Loading AI tools
Aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Adaptive Computing ist ein Konzept zur flexiblen Zuordnung von Ressourcen (Prozessor, Hauptspeicher, Sekundärspeicher) an Dienste und Applikationen in Rechenzentrumsumgebungen. Ziel ist es, vorhandene Hardware-Ressourcen bedarfsgerecht einzusetzen und auf diese Weise Kosten zu senken. Auch das Management von IT-Infrastrukturen soll sich auf diese Weise vereinfachen.
Größere Unternehmen betreiben in der Regel mehrere Server, auf denen unterschiedliche Systeme die betrieblichen Prozesse des Unternehmens unterstützen. Dazu gehören ERP-Systeme zur Integration von Produktion, Finanzwesen etc., Planungssystem oder Data-Warehouse-Systeme. Im Umfeld des Application Service Providing, in großen oder global agierenden Unternehmen oder in Zusammenhang von Entwicklungsinfrastrukturen werden oft mehr als jeweils ein System betrieben.
Im Allgemeinen ist dabei ein System auf einem oder mehreren dedizierten Server-Rechnern installiert. Dadurch entstehen Installationen aus einer Vielzahl von heterogenen Server-Rechnern. Ursachen der Heterogenität sind
Dies erschwert den Systembetrieb.
Ein weiterer Nachteil statischer Architekturen liegt in der geringen Anpassungsfähigkeit z. B. bei Lastspitzen. Ein System muss im Sinne der Benutzbarkeit so ausgelegt sein, dass es auch in Hochlastzeiten ein akzeptables Antwortzeitverhalten hat. Selten werden Systeme jedoch über den gesamten Tag kontinuierlich stark genutzt. In betriebsschwächeren Zeiten liegen somit Ressourcen brach.
Beim Adaptive Computing werden nun die vorhandenen Ressourcen für eine gemeinsame Nutzung konfiguriert. Der erste Schritt besteht darin, dedizierte Hardware für die Ressourcenarten anzuschaffen. Der zweite Schritt bildet Pools der Ressourcen. Im dritten Schritt werden Applikationen und Szenarien definiert, die diese Pools bedarfsgerecht nutzen oder zuordnen.
Statt vieler Server mit jeweils Prozessoren, Hauptspeicher, Sekundärspeicher und Netzwerk hat man nun
Während externe Speichersysteme bereits in Zusammenhang mit eher statischen Client-Server-Installationen zum Einsatz kamen, stellt die flexible Zuordnung von Prozessor und Hauptspeicher eine entscheidende Neuerung dar.
Die Benutzung von Anwendungssystemen erfolgt nicht gleichmäßig. Typische Lastspitzen ergeben sich z. B. bei E-Commerce-Systemen (B2C) in den Abendstunden oder im betrieblichen Umfeld infolge der Systemanmeldung beim Arbeitsbeginn.
Letzterer Zeitraum ist oft unterschiedlich, nicht nur im globalen Kontext (Europa, Amerika), sondern auch im regionalen Kontext. So ist der Arbeitsbeginn trotz gleicher geographischer Länge in Sachsen-Anhalt ca. eine Stunde früher als in München. Diese Tatsache auszunutzen erlaubt nun Adaptive Computing. Entsprechend gefundener oder definierter Benutzungsmuster wird nun
Damit können kurzfristige Lastspitzen abgefangen werden. Dies ist in traditionellen Infrastrukturen nur durch eine geschickte und langfristig geplante Verteilung von Systemen auf Ressourcen möglich.
Auch längerfristige Anforderungsänderungen können durch Adaptive Computing gut abgedeckt werden mit dem Vorteil kürzerer Realisierungszeiten. (Unter „längerfristig“ soll in diesem Zusammenhang Tage statt Minuten oder Stunden bei Lastspitzen verstanden werden.)
Wird ein zusätzliches Anwendungssystem installiert, so ist eine lang dauernde Hardwarebeschaffung nicht zwingend erforderlich. Dies ist besonders interessant für Evaluationsprojekte. Beim Adaptive Computing werden im Rahmen der vorhandenen Architektur flexibel Ressourcen zugeordnet. Die bereits laufenden Anwendungen werden marginal beeinflusst.
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.