Computing Was ist Computing?
Das Computing ist entscheidend für die Organisation, Verarbeitung und den Abruf von Daten und Assets. Über eine On-Premises-Infrastruktur, Hybridsysteme oder Cloud-Einstellungen ermöglicht es durch die Bereitstellung von Informationen und Anwendungen wichtige Vorgänge. Aktuelle digitale Prozesse basieren auf Rechenleistungen, welche die Datenanalyse, Anwendungsausführung und Ressourcenverwaltung unterstützen und so Unternehmen ermöglichen, in unterschiedlichen Kontexten effizient zu agieren.
- Was sind die wichtigsten Funktionen des Computings?
- Welche Vorteile bieten Container?
- Warum ist Computing wichtig für Unternehmen?
- Welchen Stellenwert hat Computing im Kontext der Informatik?
- Was sind die Grundlagen des Computings?
- Welche Computing-Technologien und -Paradigmen gibt es?
- Was ist Computing im Cloud Computing?
- Was ist Computing im Edge Computing?
- Was ist Computing im Internet der Dinge (IoT)?
- Was ist Computing im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)?
- Was bedeuten Computing-Leistung und -Optimierung?
- Warum HPE für Computing?
Was sind die wichtigsten Funktionen des Computings?
Zu den Hauptfunktionen von Computing gehören:
- Problemlösung: Mit Computing vom Edge bis zur Cloud können Sie komplexe Probleme mithilfe KI-basierter Systeme in nur einem Bruchteil einer Sekunde zu verhindern.
- Datenverarbeitung und -speicherung: Computing umfasst die Prozesse des Empfangens, Analysierens und Speicherns von Daten. Zu diesen Daten gehören jegliche Informationen, die gesammelt und zwischen Geschäftsanwendungen und dem Internet verschoben werden. Nachdem die Daten verarbeitet und gespeichert wurden, lassen sie sich weiter auswerten und von ITDMs und Managern zur Lösungsentwicklung einsetzen.
- Verbesserte Chancen: Optimierte, intelligente Computing-Systeme bieten mehr Möglichkeiten, dem Unternehmen neue Bereiche zu erschließen oder neue Wirtschaftsebenen zu erreichen.
Welche Vorteile bieten Container?
Container bieten Entwicklern mehrere Vorteile, darunter:
- Portierbarkeit: Container enthalten Programme und ihre Abhängigkeiten, sodass sie in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen unabhängig von der Infrastruktur zuverlässig funktionieren.
- Skalierbarkeit: Mit Kubernetes und anderen Orchestrierungstechnologien lassen sich Container problemlos entsprechend den Workload-Anforderungen nach oben oder unten skalieren.
- Effizienz: Durch die gemeinsame Nutzung des Kernels des Host-Betriebssystems verwenden Container weniger Systemressourcen als herkömmliche virtuelle Maschinen (VMs), was zu schnelleren Startzeiten und geringerem Overhead führt.
- Isolierung: Container isolieren Anwendungen voneinander und vom Hostsystem und erhöhen so die Sicherheit, Stabilität und die Flexibilität, viele Workloads auf einem Host auszuführen.
- Schnelle Bereitstellung: Container erleichtern das Starten von Anwendungen, da sie alles Nötige für die Ausführung enthalten. Das hilft Entwicklern, Updates und neue Funktionen schneller zu veröffentlichen.
- Konsistenz zwischen den Einstellungen: Entwickler können sicherstellen, dass lokal getesteter Code in Staging- oder Produktionsumgebungen vergleichbar funktioniert, wodurch Bedenken hinsichtlich der Funktion auf dem eigenen minimal bleiben.
- Verbesserte DevOps- und CI/CD-Integration: Container vereinfachen Prozesse in DevOps-Einstellungen und erhöhen die Automatisierung in Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD-) Pipelines.
- Flexibilität: Container ermöglichen Entwicklern die fehlerfreie Verwendung mehrerer Sprachen, Frameworks und Tools.
- Sicherheit: Container werden in separaten Umgebungen mit kontrollierten Berechtigungen ausgeführt, wodurch die Angriffsfläche verringert und die Sicherheit verbessert wird.
- Kosteneinsparungen: Container optimieren die Ressourcennutzung, verringern den Hardwarebedarf und die Nutzung der Cloud-Infrastruktur und senken so die Betriebskosten.
Aufgrund dieser Eigenschaften sind Container für das moderne Computing und insbesondere für die Cloud-native Anwendungsentwicklung unverzichtbar.
Warum ist Computing wichtig für Unternehmen?
Ohne das vielseitige und leistungsstarke Computing hätten Unternehmen nicht die Kapazität für die Datenanalyse und Geschäftsprognosen, die erforderlich sind, um mit den heutigen Märkten Schritt zu halten.
Computing trägt enorm zur kritischen Entscheidungsfindung bei. Um komplexe Probleme zu lösen und Lösungen zu schaffen, die bewusste Einblicke in die noch nie dagewesenen Datenmengen liefern, die ständig gesammelt werden, brauchen Unternehmen eine zielführende Infrastruktur und Software, die beim Bewältigen der daraus resultierenden Workloads hilft.
Auch für mehr Flexibilität im Unternehmen ist Computing nötig. Mit der Möglichkeit, über Remote-Zugriff auf leistungsstarke Cloud Computing-Funktionen zuzugreifen, können Unternehmen Aufgaben schnell und präzise erledigen, Kapazität nach oben oder unten anpassen und ihre Ressourcen optimieren, um ihren Wettbewerbsvorteil von überall aus aufrechtzuerhalten.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil des Cloud Computing ist die Effizienz, die durch die Pay-as-you-go-Struktur erzielt wird. Diese Struktur verhindert Probleme durch Überbereitstellung und ermöglicht Unterstützung bei Nachfragespitzen mit gemessener Nutzungsüberwachung, einschließlich Hardware, Software und Services. Diese Funktion bietet auch Unterstützung, indem sie Unternehmen die Freiheit gibt, zu entscheiden, wo sie ihr Kapital und ihre Arbeitskraft einsetzen.
Welchen Stellenwert hat Computing im Kontext der Informatik?
Der Begriff „Computing“ im Kontext der Informatik bezieht sich auf den Vorgang der Durchführung von Berechnungen oder das Ausführen von Befehlen auf einem Computer oder einem anderen vergleichbaren Gerät. Das umfasst mehrere Aktivitäten, unter anderem Problemlösung, Datenverarbeitung, das Ausführen von Algorithmen und mathematische Operationen. Um Softwareanwendungen, Simulationen, Modelle und vieles mehr zu erstellen, müssen moderne Computing-Systeme über die Fähigkeit zum Rechnen verfügen, was heute für alle Computing-Systeme unerlässlich ist. Künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Forschung, Datenanalyse und viele weitere Forschungs- und Industriebereiche haben durch den effizienten und effektiven Einsatz des Computing Fortschritte gemacht.
Was sind die Grundlagen des Computings?
Die Grundlagen des Computing sind unter anderem:
- Architektur und Funktionen der CPU: Der Prozessor bzw. CPU (Central Processing Unit) ist die Kernkomponente eines Computers, die für die Ausführung von Anweisungen und die Durchführung von Berechnungen verantwortlich ist. Sie besteht aus zahlreichen Elementen wie der Steuereinheit, der arithmetischen Logikeinheit (ALU), Registern und dem Cache. Ein Verständnis der CPU-Architektur und ihrer Funktionen ist wichtig, um zu verstehen, wie Befehle verarbeitet und Berechnungen durchgeführt werden.
- Ausführung von Befehlen und Verarbeitungsstufen: Die Schritte der Ausführung und Verarbeitung von Befehlen: Befehle sind Anweisungen, die an einen Computer gesendet werden, mit Informationen, welche Aktionen er ausführen soll. Der Prozess der Befehlsausführungen umfasst oft zahlreiche Schritte, wie das Erhalten, Dekodieren, Ausführen der Anweisungen und das Speichern der Ergebnisse. Diese Schritte stellen sicher, dass der Computer die erforderlichen Aktivitäten präzise und effektiv versteht und ausführt.
- Speicherhierarchie und Datenspeichersystem: Unter Speicherhierarchie versteht man die Anordnung des Arbeitsspeichers in einem Computer, der aus mehreren Ebenen wie dem Cache, Hauptspeicher (RAM) sowie Sekundärspeichergeräten wie Festplatten oder Solid-State-Laufwerken (SSDs) besteht. Da verschiedene Speicherschichten auch unterschiedliche Geschwindigkeiten und Kapazitäten haben, ist es wichtig, die Speicherhierarchie und Datenspeichersysteme zu verstehen, um den Datenzugriff und die Datenspeicherung zu optimieren.
Diese Prinzipien dienen als Grundlage für das Verständnis, wie Computer Informationen verarbeiten, Befehle ausführen, Daten speichern und abrufen. Sie sind die Grundelemente des Computings.
Welche Computing-Technologien und -Paradigmen gibt es?
Computing-Technologien und -Paradigmen umfassen eine Reihe von Ansätzen und Modellen zur Durchführung von Berechnungen. Hier sind einige Beispiele:
- Traditionelle Computing-Modelle beinhalten die Single-Threaded-Verarbeitung, bei der Anweisungen sequentiell ausgeführt werden, und Multi-Threading mit Multi-Core-Prozessoren, das eine parallele Verarbeitung ermöglicht. Beim Symmetric Multiprocessing (SMP) arbeiten mehrere Prozessoren oder Kerne zusammen und verbessern die Leistung, indem sie Aufgaben gleichzeitig ausführen.
- Paralleles und verteiltes Computing umfasst SIMD-Architekturen, die mehrere Daten gleichzeitig verarbeiten, und MIMD-Architekturen, die unterschiedliche Anweisungen für unterschiedliche Datensätze ausführen. Cluster-Computing verbindet mehrere Computer, um höhere Rechenleistung zu erzeugen. Grid-Computing hingegen verbindet verteilte Ressourcen, um einen virtuellen Supercomputer zu schaffen.
- Zum High Performance Computing (HPC) gehören Supercomputer und Cluster für die komplexe Problemlösung, Beschleuniger wie GPUs und FPGAs für effiziente Berechnungen sowie der aufkommende Bereich der Quanteninformatik, der Quantenmechanik einsetzt, um Probleme schneller als klassische Computer zu lösen.
Diese Computing-Technologien und -Paradigmen bieten zahlreiche Möglichkeiten, die Rechenkapazitäten zu verbessern, die Leistung zu steigern und komplexe Rechenherausforderungen zu bewältigen.
Was ist Computing im Cloud Computing?
Der Begriff "Computing" im Kontext des Cloud Computings bezieht sich auf die Bereitstellung und Verwaltung virtualisierter Ressourcen zur Durchführung von Rechenaktivitäten. Hier sind einige wichtige Aspekte im Zusammenhang mit Computing im Cloud Computing:
- Virtualisierte Computing-Ressourcen verwenden virtuelle Maschinen (VMs) und Container, um isolierte Umgebungen zum Ausführen von Anwendungen zu erstellen. VMs emulieren ganze Computersysteme. Dagegen sind Container unkompliziert und verpacken Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten. Im Vergleich zu VMs sind Container effizienter, erweiterbar und bieten schnellere Startzeiten und eine einfachere Portierbarkeit über verschiedene Computing-Umgebungen hinweg.
- Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist wie das Mieten von Computing-Ressourcen aus der Cloud. Dazu gehören Elemente wie Datenspeicher, Netzwerk und Rechenleistung. Mit IaaS können Benutzer das Betriebssystem und die Anwendungen auswählen, die sie bei der Nutzung dieser Services verwenden möchten.
- Elastizität und Skalierbarkeit von Computing-Ressourcen bedeuten, dass Sie die benötigte Rechenleistung beim Cloud-Computing ganz einfach anpassen können. Wenn Ihre Workload zunimmt, können Sie schnell mehr Ressourcen ergänzen. Sinkt Ihr Bedarf, können Sie die Ressourcen wieder verringern. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Ihre Anwendungen über die richtige Menge an Rechenleistung verfügen, um Nachfrageänderungen zu bewältigen.
Was ist Computing im Edge Computing?
„Computing“ bezieht sich auf die Verarbeitungsfunktionen und die Rechenkapazitäten, die am Rand des Netzwerks eingerichtet sind, näher an dem Ort, an dem die Daten erstellt und verwendet werden. Folgende Computing-bezogene Faktoren sind im Edge Computing wichtig:
Im Edge Computing bezieht sich „Computing“ auf die Verarbeitungsfunktionen und die Rechenkapazitäten, die an der Netzwerkperipherie eingerichtet sind, näher an dem Ort, an dem die Daten erstellt und verwendet werden. Wichtige Aspekte im Zusammenhang mit Computing im Edge Computing sind:
- Edge-Geräte sind verbundene Geräte an der Netzwerkperipherie, während Edge-Server zusätzliche Verarbeitungsleistung bieten. Die Edge-Computing-Architektur soll die Latenzzeit verkürzen und eine Echtzeit-Verarbeitung ermöglichen.
- Edge Computing weist Berechnungsaufgaben näher an den Geräten zu, verringert so die Latenz und macht eine Verarbeitung in Echtzeit möglich. Zu den Computing-Funktionen am Edge gehören das Ausführen von Anwendungen, das Durchführen von Analysen und das Treffen lokaler Entscheidungen.
- Computing in Edge-Umgebungen bietet Vorteile wie geringere Latenz, optimierte Bandbreitennutzung, Funktionen für den Offline-Betrieb sowie verbesserten Datenschutz und höhere Datensicherheit. Durch die Verarbeitung von Daten vor Ort ermöglicht Edge Computing schnellere Reaktionszeiten, reduziert Netzwerküberlastungen, unterstützt den Offline-Betrieb und verbessert den Schutz sensibler Daten.
Zu Anwendungsfällen von Computing in Edge-Umgebung gehören unter anderem:
- Industrielles IoT: Echtzeit-Überwachung, Kontrolle und Analysen im industriellen Bereich.
- Intelligente Städte: Echtzeit-Datenanalyse für Verkehrsmanagement, Umweltüberwachung und öffentliche Sicherheit.
- Gesundheitswesen: Datenverarbeitung und -analyse am Pflegeort zur Remote-Patientenüberwachung und für Diagnoseverfahren.
- Einzelhandel: Anwendungen wie Inventurverwaltung, personalisiertes Marketing und Echtzeit-Analysen für bessere Kundenerfahrungen.
Computing im Edge Computing bringt die Rechenleistung näher an die Datenquelle und ermöglicht so eine Echtzeitverarbeitung, geringere Latenz, mehr Effizienz und erweiterte Funktionen für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle.
Was ist Computing im Internet der Dinge (IoT)?
Im Kontext des Internets der Dinge (IoT) bezieht sich „Computing“ auf die Rechenleistungen und die Verarbeitung, die von IoT-Geräten und -Systemen durchgeführt werden. Wichtige Aspekte im Zusammenhang mit Computing im IoT sind:
- Integrierte Systems in IoT-Geräten sind spezialisierte Computing-Geräte mit begrenzten Ressourcen, die für spezifische Aufgaben in Umgebungen mit geringem Stromangebot optimiert sind.
- Edge Computing im IoT bringt die Rechenleistung näher an die Geräte heran, ermöglicht die Verarbeitung vor Ort, verringert die Latenz und unterstützt beim Bewältigen von Bandbreiten- und Datenschutzproblemen.
- Das IoT erfordert häufig eine Kombination aus Edge und Cloud Computing, bei der Edge-Geräte die lokale Verarbeitung übernehmen und Cloud-Ressourcen Skalierbarkeit für Datenspeicher, Berechnungen und Analysen bieten.
Edge- und Cloud-Computing werden kombiniert, um die Rechenanforderungen von IoT-Bereitstellungen zu erfüllen, die Verarbeitung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung umfassen.
Was ist Computing im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)?
Folgendes sind wichtige Aspekte von Computing in der KI:
- Algorithmen für maschinelles Lernen in der KI erfordern erhebliche Computing-Ressourcen für das Training, das die Verarbeitung großer Datensätze und komplexe Berechnungen mit sich bringt.
- Beim KI-Computing werden Modelle mit gekennzeichneten Daten und iterativen Berechnungen trainiert, während bei der Inferenz vorab trainierte Modelle für Vorhersagen mit geringeren Rechenanforderungen verwendet werden.
- Spezialisierte KI-Computing-Hardware wie TPUs, GPUs, FPGAs und ASICs werden entwickelt, um Machine-Learning-Workloads zu beschleunigen, hohe Leistung und energieeffiziente Verarbeitungsleistung bereitzustellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Fortschritte bei Computertechnologien wie Edge Computing, Cloud Computing und spezialisierte KI-Hardware wesentlich dazu beigetragen haben, den unterschiedlichen Rechenanforderungen verschiedener Bereiche, einschließlich dem IoT, maschinellem Lernen und der KI, Rechnung zu tragen. Dieses leistungsstarke Computing-Leistungsspektrum unterstützt eine effizientere Datenverarbeitung, schnellere Entscheidungsfindung und die Entwicklung raffinierter Anwendungen, die Innovationen in der digitalen Welt von heute voranbringen.
Was bedeuten Computing-Leistung und -Optimierung?
Bei der Computing-Leistung und -Optimierung geht es hauptsächlich um die Maximierung der Effizienz, Geschwindigkeit und Nutzung von Rechenressourcen. Kernelemente für die Optimierung von Rechenleistung sind unter anderem:
- Leistungskennzahlen und Benchmarks bieten Daten zur Einstufung der Effizienz eines Computing-Systems, unter anderem Messdaten wie Durchsatz und Benchmarks, die Tests für Hardware- oder Softwarevergleiche standardisieren.
- Techniken für die Parallelverarbeitung wie die Verwendung mehrerer Verarbeitungseinheiten oder spezieller Hardware verbessern die Rechengeschwindigkeit, indem sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen. Optimierungstechniken steigern die Effizienz durch algorithmische Verbesserungen, Verbesserung des Datenzugriffs und Code-Optimierung.
- Das Computing-Ressourcen-Management sorgt für eine effektive Zuweisung und Ressourcenplanung mit Techniken wie Lastausgleich, Verwaltung von Workloads und dynamischer Ressourcenbereitstellung. Um die Auslastung zu optimieren und Leistungsanforderungen zu erfüllen, werden Ressourcen mit der automatischen Skalierung on demand dynamisch angepasst.
Zusammengefasst gesagt, spielen Leistungskennzahlen, Parallelverarbeitung und Optimierungstechniken sowie das Computing-Ressourcen-Management eine entscheidende Rolle, was die Verbesserung der Effizienz und Effektivität von Computing-Systemen angeht. Dadurch werden schnellere Rechenleistung und eine optimale Ressourcennutzung möglich.
Warum HPE für Computing?
HPE bietet eine breite Palette von Lösungen zur Erfüllung der Unternehmensanforderungen mit modernster Technologie, Skalierbarkeit und Sicherheit. Das sind die wichtigsten Computing-Lösungen von HPE:
- HPE ProLiant Server: Dieser branchenführende, anpassungsfähige und sichere Server unterstützt mehrere Workloads und verfügt über außergewöhnliche Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Durch verbesserte Verwaltung optimieren HPE ProLiant Server die Leistung für kleine Unternehmen ebenso wie große Rechenzentren.
- HPE Superdome Flex: High Performance Computing für geschäftskritische Aufgaben. Mit seinen Skalierungsfunktionen in beide Richtungen kann HPE Superdome Flex komplizierte Computeraufgaben in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Forschung bewältigen.
- HPE Apollo: HPE Apollo Lösungen bieten eine erweiterbare, energieeffiziente Infrastruktur für HPC und große Datenmengen. Wissenschaftliche Forschung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfordern enorme Rechenleistung, daher sind diese Systeme hervorragend geeignet.
- HPE Edgeline: Die Edge-Computing-Lösungen von HPE ermöglichen Analysen und Entscheidungsfindung in Echtzeit, indem sie die Berechnung näher an die Datenquelle bringen. Diese Geräte sind ideal für IoT-, Industrie- und Edge-KI-Anwendungen.
- HPE GreenLake: HPE GreenLake bietet Pay-per-Use-Cloud-Services für lokale Umgebungen. Unternehmen können damit ihre Computing-Ressourcen effektiv erweitern und gleichzeitig die Kontrolle über Daten und Infrastruktur behalten.
- HPE SimpliVity: Eine einfache, hyperkonvergente Infrastrukturarchitektur, die Berechnung, Speicherung und Vernetzung umfasst. HPE SimpliVity vereinfacht die IT und beschleunigt Innovationen durch mehr Datenökonomie, höhere Skalierbarkeit und bessere Verwaltung.
- HPE Moonshot: Eine energieeffiziente, skalierbare Serverplattform für High Performance Computing, Cloud- und Rechenzentrumsanwendungen. Für große Unternehmen mit Parallelverarbeitung bietet HPE Moonshot eine hervorragende Rechenleistungsdichte.
- Skalierbare Computing-Lösungen für KI und ML von HPE: HPE Machine Learning Operations (MLOps) eignet sich für anspruchsvolle KI-Workloads. Diese GPU-basierten Computing-Lösungen beschleunigen das Training und die Inferenz von KI-Modellen und unterstützen Unternehmen dabei, sich mithilfe von KI zu verändern.
Unternehmen können bei ihrer Entscheidung für HPE aus einer Vielzahl von Computerprodukten wählen, um aktuelle und zukünftige Anforderungen zu erfüllen. Die Computing-Lösungen von HPE bieten Leistung, Sicherheit und Flexibilität für High Performance Computing, Edge Computing sowie skalierbare KI- und Big-Data-Infrastrukturen.
