Die 7 wichtigsten Gründe warum HPC aus der Cloud
High-Performance-Computing (HPC) spielt eine vorwiegende Rolle bei der Gewinnung innovativer Prozesse. Unternehmen haben aber gegewärtig Probleme zu investieren. Warum ist da HPC aus der Cloud die Alternative?
Gerade in Krisenzeiten stehen Unternehmen vor starken Herausforderungen, wie es sich auch gegenwärtig in der Wirtschaftskrise als Folge der Coronavirus-Pandemie zeigt. Und wie immer in schwierigen Zeiten, gibt es auch diesmal einen großen Einschnitt in das Budget für neue Projekte. Davon sind auch die Informationstechnologie, das Engineering sowie andere verwandte Bereiche betroffen, die die Digitalisierung eines Unternehmens in Schwung versetzen könnten. Die Unternehmen investieren weniger oder in manchen Fällen gar nicht.
Auch der High Performance Computing Markt ist davon nicht ausgeschlossen. Dies zeigt der kürzlich veröffentlichte Hyperion Research Worldwide High Performance Technical Server QView, nach dem die weltweiten Gesamteinnahmen aus technischen Servern im zweiten Quartal 2020 bei fast 3,1 Milliarden US-Dollar lagen, was einem Rückgang von 5,4 % gegenüber den fast 3,3 Milliarden US-Dollar aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres entspricht.
Aber nach dem Prinzip „Show must go on“, müssen Unternehmen trotz der Krise innovative Projekte weiterführen. Denn wie wir wissen, steigert Innovation die Konkurrenzfähigkeit der Unternehmen. Und gerade High Performance Computing spielt eine gewichtige Rolle bei der Gewinnung innovativer Prozesse in den Bereichen Engineering, Simulation, Künstliche Intelligenz und Data Analytics.
Als „Krisenretter“ bieten sich daher für viele der oben genannten Fachgebiete die Dienstleistungen aus der Cloud an, wobei natürlich die Devise OPEX statt CAPEX eine wichtige Rolle spielt: das Unternehmen muss keine Investition leisten, sondern zahlt nur die Kosten für die tatsächliche Nutzung der angebotenen Leistung; sei es bei der Infrastruktur, den Plattformen, der Software oder auch bei den Software-Lizenzen.
Es gibt es viele Gründe, High Performance Computing Workloads in eine „echte“ HPC Cloud zu verlagern. In diesem Post möchten wir Ihnen 7 dieser Gründe vorstellen.
1. Der Anwender zahlt nur die genutzte Rechenleistung der HPC Ressourcen
So wie in vielen anderen Clouds, bieten auch HPC Cloud Service Provider verschiedene Abrechnungsmethoden an, wie unter anderem auch die monatliche Abrechnung der Nutzung des Systems, auch „Pay-per-use“ oder „Usage Based Pricing“ genannt. Die GTS Data Processing z. B. bietet dem Anwender hier eine komplette HPC-Infrastruktur an, die ihm nur dann berechnet wird, wenn er dessen Rechenleistung und Ressourcen auch nutzt. Unternehmen müssen daher keine Investition in Hardware oder Software leisten und haben auch keine Wartungs-, Betriebs- oder sonstige Kosten.
2. High Performance Computing Clouds bieten skalierbare Cluster
Mit nahezu unbegrenzter Kapazität können die Anwender in einer Cloud-Infrastruktur Innovationen vorantreiben, die über die Grenzen einer lokalen HPC-Infrastruktur hinausgehen.
Die GTS Data Processing bietet hier eine flexible Konfiguration und eine an die Bedürfnisse des Kunden angepasste Skalierbarkeit, mit der die Anwender die Nutzung individuell nach Ihren Wünschen justieren können. Sie können damit die Cluster erweitern und verkleinern, statt umgekehrt den Workload an der Infrastruktur auszurichten.
3. Eine HPC Cloud vermeidet lange Wartezeiten und Produktionsverluste
Mit der Nutzung von HPC Clouds vermeiden Unternehmen lange Wartezeiten und damit einhergehende Produktivitätsverluste, die häufig bei lokalen HPC-Clustern auftreten. Eine HPC Cloud, wie die der GTS Data Processing, bietet den Anwendern Flexibilität für dessen Workloads durch bedarfsgerechten und dynamischen Zugriff auf skalierbare HPC Ressourcen. Es steht dem Nutzer exakt die benötigte Rechenkraft zur Verfügung, die in einem bestimmten Zeitraum benötigt wird.
4. Zugriff auf Bare-metal Cluster
Auch in der Cloud hat der Anwender die Gelegenheit, echtes HPC zu nutzen. Reine HPC Cloud Service Provider bieten im Gegensatz zu den virtualisierten Hyperscalern reine Bare-metal Cluster an, dessen Rechenleistung höher ist. HPC Experten werden sich bei solchen HPC Clouds also „wie zu Hause“ fühlen.
5. Anwendungsbereich-optimierte HPC Workloads
Ein geeigneter HPC Cloud Anbieter optimiert HPC Workloads für die verschiedenen Anwendungsbereiche. GTS Data Processing bietet alle Dienste und Tools, die zum schnellen und einfachen Erstellen und Verwalten von HPC-Clustern in der Cloud erforderlich sind. Diese rechenintensiven Workloads erstrecken sich sowohl auf traditionelle HPC-Anwendungen wie Computer-Aided Engineering und Simulationen als auch auf innovative Anwendungen in den Bereichen der Künstlichen Intelligenz, Data Analytics oder Internet of Things.
6. Unternehmen benötigen kein Personal für die Betreuung der Infrastruktur
Reine HPC-Cloud Anbieter übernehmen die Betreuung von Betrieb und Hardware der High Performance Computing Cluster. Die Anwender werden von HPC-Spezialisten bei der Konfiguration des Clusters und bei der Anbindung der Cloud mit der hausinternen Infrastruktur unterstützt. Hier geht die GTS Data Processing noch einen Schritt weiter und betreut auf Wunsch des Kunden das komplette System als Managed Service.
7. HPC Cloud erweitert eine lokale Infrastruktur nahtlos
Viele Unternehmen im Bereich des Engineerings setzen seit vielen Jahren High Performance Computing erfolgreich ein, und besitzen bereits eine eigene lokale HPC Infrastruktur, die aber aufgrund saisonbedingter Auslastung an die Grenzen ihrer Kapazitäten stößt. Dabei handelt es sich meistens um die Ausführung neuer Projekte oder von Proof-of-Concepts, die dann den Gesamtbetrieb der vorhandenen HPC-Leistung stark beeinträchtigen. Dies kann unter Umständen zu fatalen wirtschaftlichen Folgen für das Unternehmen führen. In diesem Fall stellen High Performance Computing Clouds eine optimale Lösung dar. Die GTS HPC Cloud z.B. lässt sich schnell und nahtlos an die bestehende Infrastruktur eines Unternehmens anbinden und ermöglicht somit die Ausführung saisonbedingter Projekte, integriert in die lokale Infrastruktur, ohne diese zu belasten.
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