Hybrid Cloud ist ideal für Workloads, bei denen Flexibilität und Skalierbarkeit wichtig sind, zum Beispiel Development und Test, saisonale Peaks, Data Analytics oder AI und ML Workloads. Hier profitiert man von Pay-per-Use, GPU-Kapazität und Cloud-Skalierung, ohne die On-Premise-Umgebung zu überlasten. Es gibt Workloads, die besser On-Premises bleiben. Legacy-Anwendungen, die eng an spezifische Hardware oder Netzwerkintegrationen gebunden sind, lassen sich oft schwer migrieren oder hybrid betreiben. Auch extrem latenzkritische Anwendungen wie Echtzeit-Industrial-Automation oder Financial Trading laufen lokal meist besser. Wenn strenge Compliance-Anforderungen oder besonders sensitive Daten im Spiel sind, oder wenn Workloads kontinuierlich große Datenmengen zwischen Cloud und On-Premises bewegen, zum Beispiel Video-Processing oder umfangreiches Monitoring, kann Hybrid ineffizient oder sogar nicht zulässig sein. In solchen Fällen ist On-Premises häufig die sinnvollste Wahl.