HPC Cloud
Was ist die HPC-Cloud?
Die HPC-Cloud (High-Performance Computing-Cloud) integriert High Performance Computing-Ressourcen und -Funktionen in der Cloud-Computing-Infrastruktur. Sie kombiniert die Rechenleistung und Skalierbarkeit herkömmlicher HPC-Systeme mit der Flexibilität und dem On-Demand-Charakter von Cloud-Services.
In einer HPC-Cloudumgebung können Benutzer auf riesige Computing-Ressourcen einschließlich Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Datenspeicher zugreifen, um komplexe und ressourcenintensive Aufgaben durchzuführen. Diese Aufgaben umfassen Simulationen, wissenschaftliche Forschung, Datenanalyse und andere rechenintensive Workloads, die erhebliche Computing-Ressourcen erfordern.
HPC-Clouds bieten mehrere Vorteile, darunter:
- Skalierbarkeit: Die Nutzer können ihre Computing-Ressourcen entsprechend ihrem Bedarf skalieren und so unterschiedliche Workloads effizient bewältigen.
- Kosteneffizienz: Mit Cloud-basierten Modellen zahlen Benutzer nur für die von ihnen genutzten Ressourcen, sodass die Investition in eine kostspielige HPC-Infrastruktur und deren Wartung entfällt.
- Flexibilität: HPC Cloud-Plattformen bieten verschiedene Hardware-Konfigurationen und Software-Umgebungen, aus denen Benutzer die beste Konfiguration für ihre Aufgaben wählen können.
- Zugänglichkeit: Benutzer können remote auf HPC Cloud-Ressourcen zugreifen, sodass verteilte Teams effektiv zusammenarbeiten und Forschende Experimente durchführen können, ohne in der Nähe der Hardware anwesend sein zu müssen.
- Ressourcen-Optimierung: Die dynamische Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen durch Orchestrierungstools ermöglicht eine effiziente Nutzung der Rechenleistung und minimiert Leerlaufzeiten.
HPC Cloud-Services werden von verschiedenen Cloud-Anbietern bereitgestellt, beispielsweise Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) und anderen. Diese Services bieten Unternehmen und Forschenden die Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit von High-Performance Computing zu nutzen, ohne die komplexe Verwaltung und Wartung spezieller HPC-Cluster.
Warum ist die HPC-Cloud so wichtig?
Die HPC-Cloud (High-Performance Computing-Cloud) ist wichtig, da sie viele Herausforderungen angeht und Unternehmen und Forschenden, die an rechenintensiven Aufgaben arbeiten, erhebliche Vorteile bietet. Einige Gründe, warum die HPC-Cloud unerlässlich ist:
- Anpassungsfähigkeit: Herkömmliche HPC-Infrastrukturen gehen oft mit festen Kapazitäten einher, was sie weniger anpassungsfähig bei der Bewältigung unterschiedlicher Rechenanforderungen macht. Die HPC-Cloud ermöglicht eine nahtlose Skalierung der Computing-Ressourcen für sich entwickelnde Workloads. Sie erleichtert das Management umfangreicher und komplizierterer Simulationen und Analysen.
- Finanzielle Effizienz: Die Einrichtung und Aufrechterhaltung spezieller HPC-Cluster erfordert erhebliche Vorabausgaben für Hardware, Software und Infrastruktur. HPC Cloud-Services basieren auf einem verbrauchsbasierten Modell, bei dem Nutzern nur Kosten entsprechend den genutzten Ressourcen entstehen. Dadurch entfallen die erheblichen Anfangsinvestitionen und es ergeben sich finanzielle Einsparungen, insbesondere für Unternehmen mit schwankenden Computing-Anforderungen.
- Globale Reichweite: HPC Cloud-Ressourcen sind über das Internet universell zugänglich. Diese Zugänglichkeit fördert die Zusammenarbeit zwischen Forschenden und Teams an den unterschiedlichsten Standorten und optimiert den Datenaustausch, die Workflows und die Ergebnisse.
- Anpassbarkeit: HPC Cloud-Plattformen bieten eine breite Palette von Hardwarekonfigurationen und Softwareumgebungen, aus der Benutzer die optimale, auf ihre jeweiligen Aufgaben abgestimmte Konfiguration wählen können. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass Benutzer die auf ihre jeweiligen Workloads zugeschnittenen Ressourcen nutzen können.
- Schnellere Ergebnisse: Die Fähigkeit, Ressourcen innerhalb der Cloud sofort bereitzustellen, beschleunigt den Beginn von Experimenten und Simulationen für Forschende. Dies führt zu schnelleren Ergebnissen und beschleunigt so das Tempo in Forschung und Entwicklung.
- Effiziente Ressourcenzuweisung: HPC Cloud-Plattformen bieten häufig automatisierte Ressourcenmanagement- und Orchestrierungsfunktionen. Folglich können die Ressourcen je nach Bedarf dynamisch zugewiesen und freigegeben werden. Das maximiert die Ressourcennutzung und minimiert gleichzeitig die Anzahl der ungenutzten Ressourcen.
- Ausfallsicherheit und Backup: HPC Cloud-Services umfassen häufig Funktionen wie Datenredundanz und -replikation, die den Schutz wertvoller Daten und Simulationen vor Hardwareausfällen oder unvorhergesehenen Unterbrechungen gewährleisten.
- Unterstützung bei Spitzen: Bestimmte Einrichtungen benötigen sporadisch oder vorübergehend High-Performance Computing. Mit der HPC-Cloud können sie in Spitzenzeiten sofort auf Cloud-Ressourcen zugreifen, ohne interne Infrastruktur bereitstellen zu müssen.
- Zugänglich für kleinere Einheiten: Die HPC-Cloud demokratisiert den Zugang zu High-Performance Computing-Ressourcen. Kleinere Unternehmen und Forschende, die nicht über die Ressourcen verfügen, um in dedizierte HPC-Hardware zu investieren, können Cloud-Services für fortschrittliche Berechnungen nutzen.
- Förderung der Innovation: Die HPC-Cloud beseitigt die Barrieren, die das Experimentieren und die Erforschung neuer Konzepte behindern, und ermöglicht den Forschenden Innovation und mehr Effizienz bei der Aufdeckung neuer Erkenntnisse.
Die HPC-Cloud bietet Unternehmen und Forschenden eine flexible, kosteneffiziente und erschwingliche Möglichkeit zur Nutzung von High-Performance Computing-Funktionen ohne die Schwierigkeiten und Einschränkungen einer herkömmlichen HPC-Infrastruktur vor Ort.
Mit welchen Herausforderungen ist die HPC-Cloud verbunden?
Die HPC-Cloud (High-Performance Computing-Cloud) bietet zwar zahlreiche Vorteile, birgt aber auch Herausforderungen, die einer erfolgreichen Implementierung im Wege stehen. Einige dieser Herausforderungen sind:
- Variable Leistung: Die gemeinsame Nutzung von Cloud-Ressourcen kann sich negativ auf die Anwendungsleistung auswirken, insbesondere bei High-Performance Computing-Workloads, wodurch die Vorhersehbarkeit und Konsistenz der Anwendungsleistung beeinträchtigt wird.
- Netzwerklatenz und Konnektivität: Schnelle und zuverlässige Netzwerkverbindungen sind für HPC-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da Latenzen deren Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit bei der gemeinsamen Nutzung von Cloud-Ressourcen beeinträchtigen können.
- Komplexe Datenübertragung: Die Übertragung großer Datenmengen in die und aus der Cloud kann zeitaufwändig und kostspielig sein, insbesondere bei umfangreichen Datensätzen. Engpässe bei der Datenübertragung können die effektive Nutzung von Cloud-Ressourcen behindern und die Gesamtleistung beeinträchtigen.
- Sicherheit und Datenschutz: Die Speicherung vertraulicher oder geschützter Daten in gemeinsam genutzten Cloud-Umgebungen wirft Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Compliance auf. Zuverlässige Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen sind für vertrauliche Informationen unerlässlich.
- Herausforderungen bei der Softwarelizenzierung: HPC-Anwendungen benötigen oft spezielle Software und Lizenzen. Die Verwaltung von Softwarelizenzen in einer Cloud-Umgebung kann kompliziert sein und möglicherweise zu zusätzlichen Kosten oder Compliance-Problemen führen.
- Effektives Kostenmanagement: Cloud-Services bieten Flexibilität, aber das nutzungsabhängige Modell kann unvorhergesehene Kosten verursachen, wenn die Ressourcennutzung nicht überwacht und optimiert wird. Daher sind Strategien für ein effizientes Kostenmanagement entscheidend, um Budgetüberschreitungen zu vermeiden.
- Abhängigkeit von einem Anbieter vermeiden: Die Migration von HPC-Workloads in das Ökosystem eines bestimmten Cloud-Anbieters kann zur Anbieterabhängigkeit führen. Dies schränkt die Flexibilität ein und erschwert die Verschiebung von Workloads zwischen Anbietern oder die Rückkehr zu lokalen Lösungen.
- Cloud-übergreifende Datenmobilität: In Szenarien mit mehreren Cloud-Anbietern oder Hybrid Cloud-Konfigurationen kann die nahtlose Verschiebung von Daten und Workloads zwischen verschiedenen Cloud-Umgebungen kompliziert sein und spezielle Tools und Ansätze erfordern.
- Sicherstellung der Anwendungskompatibilität: Bestimmte HPC-Anwendungen sind für den Betrieb auf bestimmten Hardware-Architekturen ausgelegt. Die Kompatibilität mit den verfügbaren Cloud-Instanztypen und Virtualisierungstechnologien kann ein erhebliches Problem darstellen.
- Komplexität verwalten: Die Orchestrierung und Verwaltung von HPC-Workloads in der Cloud kann spezielle Kenntnisse und Tools erfordern. Cloud-Services in bestehende HPC-Infrastrukturen und -Workflows zu integrieren stellt einen komplexen Verwaltungsprozess dar.
- Compliance-Hürden: In verschiedenen Branchen gibt es möglicherweise unterschiedliche Vorschriften, welche die Verarbeitung und Speicherung von HPC-Workloads beeinflussen. Diese Vorschriften beeinflussen auch die Auswahl von Cloud-Anbietern und Bereitstellungsstrategien.
- Kontrollverlust über die Infrastruktur: Die Verlagerung von HPC-Workloads in die Cloud bedeutet, zum Teil auf die Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur verzichten zu müssen. Dieser Kontrollverzicht kann Sorgen wecken, insbesondere bei Unternehmen mit besonderen Leistungs- und Sicherheitsanforderungen.
Diese Herausforderungen zu bewältigen, erfordert eine sorgfältige Planung, ein durchdachtes architektonisches Design und die versierte Nutzung von passenden Technologien und Strategien. So können die Vorteile der HPC-Cloud genutzt und gleichzeitig mögliche Nachteile wirksam angegangen werden.
Warum betreiben Unternehmen HPC-Workloads in der Cloud?
Die HPC-Cloud kann Innovationen deutlich beschleunigen und die Notwendigkeit für oder die Abhängigkeit von reinem On-Premises-HPC reduzieren, wodurch Automatisierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen möglich werden. Unternehmen können Lösungen und Produkte schneller entwickeln und auf den Markt bringen, wodurch sie sich einen Wettbewerbsvorteil sichern können. In der Cloud kann HPC in spezifische Workloads aufgeteilt werden, abhängig von Nachfrage oder spezifischen Teamanforderungen. Die HPC-Cloud ist außerdem flexibler und kann skaliert werden, um eine Verschwendung von Ressourcen zu minimieren. Ihre Verfügbarkeit als Drittanbieterservice (aaS) eliminiert viele der langfristigen Kosten herkömmlicher HPCs, beispielsweise Vorabkosten für Architektur und Bereitstellung. Das As-a-Service-Modell – oder verbrauchsbasierte Modell – stellt sicher, dass Unternehmen nur für die Computing-Ressourcen zahlen, die sie auch nutzen. Die Umstellung auf eine für den Kunden bereitgestellte, verwaltete Lösung machen HPC- und HPC-Cloud-Ressourcen besser verfügbar für auf verschiedene Orte verteilte Benutzer, die ansonsten keinen Zugriff darauf hätten.
Welche HPC-Lösungen gibt es in der Cloud?
Unternehmen nutzen HPC-Cloud-Lösungen für verschiedene Anwendungen von Analysen über den Zugriff auf Informationen bis hin zu wissenschaftlicher Forschung und vielem mehr.
Beispielsweise nutzen Hersteller computergestütztes Engineering zur Entwicklung fortschrittlicher Prototypen, ohne umfangreiche physische Ressourcen wie Labore vor Ort und Forschung zu benötigen, weil das Experimentieren und die Simulation in der Cloud stattfinden.
Forscher im Gesundheitswesen können HPC nutzen, um medizinische Informationen von Patienten und Daten zusammenzuführen, um Krankheitsforschung, medizinische Versuche und die Entwicklung von Medikamenten voranzutreiben. Die HPC-Cloud kann sogar die Genomverarbeitung und -sequenzierung beschleunigen.
HPC ist ein fester Bestandteil von Finanzdienstleistungen, bei denen die Risikoanalyse und Betrugserkennung die schnelle und umfangreiche Verarbeitung von mehreren Datenquellen erfordern, damit Investitionsprofitabilität und Prognosen gut fundiert sind. Außerdem werden historische Datenanalysen eingesetzt, um das Kaufverhalten von Ausreißern nahezu in Echtzeit zu identifizieren.
Die Verbreitung und Verfügbarkeit von HPC erstreckt sich auch auf die Entwicklung von Filmen, Medien und Spielen, bei denen Workloads beim Rendern von Grafiken, bei der Bildanalyse, der Transkodierung und der Kodierung helfen können.
HPC-Cloud-Architektur und -Komponenten
HPC in der Cloud heißt, Cloud-Ressourcen für komplexe Berechnungen und Simulationen zu nutzen, die eine hohe Rechenleistung erfordern.
Die Komponenten von HPC-Cloud-Umgebungen:
HPC-Cloud-Umgebungen bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten:
- Virtuelle Maschinen (VMs): Dies sind die grundlegenden Bausteine der Cloud. VMs stellen die für die Ausführung von Anwendungen erforderlichen Computing-Ressourcen bereit. Im HPC-Kontext sind diese VMs in der Regel mit Hochleistungs-CPUs, GPUs oder spezieller Hardware zur Beschleunigung des Computings ausgestattet.
- Elastizität und Skalierbarkeit: Die Cloud kann Ressourcen je nach Bedarf nach oben oder unten skalieren. Dies ist im HPC-Bereich von entscheidender Bedeutung, wo die Workloads in Größe und Komplexität variieren können. Cloud-Plattformen ermöglichen zusätzliche VMs bei hohen Workloads und geben sie frei, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
- Orchestrierung und Management: Tools wie Kubernetes oder Cloud-spezifische Managementplattformen helfen bei der Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung von HPC-Anwendungen über mehrere VMs hinweg. Dies gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung und Workload-Verteilung.
- Überwachung und Protokollierung: HPC-Cloud-Umgebungen erfordern eine umfassende Überwachung, um Ressourcennutzung, Leistungsmetriken und potenzielle Engpässe nachzuverfolgen. Protokolle und Metriken helfen bei der Diagnose von Problemen und der Leistungsoptimierung.
Cloud-Infrastruktur für High-Performance Computing:
Cloud-Anbieter bieten spezialisierte Infrastrukturen für HPC-Workloads, darunter:
- Computing-Instanzen: Hierbei handelt es sich um virtuelle Maschinen mit verschiedenen CPU-, GPU- und Arbeitsspeicherkonfigurationen, um unterschiedlichen Rechenanforderungen gerecht zu werden.
- GPUs und Beschleuniger: Viele HPC-Workloads profitieren von Grafikprozessoren (GPUs) und anderen Beschleunigern. Diese Hardwarekomponenten sind so konzipiert, dass sie Verarbeitungsaufgaben effektiv parallel bewältigen können.
- Leistungsstarker Datenspeicher: Cloud-Anbieter bieten Lösungen, die für hohen Durchsatz und geringe Latenz ausgelegt sind, was für HPC-Workloads entscheidend ist. Dazu gehören Optionen wie Network Attached Storage (NAS) und Object-Storage.
- Bursting und Spot-Instanzen: Mit Bursting können Sie in Spitzenzeiten vorübergehend auf zusätzliche Ressourcen zugreifen. Spot-Instanzen sind kostengünstig und können vom Cloud-Anbieter unterbrochen werden. Strategisch eingesetzt senken sie die Kosten erheblich.
Netzwerk- und Datenspeicherüberlegungen für HPC in der Cloud:
- Netzwerke: HPC-Workloads erfordern Netzwerke mit geringer Latenz und hoher Bandbreite für eine effiziente Node-Kommunikation. Cloud-Anbieter bieten Hochgeschwindigkeits-Verbindungsoptionen, um diese Kommunikation zu erleichtern.
- Datenbewegung: Effiziente Datenbewegung ist bei HPC entscheidend. Cloud-Plattformen bieten Tools und Lösungen für die sichere Übertragung großer Datensätze in die und aus der Cloud.
- Datenspeicher: Zu den Cloud-Datenspeicheroptionen gehören Object Storage, File Storage und Block Storage.
- Datenlokalisierung: Durch die räumliche Nähe von Computing-Ressourcen und Datenspeichern werden die Datenübertragungszeiten minimiert und die Leistung verbessert.
HPC-Cloud-Umgebungen kombinieren spezialisierte Computing-Instanzen, Beschleuniger, Hochleistungsspeicher und robuste Netzwerke, um die für komplexe Simulationen und Berechnungen erforderliche Rechenleistung bereitzustellen. Effiziente Orchestrierung, Überwachung und Datenverwaltung sind unerlässlich, um die Vorteile von HPC in der Cloud zu maximieren.
Cloud-Services für High-Performance Computing
A. Virtuelle Maschinen und Container für HPC:
- Nutzung von virtuellen Maschinen für HPC-Workloads:
Virtuelle Maschinen (VMs) werden häufig für die Ausführung von HPC-Workloads verwendet. Cloud-Anbieter bieten VM-Instanzen mit unterschiedlichen CPU-, GPU- und Arbeitsspeicherkonfigurationen, um spezifische Computing-Anforderungen zu erfüllen. VMs bieten Isolierung, Sicherheit und Flexibilität beim Management von HPC-Anwendungen.
- Containerisierung und Orchestrierung in HPC-Cloud-Umgebungen:
Container, wie zum Beispiel Docker, bieten eine leichtgewichtige und konsistente Anwendungsumgebung. Sie schließen die Anwendung zusammen mit ihren Abhängigkeiten ein. Container Orchestration-Plattformen wie Kubernetes sind wertvoll für das Management komplexer HPC-Workflows und gewährleisten eine effiziente Ressourcennutzung, Skalierung und Lastverteilung.
- Leistungsüberlegungen für VMs und Container:
Container bieten eine schnellere Bereitstellung und Portierbarkeit, VMs hingegen bieten eine robustere Isolierung und eignen sich möglicherweise besser für bestimmte HPC-Workloads. Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung zwischen VMs und Containern für HPC-Anwendungen Faktoren wie Startzeit, Ressourcenaufwand und Isolierungsanforderungen.
B. High-Performance-Netzwerk in der Cloud:
- Netzwerkoptionen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz:
- Cloud-Anbieter bieten High-Performance-Netzwerkoptionen, die für die HPC-Kommunikation entscheidend sind. Diese Technologie verringert die Latenz und erhöht die Bandbreite, was einen effizienten Datenaustausch zwischen den Nodes ermöglicht.
- RDMA (Remote Direct Memory Access) für HPC in der Cloud:
- RDMA ermöglicht den direkten Arbeitsspeicherzugriff zwischen den Nodes, ohne die CPU einzubeziehen, wodurch der Kommunikationsaufwand reduziert wird. RDMA-fähige Netzwerkadapter können die HPC-Leistung durch die Beschleunigung der Datenübertragung erheblich steigern.
- Netzwerktopologie und Interconnects für HPC-Workloads:
Cloud-Anbieter ermöglichen Ihnen oft, individuelle Netzwerktopologien zu definieren, um optimale Kommunikationsmuster für HPC-Anwendungen zu gewährleisten. Dazu gehören Optionen wie Mesh-, Torus- oder Fat-Tree-Topologien, welche die Latenz minimieren und den Datendurchsatz verbessern.
C. Skalierbare Storage-Lösungen für HPC:
- Object Storage und verteilte Dateisysteme in der Cloud:
Cloud-Plattformen bieten skalierbare Objektspeicherlösungen und verteilte Dateisysteme. Diese Storage-Optionen sind für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt.
- Burst-Puffer- und Caching-Technologien für HPC-Storage:
Burst-Puffer sind Hochgeschwindigkeits-Speicher-Layer, die I/O-Bursts während HPC-Aufträgen absorbieren. Caching-Technologien wie Content Delivery Networks oder In-Memory-Caches verbessern die Zugriffszeiten für häufig genutzte Daten.
- Datenverschiebung und Datamanagement in HPC-Cloud-Konfigurationen:
Effiziente Datenverschiebungstools sind für HPC-Workloads unerlässlich. Cloud-Anbieter bieten Übertragungsservices und -tools, um große Datensätze zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen zu verschieben. Wirksame Datamanagement-Strategien gewährleisten die Integrität und Zugänglichkeit von Daten sowie die Compliance.
HPC Cloud-Services umfassen die Optimierung von virtuellen Maschinen und Containern, die Nutzung von High-Performance-Netzwerken und die Implementierung skalierbarer Storage-Lösungen. Diese Komponenten zusammen ermöglichen die Ausführung anspruchsvoller HPC-Workloads in Cloud-Umgebungen.
Cloud-Orchestrierung und -Automatisierung für HPC
A. Automatisierte HPC-Implementierung und -Ressourcenverwaltung:
- Automatisierungstools: Cloud-Orchestrierungs-Tools automatisieren die Bereitstellung von HPC-Umgebungen. Mit diesen Tools können Sie Infrastrukturkonfigurationen als Code definieren und sie dann konsistent auf verschiedenen Cloud-Instanzen bereitstellen.
- Konfigurationsmanagement: Konfigurationsmanagement-Tools können die Einrichtung und Konfiguration von Software auf VMs oder Containern automatisieren und so die Konsistenz zwischen HPC-Clustern sicherstellen.
- Automatische Skalierung: Automatisieren Sie die Skalierung von Ressourcen auf der Grundlage von Workload-Anforderungen. Bei Cloud-Plattformen können Sie Richtlinien für die automatische Skalierung einrichten, um die Anzahl der Instanzen dynamisch an den Workload anzupassen.
B. Infrastructure-as-Code (IaC) für HPC-Cloud-Umgebungen:
- Vorteile von IaC: IaC behandelt die Bereitstellung und Verwaltung von Infrastrukturen als Softwareentwicklung. Sie bietet Versionskontrolle, Konsistenz und Wiederholbarkeit bei der Erstellung und Änderung von HPC-Umgebungen.
- Deklarative Konfiguration: mit IaC können Sie den gewünschten Zustand Ihrer Infrastruktur deklarieren, und das Orchestrierungstool kümmert sich um die Bereitstellung und die Konfigurationsdetails. Dies ist besonders wertvoll für komplexe HPC-Setups.
- Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit: IaC ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Teams, die den Infrastrukturcode gemeinsam nutzen. So wird zudem sichergestellt, dass dieselbe Umgebung konsistent wiederhergestellt werden kann, was Konfigurationsfehler reduziert.
C. Integration von HPC-Schedulern und -Ressourcenmanagern in die Cloud-Orchestrierung:
- HPC-Scheduler: HPC-Cluster verwenden häufig Scheduler wie Slurm, Torque oder PBS für die Auftragsplanung und Ressourcenzuweisung. Diese Scheduler optimieren die Ressourcennutzung in Mehrbenutzerumgebungen.
- Cloud-Integration: Die Cloud-Orchestrierung kann mit HPC-Schedulern zusammenarbeiten. So können beispielsweise Cloud-Instanzen entsprechend den Auftragsanforderungen dynamisch bereitgestellt und nach Abschluss des Auftrags beendet werden.
- Hybride Umgebungen: Viele HPC-Workloads beinhalten eine Kombination aus lokalen und Cloud-Ressourcen. Die Integration von lokalen Clustern in Cloud-Ressourcen erfordert eine sorgfältige Orchestrierung, um eine effiziente Auftragsausführung zu gewährleisten.
Cloud-Orchestrierung und -Automatisierung sind für das Management komplexer HPC-Umgebungen in der Cloud unerlässlich. Infrastructure-as-Code und Automatisierungstools rationalisieren die Bereitstellung und Verwaltung von HPC-Clustern, während die Integration von HPC-Schedulern eine effiziente Ressourcennutzung und Auftragsplanung gewährleistet.
Leistung und Optimierung in der HPC-Cloud
A. Überwachung und Optimierung der HPC-Leistung in der Cloud:
- Leistungsmetrik: Überwachen Sie wichtige Leistungsmetriken wie CPU-Auslastung, Arbeitsspeichernutzung, Festplatten-I/O und Netzwerklatenz. Cloud-Anbieter bieten Überwachungs- und Protokollierungsservices, um diese Metriken zu tracken.
- Ressourcen-Auslastung: Analysieren Sie die Ressourcennutzung, um Engpässe und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Die entsprechende Anpassung gemäß dem Ressourcenbedarf trägt zu einer konstanten optimalen Leistung bei.
- Profiling und Benchmarking: Profiling von HPC-Anwendungen zur Ermittlung ineffizienter Bereiche. Benchmarking hilft, die Leistung verschiedener Konfigurationen zu vergleichen, und so die beste Konfiguration zu wählen.
B. Automatische Skalierung und dynamische Ressourcenzuweisung für HPC-Workloads:
- Auto-Scaling-Strategien: Implementieren Sie Richtlinien zur automatischen Skalierung, um die Anzahl der Instanzen dynamisch an den Workload anzupassen. Durch die automatische Skalierung wird die Leistung in Spitzenzeiten aufrecht erhalten; zugleich werden Kosten bei geringer Last eingespart.
- Vorausschauende Skalierung: Nutzen Sie prädiktive Algorithmen oder maschinelles Lernen, um Workload-Muster proaktiv zu erkennen und die Ressourcen anzupassen.
- Spot-Instanzen: Nutzen Sie die Spot-Instanzen von Cloud-Anbietern für eine kosteneffiziente Skalierung. Spot-Instanzen sind zu niedrigeren Preisen verfügbar, können aber vom Anbieter unterbrochen werden, wenn die Nachfrage steigt.
C. GPU-Beschleunigung (Graphics Processing Unit) für HPC in der Cloud:
- GPU-Instanzen: Wählen Sie Cloud-Instanzen mit GPUs für Workloads, die von paralleler Verarbeitung profitieren können. GPUs eignen sich hervorragend für Aufgaben wie maschinelles Lernen, Simulationen und Rendering.
- GPU-beschleunigte Bibliotheken: Nutzen Sie GPU-beschleunigte Bibliotheken und Frameworks für eine verbesserte Leistung. Beliebte Beispiele sind CUDA (NVIDIAs Plattform für paralleles Rechnen) und cuDNN (NVIDIA Deep Neural Network Library).
- Containerisierte GPU-Workloads: Die Containerisierung ermöglicht es Ihnen, GPU-beschleunigte Anwendungen einzuschließen, um Portierbarkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Kubernetes und Docker unterstützen die Integration von GPUs.
- GPU-Planung: Stellen Sie eine angemessene Planung der GPU-Ressourcen zur Vermeidung von Konflikten sicher. Sowohl die Zuweisung von GPU-Ressourcen auf VM-Ebene als auch auf Containerebene erfordert ein effektives Management.
Eine optimale HPC-Leistung in der Cloud erfordert präzise überwachte Leistungsmetriken, eine effiziente Ressourcenzuweisung durch automatische Skalierung und gegebenenfalls eine GPU-Beschleunigung. Mit diesen Strategien können Sie die bestmögliche Leistung für Ihre HPC-Workloads erzielen und zeitgleich Kosten und Ressourcen effektiv verwalten.
Sicherheit und Compliance in der HPC-Cloud
A. Datensicherheit und -verschlüsselung in HPC-Cloud-Umgebungen:
- Datenverschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten bei Inaktivität und Übertragung. Cloud-Anbieter bieten Verschlüsselungsmechanismen, mit denen die in Datenspeicher-Services gespeicherten und zwischen Instanzen übertragenen Daten geschützt werden.
- Schlüsselmanagement: Verwalten Sie Schlüssel sicher mithilfe von Schlüsselmanagement-Services, die mit der Cloud-Plattform oder mit Lösungen von Drittanbietern bereitgestellt werden.
- Datenaufbewahrungsort: Wählen Sie Rechenzentren und Regionen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens an die Daten-Aufbewahrungsorte entsprechen. Die Daten verbleiben innerhalb der angegebenen Gerichtsbarkeiten, um gesetzliche und behördliche Verpflichtungen zu erfüllen.
B. Zugriffskontrollen und Benutzerauthentifizierung für HPC-Workloads:
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM): IAM-Tools kontrollieren den Benutzerzugriff auf Cloud-Ressourcen. Das Prinzip der geringsten Privilegien: Stellen Sie sicher, dass die Benutzer nur Zugang zu den für ihre Aufgaben erforderlichen Ressourcen haben.
- Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA): Erzwingen Sie MFA für die Benutzerauthentifizierung, um eine zusätzliche Sicherheitsebene zu schaffen. Sie verhindert den unbefugten Zugriff, selbst wenn die Passwörter kompromittiert sind.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (Role-Based Access Control, RBAC): Implementieren Sie RBAC, um Rollen und Berechtigungen zu definieren. Weisen Sie den Benutzern je nach ihren Zuständigkeiten Rollen zu, um eine angemessene Zugriffskontrolle zu gewährleisten.
C. Compliance-Überlegungen für sensible HPC-Daten in der Cloud:
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Machen Sie sich mit den rechtlichen Rahmenbedingungen für Ihre Branche und Region vertraut. Stellen Sie sicher, dass Ihre Cloud-Konfiguration Vorschriften wie DSGVO, HIPAA usw. entspricht.
- Datenklassifizierung: Klassifizieren Sie Daten auf der Grundlage von Vertraulichkeitsstufen. Wenden Sie geeignete Sicherheitskontrollen und Zugangsbeschränkungen für vertrauliche Daten an.
- Prüfung und Protokollierung: Aktivieren Sie die Audit- und Protokollierungsfunktionen, die der Cloud-Anbieter bereitstellt. Führen Sie Protokolle über Benutzeraktivitäten und Systemereignisse für Compliance- und Sicherheitsanalysen.
- Compliance durch Cloud-Anbieter: Wählen Sie Cloud-Anbieter, die für Ihre Branche relevante Compliance-Zertifizierungen anbieten. Cloud-Anbieter unterziehen sich häufig Audits durch Dritte, um die Compliance mit Branchenstandards zu gewährleisten.
- Vertragliche Vereinbarungen: Prüfen und verhandeln Sie die Vertragsbedingungen mit dem Cloud-Anbieter, um sicherzustellen, dass sie den Compliance-Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.
Sicherheit und Compliance in HPC-Cloud-Umgebungen erfordern eine starke Datenverschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen und eine sorgfältige Berücksichtigung der Branchenvorschriften. Durch diese Maßnahmen können Sie die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit sensibler Daten aufrechterhalten und gleichzeitig die gesetzlichen Vorschriften einhalten.
Kostenmanagement und Budgetierung für die HPC-Cloud
A. Kostenüberlegungen und Preismodelle für HPC in der Cloud:
- Preismodelle: Informieren Sie sich über die vom Cloud-Anbieter angebotenen Preismodelle wie On-Demand-Instanzen, reservierte Instanzen und Spot-Instanzen. Jedes Modell hat je nach Nutzungsverhalten unterschiedliche Auswirkungen auf die Kosten.
- Ressourcenkosten: Computing-Ressourcen, Datenspeicher, Netzwerke und Datenübertragung tragen zu den Kosten bei. Seien Sie sich der Kosten bewusst, die mit jeder dieser Komponenten verbunden sind.
- Kosten der Datenübertragung: Die Übertragung von Daten in und aus der Cloud kann zusätzliche Kosten verursachen. Minimieren Sie unnötige Datenbewegungen und erwägen Sie den Einsatz von Datenkomprimierungstechniken.
B. Größenanpassung und Kostenoptimierung für HPC-Workloads:
- Auswahl der Instanz: Wählen Sie Instanztypen, die den Computing-Anforderungen Ihres Workloads entsprechen. Vermeiden Sie eine Überbereitstellung oder Unterauslastung von Ressourcen.
- Auto-Scaling-Strategien: Implementieren Sie eine automatische Skalierung, um die Anzahl der Instanzen dynamisch an den Workload anzupassen. Dies trägt zur Optimierung der Ressourcennutzung und Kosten bei.
- Spot-Instanzen: Verwenden Sie Spot-Instanzen für nicht kritische Workloads, um von geringeren Kosten zu profitieren. Seien Sie jedoch auf mögliche Unterbrechungen vorbereitet.
- Reservierte Instanzen: Ziehen Sie reservierte Instanzen in Betracht, wenn Sie vorhersehbare Workloads haben. Bei einer längerfristige Nutzung können Sie hierbei von angebotenen Kosteneinsparungen profitieren.
C. Budgetplanung und Kostenzuweisung in HPC-Cloud-Umgebungen:
- Budget-Zuweisung: Definieren Sie Budgets für verschiedene HPC-Projekte oder Abteilungen. Cloud-Anbieter bieten häufig Budgetierungstools, mit denen Sie Ausgabenlimits festlegen und Warnmeldungen erhalten können, wenn Sie Schwellenwerte erreichen.
- Ressourcenkennzeichnung: Kennzeichnen Sie Cloud-Ressourcen mit relevanten Metadaten (z. B. Projektname, Abteilung), um Ausgaben genau nachzuverfolgen und Kosten entsprechend zuzuordnen.
- Kostennachverfolgung und Berichterstattung: Überprüfen Sie regelmäßig die vom Cloud-Anbieter bereitgestellten Kostenberichte. Analysieren Sie Ausgabenmuster, um Bereiche mit Optimierungsmöglichkeiten zu ermitteln.
- Planung reservierter Instanzen: Planen Sie reservierte Instanzen strategisch entsprechend der langfristigen Workloadprognose. Vermeiden Sie eine Über- oder Unterbeanspruchung der reservierten Kapazität.
- Kosten-Management-Tools: Nutzen Sie Kosten-Management-Tools von Drittanbietern, die detailliertere Einblicke in Ausgabenmuster und Optimierungsvorschläge bieten.
Eine effektive Kostenverwaltung und Budgetierung für HPC-Workloads in der Cloud bedeutet, Preismodelle zu verstehen, die Ressourcennutzung zu optimieren und Budgets so zu planen, dass sie mit den Projektanforderungen übereinstimmen. Durch sorgfältige Kostenüberwachung und -kontrolle können Sie sicherstellen, dass Ihre HPC-Projekte finanziell nachhaltig und effizient bleiben.
HPC-Cloud – Die wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl einer Cloud-Umgebung
Bei der Wahl der richtigen Cloud-Umgebung für High-Performance Computing (HPC) müssen verschiedene Faktoren sorgfältig berücksichtigt werden. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Punkte, die Sie beachten sollten:
- Computing- und Beschleunigungsressourcen: Bewerten Sie die Arten von CPUs, GPUs und anderen Beschleunigern in den Angeboten des Cloud-Anbieters. Wählen Sie einen Anbieter mit Hardware, die Ihren spezifischen Workload-Anforderungen entspricht.
- Netzwerkleistung: Suchen Sie nach Cloud-Anbietern mit Netzwerkoptionen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz, wie beispielsweise Enhanced Networking oder InfiniBand, um eine effiziente Kommunikation zwischen den Nodes zu unterstützen.
- Skalierbarkeit und Elastizität: Ziehen Sie Anbieter in Betracht, die eine nahtlose automatische Skalierung und dynamische Ressourcenzuweisung bieten, um unterschiedliche HPC-Workload-Anforderungen zu bewältigen.
- GPU- und HPC-Bibliotheken: Prüfen Sie Support und Verfügbarkeit von GPU-beschleunigten Bibliotheken und Frameworks, die Ihren Anwendungsanforderungen entsprechen.
- Storage-Lösungen: Bewerten Sie die Skalierbarkeit und Leistung von Datenspeicheroptionen wie Object-Storage, verteilte Dateisysteme und Storage-Lösungen mit hohem Durchsatz.
- Datenübertragung und -verschiebung: Wägen Sie die Einfachheit und Kosten für die Übertragung von Daten in die und aus der Cloud ab, insbesondere bei großen Datensätzen.
- HPC-Software-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass die Cloud-Umgebung die Software und Tools unterstützt, auf die Ihre HPC-Anwendungen angewiesen sind.
- Tools für das Ressourcenmanagement: Achten Sie auf zuverlässige Management- und Überwachungstools, die eine effiziente Kontrolle über HPC-Cluster und -Workloads ermöglichen.
- Sicherheit und Compliance: Wählen Sie einen Cloud-Anbieter mit soliden Sicherheitsmaßnahmen, Compliance-Zertifizierungen und Verschlüsselungsoptionen, um vertrauliche HPC-Daten zu schützen.
- Kosten und Budgetierung: Vergleichen Sie Preismodelle, identifizieren Sie Ressourcenkosten und berücksichtigen Sie Budgetvorgaben. Achten Sie auf Kostenoptimierungsfunktionen wie reservierte Instanzen oder Spot-Instanzen.
- Hybrid Cloud- und On-Premises-Integration: Wenn Sie in einer hybriden Umgebung arbeiten, sollten Sie prüfen, wie einfach sich der Cloud-Anbieter in Ihre On-Premises Infrastruktur integrieren lässt.
- Standort und Datenresidenz: Wählen Sie eine Cloud-Region, die Ihren Anforderungen an die Datenresidenz entspricht und eine optimale geografische Nähe für geringere Latenzen bietet.
- Support und SLAs: Bewerten Sie das Niveau des technischen Supports, die Service Level Agreements (SLAs) und die Reaktionsfähigkeit des Cloud-Anbieters.
- Benutzererfahrung und Benutzerfreundlichkeit: Berücksichtigen Sie Benutzeroberfläche, einfache Bereitstellung und die vom Cloud-Anbieter bereitgestellten Managementtools.
- Abhängigkeit von einem Anbieter: Berücksichtigen Sie die Wahrscheinlichkeit der Abhängigkeit von einem Anbieter und prüfen Sie, wie leicht Sie Ihre Workloads bei Bedarf zu einem anderen Anbieter migrieren können.
- Community und Dokumentation: Prüfen Sie, ob es eine unterstützende Community, Dokumentationen und Tutorials für die HPC-Angebote des Cloud-Anbieters gibt.
Die Wahl einer Cloud-Umgebung für HPC hängt von Ihren spezifischen Workload-Anforderungen, Leistungsanforderungen, Ihrem Budget und Ihrer langfristigen Strategie ab. Dabei sollten Sie die verschiedene Optionen umfassend untersuchen und testen, um festzustellen, welcher Cloud-Anbieter am besten zu den Zielen Ihres Unternehmens passt.
Zukünftige Trends und Innovationen in der HPC-Cloud
A. Fortschritte bei Cloud-Hardware und -Infrastruktur für HPC:
- Spezialisierte Beschleuniger: Cloud-Anbieter bieten spezialisierte Beschleuniger wie Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) und Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) an, um bestimmte HPC-Workloads zu bewältigen.
- Quanten-Computing-as-a-Service: Mit der Weiterentwicklung von Quanten-Computing könnten Cloud-Anbieter den Zugang zu Quantenhardware anbieten, sodass Forschende Quantenalgorithmen und -anwendungen nutzen können.
- Arbeitsspeicherintensive Instanzen: Erhöhte Arbeitsspeicherkapazitäten und -bandbreiten werden für arbeitsspeicherintensive HPC-Workloads wie groß angelegte Simulationen und Datenanalysen zunehmend an Bedeutung gewinnen.
B. Aufkommende Technologien für Leistung und Effizienz in der HPC-Cloud:
- Container-Natives HPC: Containertechnologien werden sich weiterentwickeln, um HPC-Anwendungen besser zu unterstützen und einfache und reproduzierbare Umgebungen zu schaffen.
- Serverloses HPC: Serverlose Computing-Modelle könnten für HPC-Workloads an Bedeutung gewinnen, da sie eine automatische Skalierung und Ressourcenverwaltung ohne das Management herkömmlicher Instanzen ermöglichen.
- Hybrides Computing: Cloud-Anbieter könnten Quanten-Computing, neuromorphes Computing und klassisches Computing nahtlos integrieren und so hybride Simulationen und neue Entdeckungen ermöglichen.
C. KI-gestützte Verwaltung und Optimierung für HPC-Workloads:
- Autonomes HPC-Management: KI-gestützte Orchestrierungs- und Ressourcenmanagement-Tools werden immer ausgefeilter und optimieren die Ressourcenzuweisung und die Planung von Workloads.
- Vorausschauende Analyse: Modelle des maschinellen Lernens werden HPC-Workloadmuster vorhersagen und eine proaktive Skalierung und Ressourcenzuweisung ermöglichen.
- Energie-Effizienz-Optimierung: KI wird eine Rolle bei der Optimierung des Stromverbrauchs spielen, indem sie Ressourcen dynamisch anpasst und den Energieverbrauch bei HPC-Workloads minimiert.
- Automatisierte Feinabstimmung: KI-gestützte Tools werden die Feinabstimmung von Parametern für HPC-Anwendungen automatisieren, die Leistung verbessern und so den manuellen Optimierungsaufwand verringern.
- Anomalie-Erkennung und Sicherheit: Die KI-basierte Erkennung von Anomalien wird für die Identifizierung von irregulärem Verhalten in Echtzeit, potenziellen Sicherheitsbedrohungen und Leistungsengpässen unverzichtbar werden.
Die Zukunft von HPC in der Cloud ist von Fortschritten in puncto Hardware, Technologien wie Quanten-Computing und Integration von KI-gestützter Optimierung und Verwaltung geprägt. Diese Trends werden zusammengenommen zu leistungsfähigeren, effizienteren und leichter zugänglichen HPC-Funktionen für Forschende und Unternehmen führen.
HPE und HPC-Cloud
HPE bietet ein breites Portfolio an HPC- und HPC-Cloud-Lösungen an, darunter Hochleistungs-Hardware, -Software und -Datenspeicher, die HPC ermöglichen, wie auch die Expertise und Managed Services, um die Transformation zu beschleunigen.
Unternehmen können zwischen HPE Cray Exascale Supercomputernoder HPE Apollo Systemen auswählen, die dafür entwickelt wurden, moderne Ansprüche an eine konvergente Modellerstellung, Simulation und KI zu erfüllen. Für Datenspeicher gibt es HPE Computing HPC Storage, das einzigartige und traditionelle All-Flash-Dateispeicher unterstützen kann, die trotzdem wirtschaftlich und skalierbar sind.
Unternehmen, die eine komplette End-to-End-Lösung benötigen, können sich für HPE GreenLake für HPC entscheiden, eine skalierbare verwaltete Lösung, dank der Unternehmen jeglicher Größe die Vorteile von HPC ohne die Herausforderungen der Bereitstellung genießen können. HPE GreenLake für HPC kann lokal ausgeführt werden – am Edge eines Unternehmens, in einer Co-Location oder im Rechenzentrum. So profitieren Sie von der Sicherheit und Kontrolle, die eine On-Premises-Infrastruktur bietet. Und dank der verbrauchsbasierten Abrechnung müssen sich die Unternehmen keine Gedanken machen, weil sie wissen, dass sie nicht für ungenutzte Ressourcen bezahlen, aber dennoch die Flexibilität haben, neue Möglichkeiten zu verfolgen, wenn sie sich plötzlich anbieten.