Die heutigen Netzwerke unterstützen umfangreiche Workloads in komplexen IT-Umgebungen von Unternehmen. Bei High-Performance Computing (HPC) sowie KI- und Deep-Learning-Anwendungen stehen Unternehmen unter dem Druck, steigenden Anforderungen an schnellere Rechenzyklen, höhere Datenübertragungsraten und eine hervorragende Konnektivität gerecht zu werden.
Darüber hinaus erfordern strenge Sicherheitsmaßnahmen ein höheres Maß an Verschlüsselung. Und da Nutzer auf diese Systeme angewiesen sind, um mehr zu leisten, erwarten sie, dass diese nahtlos und effizient funktionieren. Mit zunehmender Komplexität steigt auch der Bedarf an Bandbreite und Durchsatz. Dafür ist eine Netzwerkinfrastruktur erforderlich, die mit den heutigen Workloads Schritt halten kann. Deshalb konzentriert sich High-Performance Computing darauf, alle Aspekte der Systemarchitektur und -effizienz zu verbessern.
Siehe auch: Was ist softwaredefiniertes Networking
Was ist High-Performance Computing?
High-Performance Computing (HPC) bezeichnet Computersysteme, die komplexe Berechnungen mit außergewöhnlich hoher Geschwindigkeit durchführen können. HPC-Systeme werden häufig für wissenschaftliche Forschung, technische Simulationen und Modellierungen sowie Datenanalysen eingesetzt.
Der Begriff High Performance bezieht sich sowohl auf Geschwindigkeit als auch auf Effizienz. HPC-Systeme sind für Aufgaben ausgelegt, die große Rechenkapazitäten erfordern, damit sie diese schneller als andere Computertypen ausführen können. Außerdem verbrauchen sie weniger Energie als herkömmliche Computer und eignen sich daher besser für den Einsatz an abgelegenen Orten oder in Umgebungen mit eingeschränktem Zugang zu Elektrizität.
Was ist HPC im Networking?
High-Performance Computing (HPC) im Networking bezeichnet eine Netzwerkinfrastruktur, die hohe Bandbreiten, geringe Latenzen und zahlreiche gleichzeitige Verbindungen unterstützen kann. HPC soll die Leistung und Skalierbarkeit von Anwendungen wie Videostreaming, Onlinegaming und Content-Delivery-Netzwerken verbessern. HPC im Networking lässt sich unter anderem durch softwaredefinierte Speicherlösungen und Virtualisierungstechnologien realisieren.
Siehe auch: Die führenden Enterprise-Networking-Unternehmen
10 Netzwerktrends im High-Performance Computing
Man muss nicht weit suchen, um zu erkennen, wie wichtig Networking als Infrastrukturkomponente ist. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Public und Private Clouds, softwaredefiniertem Networking (SDN), der Virtualisierung von Netzwerkfunktionen (NFV) und softwaredefinierten Lösungen in allen Bereichen wird deutlich, dass Networking in High-Performance-Computing-(HPC-)Architekturen von entscheidender Bedeutung ist.
1) Offloading
Bei diesem Trend werden Verarbeitungs-Workloads von Servern auf andere Geräte mit spezialisierter Hardware verlagert, die für bestimmte Berechnungen ausgelegt ist, etwa Grafikprozessoren (GPUs) oder Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). Durch die Auslagerung bestimmter Workloads auf diese Hardwaretypen können Sie Ihre Anwendungen beschleunigen und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten (TCO) senken, da Sie weniger Server kaufen müssen.
2) Virtualisierung
Da Unternehmen zunehmend von ihrer IT-Infrastruktur abhängig sind, benötigen sie eine Möglichkeit, die Verfügbarkeit auch beim Ausfall physischer Systeme sicherzustellen. Eine Möglichkeit hierfür ist die Virtualisierung, durch die mehrere Betriebssysteme und damit mehrere Anwendungen gleichzeitig auf einem physischen Server ausgeführt werden können. Virtualisierung ist zwar keine neue Technologie, hat sich aber im Laufe der Zeit weiterentwickelt und bietet heute mehr Flexibilität als je zuvor.
3) Beschleuniger
Ein Beschleuniger ist ein Hardwaregerät, das eine Anwendung oder einen Prozess über das hinaus beschleunigt, was allein mit CPUs möglich wäre. Beispiele sind GPUs, FPGAs, DSPs (digitale Signalverarbeitung) und ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen). Diese Technologien funktionieren zwar unterschiedlich, verfolgen aber ähnliche Ziele: Sie ermöglichen es Unternehmen, mit weniger Energie und weniger Systemressourcen in kürzerer Zeit mehr zu leisten.
Siehe auch: Die besten IoT-Plattformen für die Geräteverwaltung
4) Zugriff auf Datenspeicher
Rechenzentren setzen heute stark auf Flash-Speicher, um die Leistung zu steigern und die Effizienz zu erhöhen. Flash-Speicher bietet höhere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten als herkömmliche Festplattenlaufwerke (HDDs) und eignet sich daher besonders für Anwendungen, die einen schnellen Datenabruf erfordern, etwa Datenbanken und High-Performance-Computing-Cluster.
Flash-Speicher hält jedoch nicht ewig: Seine Zellen verschleißen, nachdem sie tausende Male beschrieben wurden, und müssen daher irgendwann ersetzt werden. Um dieses Problem zu lösen, haben Anbieter begonnen, eine Vielzahl neuer Speichermedien zu entwickeln, darunter Phase-Change Memory (PCM), magnetoresistiver RAM (MRAM) und resistiver RAM (ReRAM).
5) Softwaredefinierte Netzwerke
SDN ist ein weit gefasster Begriff für verschiedene Ansätze zur Verwaltung von IT-Ressourcen. Im Kern der meisten SDN-Strategien steht jedoch die Trennung von Anwendungen und Diensten von der zugrunde liegenden Hardware sowie die Automatisierung der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung dieser Ressourcen. Dieser Ansatz ermöglicht es IT-Administratoren, Ressourcen einfacher zu ihren Netzwerken hinzuzufügen und daraus zu entfernen, und erlaubt ihnen, das Netzwerk leichter an wechselnde Geschäftsanforderungen anzupassen.
6) Automatisierung
Mithilfe der Automatisierung können IT-Fachkräfte große Netzwerkressourcen ohne menschliches Eingreifen per Software verwalten. Dieser Trend hilft Unternehmen, Kosten zu senken, indem Arbeitsaufwand reduziert wird, und die Netzwerkzuverlässigkeit zu erhöhen, indem menschliche Fehler bei alltäglichen Aufgaben wie der Konfiguration eines neuen Switches oder Routers vermieden werden. Darüber hinaus können IT-Abteilungen ihre Netzwerke bei veränderten Geschäftsanforderungen schneller skalieren und so mit weniger Ressourcen einen besseren Service bereitstellen.
Die Zukunft des Networkings wird von der Automatisierung geprägt sein. Sie kann IT-Abteilungen dabei helfen, ihre Netzwerke bei veränderten Geschäftsanforderungen schneller zu skalieren und so mit weniger Ressourcen einen besseren Service bereitzustellen. Automatisierung spielt auch bei anderen Trends wie Virtualisierung und SDN eine zentrale Rolle. Sie kann IT-Abteilungen dabei helfen, ihre Netzwerke bei veränderten Geschäftsanforderungen schneller zu skalieren und so mit weniger Ressourcen einen besseren Service bereitzustellen.
Siehe auch: Die besten Cloud-Networking-Lösungen
7) Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im HPC gewinnen zunehmend an Bedeutung. Beide Konzepte stehen mit der automatisierten Entscheidungsfindung in Zusammenhang, unterscheiden sich jedoch in ihrer Umsetzung. KI ist eine übergeordnete Kategorie, die verschiedene Techniken umfasst, um Computer so zu programmieren, dass sie intelligent agieren. ML wiederum ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die aus Erfahrungen lernen und sich an neue Situationen anpassen können.
8) Industriestandards für Netzwerke
Da HPC eine datenintensive Branche mit hohen Bandbreitenanforderungen und geringen Latenzanforderungen ist, stützt sie sich auf standardisierte Schnittstellen für die Datenkommunikation wie InfiniBand (IB) und Ethernet. Dadurch können Forschende beim High-Performance Computing Hardwarekomponenten kombinieren, die ihren Anforderungen am besten entsprechen. Außerdem verfügen viele Systeme über mehrere Porttypen, sodass Nutzer ihre Systeme an die Anforderungen des jeweiligen Projekts anpassen können.
9) Edge Computing
Edge Computing bezeichnet die Platzierung von Datenverarbeitungsressourcen so nahe wie möglich an der Datenquelle. Diese Strategie kann Anwendungen beschleunigen und Netzwerküberlastungen reduzieren, indem die Zeit verkürzt wird, die Daten für die Übertragung zwischen entfernten Servern und Endnutzern benötigen.
Edge Computing verbessert außerdem die Sicherheit, da vertrauliche Informationen in Unternehmensnetzwerken verbleiben, anstatt über öffentliche Verbindungen übertragen zu werden.
10) Cloud
HPC-Workloads werden zunehmend in der Cloud ausgeführt. Cloud Computing ist eine beliebte Option für HPC-Workloads, insbesondere für Unternehmen, die ihre Kapazitäten bei veränderten Geschäftsanforderungen nach oben oder unten skalieren müssen. Cloud-Anbieter bieten in der Regel ein nutzungsabhängiges Preismodell an, sodass sich die Kapazitäten bei Bedarf problemlos erweitern oder reduzieren lassen. Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter eine breite Palette von Tools an, wodurch sich zusätzliche Synergien mit HPC-Lösungen ergeben.