Die 5 besten Cloud-Dienstleister im Jahr 2026 im Vergleich

In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie Cloud zu einem wichtigen Teil der digitalen Transformation geworden ist. Der Markt wächst echt schnell; die Ausgaben für öffentliche Clouds ( ) sollen 2026 über 900 Milliarden Dollar erreichen, gegenüber 781,3 Milliarden Dollar im Jahr 2025, und könnten bald danach fast 1 Billion Dollar erreichen. Unternehmen jeder Größe nutzen die Cloud, um flexibler zu werden, IT-Kosten zu senken und Innovationen in verschiedenen Branchen voranzutreiben, von der Gesundheitsbranche über das Finanzwesen bis hin zur Fertigungsindustrie und den Medien.

Dieser Wechsel von der Infrastruktur vor Ort zu skalierbaren On-Demand-Diensten hat die Art und Weise, wie Unternehmen über Computing denken, komplett verändert. Die Wahl des richtigen Cloud-Service-Providers (CSP) kann alles beeinflussen, von der Kosteneffizienz über die Systemleistung und Sicherheit bis hin zur langfristigen Strategie. 

Während AWS, Microsoft Azure und Google Cloud die Nase vorn haben, füllen andere Anbieter wie IBM Cloud und Oracle Cloud Infrastructure wichtige Nischen.

In diesem Artikel erkläre ich dir, was CSPs sind, schaue mir die führenden Anbieter im Jahr 2026 an und gebe dir Tipps, wie du den besten Partner für deine Bedürfnisse findest.

Wenn du noch keine Erfahrung mit Cloud-Dienstleistern hast, solltest du einen unserer Kurse besuchen, zum Beispiel Cloud Computing verstehenoder Einführung in GCP, Einführung in AWSoder Microsoft Azure-Architektur und -Dienste verstehen.

Was ist ein Cloud-Dienstleister?

Einfach gesagt ist ein Cloud-Service-Provider (CSP) ein Unternehmen, das über das Internet (die sogenannte „Cloud“) Rechenleistungen anbietet. Diese Dienste umfassen Datenspeicherung, Server, Datenbanken, Netzwerke, Software, Analysen und Informationen. Ich finde, die Hauptsache bei einem CSP ist, dass man keine eigene Infrastruktur mehr braucht und stattdessen skalierbare und zuverlässige Lösungen auf Pay-per-Use- oder Abonnementbasis bekommt.

Aus meiner Erfahrung mit verschiedenen CSPs bieten die meistens folgende Services an:

• Berechnen: Virtuelle Maschinen, Container und serverloses Computing zum Ausführen von Anwendungen
• Lagerung: Skalierbare Lösungen für Datei-, Block- und Objektspeicher
• Vernetzung: Lastenausgleicher, VPNs und Content Delivery Networks (CDNs)
• Verwaltete Dienste: Datenbankverwaltung, maschinelles Lernen, IoT, DevOps 

Die Bedeutung von CSPs in der Datenwissenschaft

Da ich viel im Bereich Data Science gearbeitet habe, kann ich sagen, dass Cloud-Service-Anbieter echt wichtig sind, weil sie drei große Probleme lösen, die Data-Science-Projekte bisher oft aufgehalten haben: Skalierbarkeit, Flexibilität und Wirtschaftlichkeit.

• Skalierbarkeit: Data-Science-Workloads brauchen oft unterschiedliche Rechenleistungen, zum Beispiel den Zugriff auf spezielle Hardware wie GPUs und TPUs, mit denen man die Leistung je nach Bedarf hoch- oder runterfahren kann.Kosteneffizienz: Bei Pay-as-you-go-Modellen wird nur das berechnet, was man wirklich nutzt, sodass weniger Verschwendung passiert.  Durch diese Veränderung können jetzt auch kleinere Unternehmen und einzelne Forscher auf die gleichen leistungsstarken Tools und Infrastrukturen zugreifen, die vorher nur großen Firmen mit viel Geld für IT zur Verfügung standen.
• Flexibilität: CSPs unterstützen verschiedene Programmierumgebungen, Tools und Integrationen, die für Datenanalyse- und Machine-Learning-Projekte wichtig sind.

Beliebte Dienste sind Google BigQuery, Azure Machine Learning und Amazon SageMaker, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Modelle zu erstellen, Abfragen durchzuführen und Lösungen effizient zu implementieren.

Arten von Cloud-Diensten

Cloud-Dienste werden normalerweise in drei grundlegende Modelle eingeteilt, die jeweils unterschiedliche Kontroll- und Verwaltungszuständigkeiten bieten.

• Infrastructure as a Service (IaaS): Bietet die grundlegendste Ebene des Cloud Computing und stellt virtualisierte Computing-Ressourcen wie virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerkkomponenten zur Verfügung. Unternehmen, die IaaS nutzen, behalten die Kontrolle über Betriebssysteme, Anwendungen und Daten, während der Cloud-Anbieter die zugrunde liegende physische Infrastruktur verwaltet.
• Plattform als Service (PaaS): Verbirgt die zugrunde liegende Infrastruktur und bietet eine komplette Entwicklungs- und Bereitstellungsumgebung. Mit diesem Modell können Entwickler sich voll auf die Entwicklung von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um Serververwaltung, Betriebssystem-Updates oder die Skalierung der Infrastruktur kümmern zu müssen. 
• Software als Dienstleistung (SaaS): Stellt die höchste Abstraktionsebene dar und liefert komplette Anwendungen über das Internet. Die Leute nutzen diese Apps über Webbrowser oder mobile Apps, während der Anbieter sich um die Infrastruktur, das Plattformmanagement und die Wartung der Apps kümmert. 

Meistens sehe ich, dass Unternehmen mit SaaS-Lösungen anfangen, dann nach und nach zu PaaS für die individuelle Entwicklung wechseln und schließlich IaaS nutzen, wenn sie die volle Kontrolle über ihre Infrastruktur brauchen.

Die besten Cloud-Dienstleister im Jahr 2026

Schauen wir uns mal ein paar der besten Cloud-Service-Anbieter an, die du heute wählen kannst, und finden wir heraus, was sie so besonders macht. Diese Liste ist nicht in einer bestimmten Reihenfolge, weil die beste Wahl von deinen Bedürfnissen abhängt.  

1. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services bleibt der klare Marktführer im Bereich Cloud Computing und hat etwa 32 % des globalen Cloud-Infrastrukturmarktes in der Hand. AWS hat die umfassendste Auswahl an Cloud-Services, mit über 200 voll ausgestatteten Services, die Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Netzwerke, Analysen, maschinelles Lernen und IoT-Funktionen abdecken.

Die größten Stärken von AWS sind seine unschlagbare Skalierbarkeit und seine globale Reichweite. Mit Rechenzentren in über 115 Verfügbarkeitszonen in 37 geografischen Regionen (Stand: Juli 2025) bietet AWS die Infrastruktur, die Unternehmen brauchen, um Anwendungen weltweit einzusetzen und dabei niedrige Latenzzeiten und hohe Verfügbarkeit zu haben. Diese große globale Präsenz und das ausgereifte Angebot an Services und Tools machen AWS super attraktiv für Unternehmen, die komplexe, mehrere Regionen umfassende Implementierungen brauchen.

AWS-Regionen und Verfügbarkeitszonen

Ich finde aber, dass Unternehmen, die AWS nutzen wollen, sich auf komplizierte Preismodelle einstellen müssen, die schwer vorherzusagen und zu optimieren sind. Die vielen Services und Konfigurationsoptionen sind zwar super, können aber zu unerwarteten Kosten führen, wenn man sie nicht richtig im Griff hat. Außerdem kann die Lernkurve für AWS ziemlich steil sein, vor allem für Unternehmen, die noch nicht so viel Erfahrung mit Cloud haben.

2. Microsoft Azure

Microsoft Azure hat sich zu einem starken Konkurrent von AWS, vor allem bei Unternehmen, die schon in das Microsoft-Ökosystem investiert haben. Die Stärke von Azure liegt in der nahtlosen Integration mit Microsoft-Produkten wie Office 365, Windows Server und SQL Server, was es zu einer coolen Wahl für Unternehmen macht, die stark auf Microsoft-Technologien setzen.

Azure ist super bei Unternehmenslösungen und hybriden Cloud-Implementierungen und hat starke Tools für Unternehmen, die einen Teil ihrer Infrastruktur vor Ort behalten und gleichzeitig Cloud-Funktionen nutzen wollen. Die Plattform bietet super Support für Windows- und Linux-Umgebungen und hat starke Funktionen für Identitätsmanagement und Sicherheit, die sich gut in die vorhandene Microsoft-Infrastruktur einfügen.

 Magic Quadrant für strategische Cloud-Plattform-Services:  Microsoft wurde 2024 als führend in Sachen Vollständigkeit der Vision ausgezeichnet.

Ich hab gemerkt, dass einer der wichtigsten Punkte bei der Entscheidung für Azure die Lernkurve für Unternehmen und Entwickler ist, die mit Microsoft-Technologien nicht so vertraut sind. Auch wenn Azure bei der Unterstützung von Open-Source-Technologien echt gut geworden ist, finden manche Leute die Plattform vielleicht einfacher zu bedienen, wenn sie schon Erfahrung mit Microsoft-Entwicklungstools und -Methoden haben.

3. Google Cloud Platform (GCP)

Die Google Cloud hat sich einen ziemlich großen Platz auf dem Markt gesichert, vor allem bei Unternehmen, die sich mit Datenanalyse und maschinellem Lernen beschäftigen. GCP ist bekannt für seine coolen Datenanalysefunktionen, wobei BigQuery eine der leistungsstärksten und kostengünstigsten Data-Warehouse-Lösungen auf dem Markt ist.

Die Integration von GCP mit TensorFlow und anderen von Google entwickelten Frameworks für maschinelles Lernen macht es besonders interessant für Unternehmen, die KI- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln. Die Plattform hat coole Tools für die Datenverarbeitung, wie zum Beispiel Dataflow für die Stream- und Batch-Verarbeitung und die Cloud AI Platform zum Erstellen und Einsetzen von Machine-Learning-Modellen in großem Maßstab.

GCP Echtzeit-Analysen

Wenn ich über GCP rede, erwähne ich oft, dass es im Vergleich zu AWS und Azure einen kleineren Marktanteil hat, was zu einem kleineren Ökosystem an Tools und Diensten von Drittanbietern führen kann. Für Unternehmen, die Datenanalyse und maschinelles Lernen wichtig finden, bietet GCP aber oft bessere Tools und Leistung.

4. IBM Cloud

IBM Cloud setzt stark auf KI- und Machine-Learning-Dienste und nutzt dabei das Know-how von IBM im Bereich künstliche Intelligenz über die Watson-Plattform. Der Service bietet Lösungen für Unternehmen, bei denen Sicherheit und Compliance im Vordergrund stehen, was ihn für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen interessant macht.

Die Watson-KI-Dienste von IBM Cloud bieten vorgefertigte Modelle für natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Spracherkennung, mit denen Unternehmen KI-Funktionen schnell in ihre Anwendungen einbauen können. Die Plattform bietet auch super Unterstützung für Hybrid- und Multi-Cloud-Implementierungen, was zeigt, wie gut IBM die Komplexität der Unternehmens-IT versteht.

Watson KI von IBM Cloud 

Meiner Meinung nach ist eine der größten Einschränkungen von IBM Cloud, dass es im Vergleich zu größeren Konkurrenten weniger Integrationen von Drittanbietern gibt. Unternehmen haben vielleicht weniger vorgefertigte Konnektoren und Marktplatzlösungen zur Auswahl, was möglicherweise mehr individuelle Entwicklungsarbeit erfordert.

5. Oracle Cloud (OCI)

Oracle Cloud Infrastructure setzt auf Datenbankdienste und Hochleistungsrechner und nutzt dabei die jahrzehntelange Datenbank-Expertise von Oracle. OCI ist besonders gut für Unternehmen, die Oracle-Anwendungen und -Datenbanken nutzen, weil es für diese Aufgaben optimierte Leistung und Kostenvorteile bietet.

Die Plattform bietet leistungsstarke Rechenkapazitäten mit Bare-Metal-Servern und Netzwerken mit geringer Latenz und eignet sich daher super für anspruchsvolle Anwendungen wie Finanzmodellierung und wissenschaftliche Berechnungen. Die autonomen Datenbankdienste von Oracle machen weniger Verwaltungsaufwand nötig und bleiben trotzdem super leistungsstark.

Oracle Cloud-Infrastruktur

Ich denke, dass OCI mit seinem Nischenfokus vielleicht nicht die beste Wahl für Unternehmen ist, die verschiedene Cloud-Services brauchen, die über Datenbank- und Rechenkapazitäten hinausgehen. Das Ökosystem der Plattform ist im Vergleich zu den großen Cloud-Anbietern eingeschränkter.

Vergleichende Analyse

Schauen wir uns mal genauer an, wo diese Cloud-Anbieter sich gegenseitig Konkurrenz machen. 

Leistung und Zuverlässigkeit

Alle großen Cloud-Anbieter versprechen eine hohe Verfügbarkeit und garantieren normalerweise, dass ihre wichtigsten Dienste zu 99,9 % bis 99,99 % immer laufen. Die Leistungsmerkmale können aber je nach Art der Arbeitslast und geografischem Standort ziemlich unterschiedlich sein. 

Die riesige globale Infrastruktur von AWS sorgt für eine super konsistente Leistung in allen Regionen, während GCP oft eine bessere Leistung bei Datenanalyse-Workloads bringt. Azure läuft besonders gut mit Microsoft-Anwendungen und -Diensten.

Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften

Sicherheit und Compliance-Funktionen werden immer wichtiger, um sich von anderen Cloud-Anbietern abzuheben. Alle großen Cloud-Service-Anbieter stecken viel Geld in ihre Sicherheitsinfrastruktur und haben umfassende Compliance-Zertifizierungen, wie SOC 2, ISO 27001 und branchenspezifische Standards wie HIPAA und PCI DSS. 

AWS bietet die detailliertesten Sicherheitskontrollen, während Azure eine super Integration mit den bestehenden Microsoft-Sicherheitstools bietet. GCP setzt auf Sicherheit durch automatische Verschlüsselung und erweiterte Bedrohungserkennung.

Preismodelle

So wie ich das sehe, haben sich die Preismodelle für Cloud-Dienste von einfachen Pay-as-you-go-Strukturen zu komplexen Optionen entwickelt, die reservierte Instanzen, Spot-Preise und Rabatte bei langfristigen Verträgen umfassen. 

AWS hat die kompliziertesten, aber vielleicht auch die günstigsten Preisoptionen, während Azure für Unternehmen, die schon Microsoft-Software nutzen, echt gut ist. GCP bietet oft gute Preise für Rechenleistung und Speicherplatz, vor allem für dauerhafte Workloads.

Einfach zu bedienen

Bei vielen Projekten habe ich gesehen, dass die Benutzererfahrung bei den Anbietern ziemlich unterschiedlich ist, wobei jeder seine eigenen Stärken bei der Gestaltung der Benutzeroberfläche, der Dokumentation und dem Support hat.

 AWS hat die umfassendste Dokumentation und die größte Community, aber für Neulinge kann das echt überwältigend sein. Azure hat intuitive Benutzeroberflächen für Leute, die mit Microsoft-Produkten vertraut sind, während GCP übersichtliche, entwicklerfreundliche Oberflächen mit super API-Dokumentation bietet.

Tabelle

In der Tabelle unten haben wir die wichtigsten Funktionen der drei größten Cloud-Dienstleister verglichen. Du findest auch unseren detaillierten Vergleich zwischen AWS, Azure und GCP:

Den richtigen CSP für deine Bedürfnisse finden

Jetzt, wo wir die wichtigsten Anbieter und ihre Alleinstellungsmerkmale kennen, schauen wir uns genauer an, wie du den richtigen Cloud-Dienstleister für deine Bedürfnisse auswählen kannst. 

Deine Projektanforderungen einschätzen

Meiner Erfahrung nach musst du deine spezifischen Rechenanforderungen, Speicheranforderungen und Erwartungen an die Skalierbarkeit genau checken, um den richtigen Cloud-Dienstleister zu finden. Unternehmen sollten bei dieser Entscheidung ihre aktuelle Technologieausstattung, die Expertise ihres Entwicklungsteams und ihre langfristigen Wachstumsprognosen berücksichtigen.

Die Computeranforderungen sind je nach Anwendung total unterschiedlich, von einfachem Webhosting bis hin zu komplexen Machine-Learning-Aufgaben, die spezielle Hardware brauchen. Speicheranforderungen umfassen nicht nur die Kapazität, sondern auch Leistungsmerkmale, Backup-Anforderungen und Überlegungen zur Datenhoheit. Die Anforderungen an die Skalierbarkeit sollten sowohl vorhersehbares Wachstum als auch unerwartete Traffic-Spitzen berücksichtigen.

Budgetüberlegungen

Wenn ich Cloud-Kosten einschätze, konzentriere ich mich vor allem darauf, sowohl die offensichtlichen als auch die versteckten Gebühren der verschiedenen Anbieter zu verstehen. Die meisten CSPs haben Preisrechner und Tools für das Kostenmanagement, aber Unternehmen sollten auch die Kosten für Datenübertragung, Premium-Support und Integrationen von Drittanbietern im Blick behalten.

Versteckte Kosten sind oft Gebühren für Datenausgang, Premium-Speicherklassen und Support-Services. Unternehmen sollten bei der Berechnung der Gesamtbetriebskosten auch die Kosten für die Schulung von Mitarbeitern und die mögliche Einstellung von Cloud-Spezialisten berücksichtigen.

Support und Community

Die Verfügbarkeit von hochwertigem Support und einer aktiven Community kann den Erfolg der Cloud-Einführung echt beeinflussen. Das umfasst den Zugang zu umfassenden Tutorials, aktiven Foren, einem reaktionsschnellen Kundenservice und Support vor Ort.

AWS hat die größte Community und das umfangreichste Ökosystem von Drittanbietern, während Azure super Support für Unternehmen bietet, die schon mit Microsoft-Partnern zusammenarbeiten. GCP hat zwar eine kleinere Community, bietet aber super Dokumentation und hilft schnell bei technischen Problemen.

Fazit

Wir haben gesehen, dass sich der Markt für Cloud-Anbieter schnell verändert und jeder große Anbieter seine Stärken noch mehr ausbaut. AWS hat immer noch die größte Auswahl an Services, Azure ist super bei der Integration in Unternehmen und hybriden Setups, und GCP ist top in Sachen Datenanalyse und maschinelles Lernen. Anbieter wie IBM Cloud und Oracle Cloud Infrastructure decken weiterhin wichtige Nischenbedürfnisse ab.

Meiner Meinung nach hängt die richtige Wahl von den spezifischen Anforderungen deiner Organisation, den vorhandenen Technologien und den langfristigen Zielen ab. Es geht nicht nur um Funktionen oder Preise; Leistung, Sicherheit, Support und das Ökosystem sind auch wichtig.

Mit zunehmender Reife des Marktes werden die Unterschiede zwischen den Anbietern immer kleiner, und die meisten können gängige Anwendungsfälle gut abdecken. Der eigentliche Schlüssel zum Erfolg ist nicht nur die Auswahl eines Anbieters, sondern auch der Aufbau der Fähigkeiten und Prozesse, um das Beste aus ihm herauszuholen.

Um weiterzulernen, schau dir unbedingt die folgenden Ressourcen an:

• Vergleich der Dienste von AWS, Azure und GCP für Datenwissenschaft und KI
• Die 8 besten Cloud-Computing-Projekte für alle Niveaus
• AWS vs. Azure vs. Google Cloud: Ein kompletter Vergleich 
• Die besten Cloud-Konferenzen 2026