Travis Ewert, Global Head of Platform Development bei Digital Realty, erläutert die Grundlagen von Compute.

Anwendungsfälle für High-Performance Compute in Unternehmen

Das Datenwachstum von 573 % pro Jahr bis 2025 ist auf die exponentielle Nutzung von Unternehmenstechnologien zurückzuführen, mit denen Endbenutzer bedient, Geschäfte ausgebaut und geistiges Eigentum geschützt werden sollen. Die folgenden Anwendungsfälle beleuchten die Quellen des Datenwachstums und die Anwendung von HPC-Leistung zur Bewältigung dieses Wachstums.

Generative KI (GenAI): Mit dem zunehmenden Einsatz von Chatbots in unternehmensinternen und -externen Abläufen bieten die aus der Nutzung dieser Technologie gewonnenen Daten wichtige, verwertbare Erkenntnisse für Unternehmen, die auch bereit sind, diese Informationen zu empfangen und zu interpretieren.
Lieferkettenmanagement: Unternehmen mit komplexen Vorhersage- und Prognosemodellen für ihre Lieferketten werden ihre Wettbewerber übertreffen.
Finanztransaktionen: Analysten gehen davon aus, dass das Finanzmanagement von Unternehmen weiterhin eine Quelle wachsender Datenmengen sein wird.
Regionalspezifische Verarbeitung von Nutzerdaten: Datenschutzbedenken stehen für Kunden nach wie vor an erster Stelle, was wiederum lokale, regionale und landesspezifische Gesetze zur Datensouveränität anregt. Die Verarbeitung von Daten am Ort der Erfassung erfordert eine Rechenleistung durch regionale HPC-Cluster.

Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen mit einer einfachen Strategie ihr exponentielles Datenwachstum kontrollieren und bestmöglich ausschöpfen können.

Was ist die beste Strategie für High-Performance-Computing?

Wenn IT-Führungskräfte überlegen, wo sie im HPC-Bereich agieren und wie sie erfolgreich sein können, ergeben sich einige strategische Überlegungen. Der Schlüssel zur strategischen Entwicklung imHPC- Bereich ist die Umstellung von der veralteten IT-Architektur auf eine moderne HPC-Architektur.

Bei veralteten IT-Architekturen werden Anwendungen, Kapazitäten und Daten in die Cloud verlagert, was zu höheren Latenzzeiten und einer erhöhten Data Gravity führt. Daten- und KI-fähige Architekturen platzieren strategische Datenaustauschzonen zwischen den Clouds und dem Edge.

Diese Datenaustauschzonen befähigen Unternehmen, Daten zu kontrollieren und im Sinne der Agilität und datengesteuerten Entscheidungsfindung zu nutzen. Ebenso wichtig ist, dass die Datenaustauschzonen es Unternehmen ermöglichen, digitale Assets an den Orten zu verbinden, an denen sie weltweit tätig sind. Auf diese Weise werden Datensouveränitäts-Risken verringert, während der Datenzugriff für Teammitglieder beschleunigt wird.

Datenaustauschzonen enthalten Netzwerk, Compute, Sicherheit und Daten als digitale Grundlagen, die lokal fungieren. Effiziente Unternehmen gehen Partnerschaften mit Colocation-Anbietern ein, die ihre Anforderungen verstehen und über eine starke Konnektivität-Struktur verfügen, die ihnen schnellen Zugang zu ihren wichtigsten Service-Providern ermöglicht.

Grundlagen der digitalen Infrastruktur

Abbildung 1: Digital Realty, Pervasive Datacenter Architecture (PDx)®, 2021

Wenn wir unseren Fokus auf den Compute-Quadranten der Datenaustauschzone verlagern, sehen wir sowohl die Risiken wie auch die Vorteile einer daten- und KI-fähigen Infrastruktur. Werfen wir einen Blick darauf:

Zu den Risiken der Nicht-Implementierung von HPC gehören:

Unnötige Kapitalausgaben
Ungleiche Workload-Funktionen machen die Einsparungen bei den Infrastrukturkosten durch Hybrid- und Multi-Cloud-Workload-Bereitstellungen zunichte
Langsame Innovation und interne Hindernisse für Fortschritte

Die Vorteile von High-Performance-Compute-Infrastrukturen:

Ein System, welches dem Unternehmen die volle Kontrolle über die steigende Datenflut gibt
Geringere Anfälligkeit für Bußgelder im Zusammenhang mit der Datensouveränität
Frühzeitige Erkennung von Branchen- und Kundentrends sowie die Möglichkeit, diese schnell zu nutzen

Unternehmen sollten Anwendungen entweder vor Ort oder bei einem vertrauenswürdigen Colocation-Partner hosten, während sie ihre Arbeitslasten optimieren und HPC-Lösungen skalieren.

Der Grund dafür ist:

Bis 2025 werden die Kosten der weltweiten Unternehmens-Compute-Server insgesamt 15,3 Millionen Dollar betragen, wobei die überwiegende Mehrheit Nicht-Cloud-Server sein werden (laut Data Gravity Index™ 2.0).

Data Gravity Index 2.0

Abbildung 2: Data Gravity Index™ 2.0, Juni 2023

Die meisten Unternehmen werden ihre Anwendungsdaten bald auf ihren eigenen Servern verarbeiten. Der Schlüssel zur Lösung liegt darin, zu wissen, wie man schnell und zu geringeren Kosten aufstocken kann. Rechenzentren helfen cleveren Unternehmen dabei, den Schritt in die richtige Richtung zu gehen.

Darüber hinaus werden die meisten Daten laut dem Data Gravity Index™ 2.0 von Digital Realty außerhalb der öffentlichen Cloud erstellt und verwendet, was die Notwendigkeit einer hybriden Multi-Cloud-Architektur zur Verwaltung großer Datenmengen und -skalierung deutlich macht.

Compute als Grundlage der digitalen Infrastruktur: Zusammenfassung

Mit HPC-Rechnern können Unternehmen die Verarbeitung großer Datenmengen über HPC-Cluster und zuverlässige, HPC-optimierte Verbindungen skalieren. Das Ergebnis ist ein System, mit dem Transaktionen durchgeführt, Daten verarbeitet und schnelle Entscheidungen getroffen werden können.

Eine wichtige Voraussetzung für die Infrastrukturgestaltung ist die Begrenzung der Komplexität in allen Phasen des Entwurfsprozesses. Die Computing-Seite der Datenaustauschzone kann mit zunehmender Datenmenge zu Komplexität führen. Vorintegrierte Lösungen bieten getestete, zuverlässige Systeme, auf denen Sie eine daten- und KI-fähige digitale Infrastruktur aufbauen können.

Compute ist einer der vier Grundpfeiler der digitalen Infrastruktur. Zu den anderen gehören: Netzwerk, um Daten, Benutzer und Anwendungen lokal zu verbinden, Sicherheit, um das gesamte Infrastrukturdesign zu schützen und schließlich Daten, um die Lokalisierung von Datensätzen und den sicheren Datenaustausch zu implementieren.

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^{¹IDC, Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2023 2027: It's a Distributed, Diverse, and Dynamic (3D) DataSphere, April, 2023}

Das daten- und KI-fähige Unternehmen: Grundlegende Prinzipien des High-Performance-Computing