty dezercji celowane w DC mogą spowodować tymczasową utratę dostępu do systemów ERP, MES, platform IIoT, a nawet krytycznych algorytmów sterowania i analizy w chmurze, zatrzymując tym samym linie produkcyjne.
Bezpieczeństwo danych i procesów
Choć dostawcy chmurowi inwestują ogromne środki w cyberbezpieczeństwo, model wspólnej odpowiedzialności (Shared Responsibility Model) jest często źle rozumiany. Dostawca chmury odpowiada za bezpieczeństwo samej chmury (Security of the Cloud), ale klient przemysłowy ponosi pełną odpowiedzialność za bezpieczeństwo w chmurze (Security in the Cloud), w tym za konfigurację usług, zarządzanie tożsamością (IAM), szyfrowanie danych i segmentację sieci. W środowisku OT (Operational Technology), gdzie błędy konfiguracyjne mogą mieć bezpośrednie, fizyczne konsekwencje, niewłaściwe zabezpieczenie dostępu lub błędy w zarządzaniu kluczami szyfrującymi stają się furtką dla ataków ukierunkowanych na systemy sterowania.
Dla wielu sektorów przemysłu (np. obronność, farmacja, energia) istnieją surowe wymogi regulacyjne dotyczące miejsca przechowywania i przetwarzania danych (suwerenność danych). Publiczne chmury, ze względu na globalną dystrybucję serwerowni, mogą utrudniać spełnienie tych wymogów, zwłaszcza jeśli dane przekraczają granice jurysdykcyjne. Zapewnienie pełnej zgodności (Compliance) z normami takimi jak RODO (GDPR), a także specyficznymi regulacjami branżowymi, wymaga dogłębnej audytowalności i transparentności procesów, która w środowisku chmurowym bywa wyzwaniem.
Jak wypośrodkować ryzyko
Migracja zasobów przemysłowych do chmury publicznej to strategiczna decyzja, a nie tylko techniczna. Firmy muszą przyjąć podejście Cloud-Smart zamiast Cloud-First, starannie wybierając, które obciążenia mogą bezpiecznie funkcjonować w chmurze (np. analiza danych, Machine Learning), a które muszą pozostać na platformach brzegowych (Edge Computing) lub w chmurach prywatnych (Private Cloud) ze względu na wymogi niskiej latencji lub krytyczności (np. bezpośrednie sterowanie procesami w czasie rzeczywistym).
Kluczowe strategie minimalizujące ryzyko to:
- Model Hybrydowy/Multi-Cloud – dywersyfikacja dostawców i utrzymanie krytycznych obciążeń na brzegu (Edge) lub On-Premise.
- Zaawansowane Strategie DR/BC (Odzyskiwanie po awarii / ciągłość działania)– opracowanie planów awaryjnych zakładających scenariusz całkowitej niedostępności regionu chmury.
- Rygoryzm cyberbezpieczeństwa – inwestycja w szkolenia i narzędzia zapewniające poprawną i stałą konfigurację zabezpieczeń po stronie klienta (Security in the Cloud).
