High-Performance in der Cloud - geht das?

High-Performance-Anwendungen in der Cloud nutzen: Das klingt verlockend. Hohe Skalierbarkeit und Flexibilität könnten so auch im Umfeld von HPC-Anwendungen zum Tragen kommen. Doch das Thema ist komplexer, als es auf den ersten Blick scheint.

» Von Oliver Tennert, 16.02.2015 09:07.

Der Autor ist Director HPC-Solutions bei Transtec AG.

Anwendungen im Bereich HPC (High-Performance Computing) sind heute keineswegs mehr nur ein Thema von grossen Konzernen und Universitäten. Auch kleine und mittelständische Unternehmen nahezu jeder Branche nutzen immer häufiger HPC-Applikationen.

Früher erforderten HPC-Systeme den Einsatz teurer Grossrechner und Supercomputer. Exemplarische Anwendungen waren komplexe und rechenintensive Simulationen und Datenanalysen in Bereichen wie Molekularbiologie oder Luft- und Raumfahrt.

Doch die technologische Entwicklung schreitet kontinuierlich voran und hat die horrend teuren Grossrechnerlösungen verdrängt: Sie werden mehr und mehr von im Vergleich geradezu billigen Clustern auf Basis standar­disierter x86er-Systeme abgelöst. Das hat dazu beigetragen, dass auch kleine und mittlere
Unternehmen heute leistungsfähige HPC-Systeme kostengünstig betreiben können.

Hohes Anwendungspotenzial

Im industriellen Umfeld werden HPC-Systeme vor allem für die Entwicklung und Verbesserung von Produkten, für die Optimierung von Produktionsprozessen und zur Analyse grosser Datenbestände genutzt. Beispiele sind Crash-Simu­lationen bei Automobilherstellern oder die Berechnung des optimalen Energiemixes durch Stromanbieter. Bei akademischen Institutionen stehen Simulationen zur Überprüfung von Theo­rien und Experimenten, Modellierungen in der Klima- oder Materialforschung sowie ebenfalls umfangreiche Datenanalysen im Vordergrund.

Dass auch kleine und mittlere Unternehmen zunehmend HPC-Systeme nutzen, zeigen zwei Beispiele. In der Automobilindustrie sind heute Hunderte von Ingenieursdienstleistern tätig, die den Herstellern HPC-gestützt zuarbeiten. So werden wichtige KFZ-Komponenten wie Bremsen, Sitze, Airbags, Einspritzpumpen oder Klimaanlagen und deren Verhalten tausendfach simuliert, bevor sie in Produktion gehen. Das andere Beispiel: In der Molekularbiologie wird HPC für die Genomanalyse verwendet. Hunderte kleine und mittelgrosse private Labore führen täglich Dutzende von Sequenzierungen von Genom­abschnitten durch. Durch Mustersuche in den sequenzierten Abschnitten kann beispielsweise der Einfluss von Viren bei Krebserkrankungen ermittelt werden.

Vorteile der Cloud für HPC

Voraussetzung für die Nutzung von HPC-Anwendungen ist eine Infrastruktur mit hoher Rechenkapazität, wie sie mit einer Cluster-Lösung realisierbar ist. Wenn eine solche Um­gebung benötigt wird, liegt es nahe zu prüfen, ob nicht auch ein Cloud-Angebot infrage kommt, also, ob man die Kapazitäten eines externen Dienstleisters in Anspruch nehmen kann.

Zunächst verspricht die Cloud-Nutzung natürlich einige Vorteile. Es ist nicht erforderlich, eigene IT-Ressourcen aufzubauen und vor­zuhalten – unter Berücksichtigung der für HPC-Applikationen spezifischen Sizing-Thematik im Rechenzentrum im Hinblick auf Aspekte wie CPU- und GPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Storage-Kapazität oder Netzwerk. Auch die schnellere Skalierbarkeit der Infrastruktur bei einem externen Dienstleister spricht für die Cloud. Und nicht zuletzt kann mit einer HPC-Cloud auch der unternehmensinterne Administra­tionsaufwand deutlich verringert werden.

Kritische Punkte

Wie bei jeder Entscheidung für oder gegen die Cloud sind auch beim Thema HPC Aspekte wie Bandbreite, Verfügbarkeit, Datenmigration oder Festlegung von Service Level Agreements zu beachten. Zusätzlich gibt es aber auch mehrere HPC-Spezifika zu berücksichtigen. Im Wesentlichen betrifft das die drei Aspekte Sicherheit, Datenmenge und Lizenzmodell, die vielfach der Grund sind, dass HPC-Systeme nicht in der Cloud betrieben werden.

Sicherheit: Erstens sind HPC-Daten in aller Regel unternehmenskritisch. Für Industrie­unternehmen stellen sie meistens einen wesentlichen Bestandteil der eigenen Wertschöpfungskette dar. Das spricht häufig gegen eine Auslagerung der Daten in eine Public Cloud.

Datenmenge: Zweitens erschweren die Transfers grosser Datenmengen die HPC-Cloud-Nutzung. Das betrifft sowohl die umfang­reichen Input-Daten für Analysen als auch die grossen Ergebnisdatensätze von Simulationsläufen, deren Postprocessing im eigenen Unternehmen und unter Nutzung der vorhandenen Infrastruktur erfolgt.

Lizenzmodelle: Drittens sind auch die Lizenzmodelle der Applikationshersteller nach wie vor ein Hinderungsgrund für eine breitere Nutzung von HPC-Cloud-Modellen, denn bei vielen Anwendungen ist keine On-Demand-Nutzung möglich.

Lesen Sie auf der nächsten Seite: Beispiele

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