Windows as a Service (WaaS) – Technische Lösungsansätze

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Beim Thema Windows as a Service gibt es viele Strategien, Ansätze und Meinungen. Ich möchte heute mal die Möglichkeiten näher beleuchten. Es gibt den Klassischen und den Modernen Ansatz, den man gehen kann. Wobei man bei dem Modernen manchmal trotzdem noch teile der Klassischen Methoden nutzen muss.

Schauen wir uns mal an, wie früher eine Betriebssystemmigration durchgeführt wurde. Für uns ist das erfolgreiche Erstellen des Clientbuild im Vordergrund, nicht das anschließende Deployment.

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Neues zu Windows Analytics: Upgrade Readiness / Desktop Analytics

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Microsoft geht neue Wege mit Windows Analytics Upgrade Readiness, es ist geplant den Dienst zum 31.01.2020 einzustellen. Aber es gibt einen Nachfolger: „Desktop Analytics“. Im Juli wurde die Vorschau für diesen Dienst angekündigt, für Deutschland ist dieser Dienst immer noch nur in der Vorschau verfügbar. Es gibt aber ein paar Stolpersteine und Nachteile für manche Kunden, Leider.

Im Moment sind das alles nur Öffentliche Überlegungen und Vorschauversionen, wie es am Ende aussieht, wird die Zeit zeigen.

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Windows Analytics Teil 2 – Arten von Windows Analytics

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Teil 2 der Windows Analytics Reihe, bereits erschienen: „Teil 1 – Was ist Windows Analytics?“

Windows Analytics enthält einige verschiedene Produkte für bestimmte Szenarien. Die im Moment am bekanntesten, die ich hier im Artikel einmal kurz vorstellen möchte, sind:

  • Update Konformität (Update Compliance)
  • Upgrade Bereitschaft (Upgrade Readiness)
  • Integrität für Geräte (Device Health)

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Windows Analytics Teil 1 – Was ist Windows Analytics?

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Windows Analytics ist ein Teil der Microsoft Operations Management Suite (OMS). Es ist ein Cloud basierter Analyse Dienst. Ähnlich wie Microsoft System Center Operations Manager, Nagios, Icinga und wie die Systeme alle heißen, werden hier Informationen aus dem Betriebssystem erfasst und verarbeitet. Doch was sind die weiteren Vorteile? Das System ist Cloud basiert und Teil von Microsoft Azure. Das heißt auch das hier die Rechenpower, die Maschinen Learning Dienste und weitere Komponenten von Windows Azure im Hintergrund eingesetzt werden. Dadurch sind Umfangreichere Analysen möglich als On-Premise. Auch profitiert man von der Schnelligkeit, wird ein neues Muster erkannt, kann sofort eine Regel durch Microsoft bereit gestellt werden. Ein weiterer Vorteil ist, da es in der Cloud ist, dass Microsoft Muster über verschiedene Kunden hinweg vergleichen kann. Zum Beispiel ein plötzliches Fehlverhalten tritt nur bei einem Kunden auf, und nicht bei Kunden mit denselben Softwareständen. Oder bei drei Kunden funktioniert eine Anwendung nicht mehr mit einem neuen Release von Windows 10.

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