5 Erfolgsstrategien zur Beschleunigung der Entwicklung – Einführung
Anmerkung des Herausgebers: Dieser Beitrag ist die Einleitung zu einer sechsteiligen Blogserie. Lesen Sie den vollständigen Bericht werden auf dieser Seite erläutert.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es für Unternehmen von zentraler Bedeutung, neue Produktentwicklungsteams zu schnelleren Innovationen zu befähigen. Doch die Kommerzialisierung wissenschaftlicher und technischer Durchbrüche wird zunehmend schwieriger. Laut Gartners R&D Leadership Council Report 2021 empfinden 90 % der F&E-Leiter die Beschleunigung neuer Technologien zur Unterstützung der Produktentwicklung als schwierig, obwohl dies oberste Priorität hat.
Ein Hauptgrund für diese Herausforderung ist die zunehmende Komplexität und Ausgereiftheit technischer Produkte – vom Flugzeug bis zum Molekül. Die computergestützten Wissenschafts- und Ingenieurmethoden, die diese neuen Produkte ermöglichen, basieren auf Hochleistungsrechnen (HPC).
Im gesamten Unternehmen hat die digitale Transformation die Art und Weise verändert, wie Menschen arbeiten und zusammenarbeiten. Ermöglicht wird dies durch die Cloud. Dieser Wandel beginnt jedoch erst in den Bereichen Engineering und Forschung und Entwicklung. Unternehmen, die Cloud-HPC durch eine Umstellung bestehender Verfahren einführen, erzielen nicht die gewünschten Produktivitätssteigerungen.
Die digitale Transformation von Engineering und F&E erfordert eine grundlegende Neukonzeption der HPC-Praktiken – von der Konzentration auf die Optimierung der HPC-Hardware bis hin zur Optimierung des F&E-Durchsatzes.
Bei diesem neuen Ansatz werden Software, Hardware und Cloud-Aspekte berücksichtigt, um Ingenieuren zum Erfolg zu verhelfen und die Möglichkeiten der Cloud voll auszuschöpfen. In diesem Dokument beschreiben wir fünf Strategien, die eine grundlegende Abkehr von traditionellen HPC-Praktiken darstellen und Unternehmen nachweislich dabei helfen, technische Innovationen zu beschleunigen.
„Ohne eine Cloud-Strategie gibt es keine Geschäftsstrategie, und ohne die angestrebten Geschäftsergebnisse zu berücksichtigen, gibt es keine echte Cloud-Strategie.“
David Smith, Gartner Distinguished VP, Unternehmensarchitektur und Technologieinnovation
Fünf Erfolgsstrategien zur Beschleunigung technischer Innovationen
Von Hardware-zentriert zu Benutzer-zentriert – Lösungen für eine einfache Nutzung durch Forscher und zur Optimierung ihrer Produktivität.
Von unflexibel bis grenzenlos – Bereitstellung der größtmöglichen Auswahl an Tools und Bereitstellungsmodellen, die verwendet werden können.
Von isolierten zu vernetzten Systemen – Vereinheitlichung der Analyseinseln, um die Zusammenarbeit mehrerer Teams und den Austausch bewährter Methoden zu ermöglichen.
Von statisch zu intelligent – Treffen Sie umsichtige Entscheidungen zum Kosten-Leistungs-Verhältnis zwischen den vielen in der Cloud verfügbaren Optionen.
Von manuell zu automatisiert – Operationalisierung einer richtlinienbasierten Kontrolle, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten und gleichzeitig Ingenieuren mehr Handlungsfreiheit zu geben.
Stand der Cloud-HPC
Branchenanalysten gehen davon aus, dass die Nachfrage nach HPC steigt und die Einführung von Cloud-HPC beschleunigt wird. Laut dem Marktforschungsunternehmen Intersect60 wird der globale HPC-Markt von 2025 Milliarden US-Dollar im Jahr 40 bis 2021 voraussichtlich auf 360 Milliarden US-Dollar anwachsen. Das Unternehmen prognostiziert, dass Cloud-HPC bis 20 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 2027 % weiter wachsen und voraussichtlich 9 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Zu den wichtigsten Faktoren, die Cloud-HPC beschleunigen, gehören der Einsatz von Deep Learning und KI-Funktionen sowie der Bedarf an flexibleren Architekturoptionen, um die zunehmende Anzahl von Workloads optimal zu bewältigen. Ein entscheidender Vorteil der Cloud ist das Ökosystem, das schnelleren Zugriff auf die neuesten Technologien, Hardware und Anwendungen bietet.
Herausforderungen im Rechenzentrum wirken sich auf die Entwicklung neuer Produkte aus
…während in der Cloud eine Explosion neuer Architekturen verfügbar ist
Laut Hyperion Research erreichte die Cloud 2019 einen Wendepunkt für HPC. Die Frage ist also nicht mehr, ob HPC in die Cloud migriert, sondern wie schnell dies erfolgen wird. Für den Zeitraum 2022–2023 prognostizierte das Unternehmen einen zweiten Wendepunkt bei den HPC-Cloud-Ausgaben, getrieben durch Leistung, Benutzerfreundlichkeit und einen deutlichen Anstieg der KI-Workloads. Unternehmen zeigen bereits Anzeichen einer beschleunigten Cloud-Einführung. Der State of Computational Engineering Report 2022 von Rescale ergab, dass die meisten Unternehmen (78 %) die Cloud bereits in gewissem Umfang nutzen, während die Hälfte der Unternehmen die Cloud durchgehend nutzt.
Ausgaben für Cloud-HPC werden voraussichtlich stark steigen
Die meisten haben ihre Cloud-Reise begonnen
Für Organisationen, die Ingenieurwissenschaften oder wissenschaftliche Berechnungen durchführen
78%
Cloud in irgendeiner Weise nutzen
53%
Cloud konsequent nutzen
CIO-Prioritäten für Technologieinvestitionen im Jahr 2022
Die Umstellung auf die HPC-Cloud zur Unterstützung von Engineering und F&E steht im Einklang mit den allgemeinen Investitionsprioritäten der CIOs. Der „Cloud-First“-Ansatz beschränkt sich nicht mehr nur auf ERP und CRM, sondern umfasst nun auch Engineering- und F&E-Workloads. Laut Gartners CIO- und Technologie-Führungskräfteumfrage 2022 haben Datenintelligenz, Cloud-Plattformen und Anwendungsmodernisierung höchste Investitionsprioritäten. Viele Unternehmen nutzen die Cloud nicht nur, sondern optimieren sie sogar. Dies erfordert Schlüsselkompetenzen in den Bereichen Leistungs- und Kostenanalyse, verbesserte Kontrollen sowie die Automatisierung von Governance, Sicherheit und Betrieb.
Technologie-Investitionspläne
Top-Cloud-Initiativen
Warum die Technik die Cloud-Einführung beschleunigt
Da Unternehmen konzernweit digitale und Cloud-Transformationsstrategien verfolgen, sind auch Entwicklung und Forschung & Entwicklung motiviert, in die Cloud zu wechseln. Dieser Übergang beschleunigt sich, da Entwicklung und Forschung & Entwicklung feststellen, dass ihre Innovations- und Produktentwicklungsfähigkeit durch traditionelle HPC-Praktiken stark beeinträchtigt wird. Mit HPC als Motor für Entwicklung und Forschung & Entwicklung steigt die Nachfrage nach HPC-Ressourcen weiter. Um als Wachstums- und Innovationsmotor des Unternehmens zu fungieren, muss die Entwicklung mit neuen Funktionen ausgestattet werden, die mehrere wichtige Probleme lösen – vom Management von Lieferkettenherausforderungen bis hin zur Beseitigung von F&E-Silos:
Von der Hardware-zentrierten zur Benutzer-zentrierten Lieferkettenprobleme beeinträchtigen weiterhin die Fähigkeit der HPC-Anbieter, Kundenaufträge zu erfüllen. Die lange Verzögerung dürfte noch lange anhalten. Infolgedessen ist die IT nicht in der Lage, die lokalen HPC-Infrastrukturen zu aktualisieren, um die steigende Nachfrage der Ingenieure oder kurzfristige Spitzenlasten zu decken. Dies führt zu längeren Wartezeiten für Ingenieure und Projektverzögerungen.
Der Bedarf der Unternehmen an HPC-Ressourcen steigt rasant. Mit der zunehmenden Verbreitung computergestützter Wissenschafts- und Ingenieurmethoden steigt auch die Nachfrage nach HPC. Darüber hinaus integrieren Organisationen, die Simulationen nutzen, neue Workloads und setzen zusätzliche Techniken wie Multiphysik und Surrogat-ML-Modelle ein, was die Nachfrage nach HPC-Ressourcen weiter ansteigen lässt.
Der Fachkräftemangel im HPC-Bereich wirkt sich sowohl auf HPC-Anbieter als auch auf Kunden aus. Viele Unternehmen stellen fest, dass ihnen das nötige Fachwissen für die Implementierung neuer Technologien fehlt, was ihre IT-Modernisierungsbemühungen verlangsamt. Auch die Anbieter sind nicht in der Lage, ihnen zu helfen.
Verbreitung von Analyseinseln in Organisationen. Da herkömmliche HPC-Ansätze eng gekoppelte Systeme verwenden, erstellen F&E-Teams arbeitslastspezifische, auf ihre Bedürfnisse ausgerichtete und in der Regel voneinander getrennte Technologie-Stacks. Das Ergebnis sind langsamere Produktinnovationen und eine geringere Zusammenarbeit zwischen den F&E-Teams.
Unterstützung zunehmend verteilter Belegschaften. Unternehmen haben erkannt, dass Remote-Arbeit in einer Welt nach der Pandemie oft machbar ist. Für Ingenieurwesen und Forschung und Entwicklung besteht die Notwendigkeit, ortsunabhängigen Zugriff und bessere Möglichkeiten zur Zusammenarbeit zu bieten, die Flexibilität bieten und mehr Talente anziehen.
„Die Nachfrage nach Technologietalenten ist weiterhin rasant, wobei der Schwerpunkt auf Daten und Analysen, Informationssicherheit, Architektur, Cloud und Engineering liegt.“
Craig Stephenson, Geschäftsführer, North America Technology Officers Practice bei Korn Ferry
zwischenZusätzliches HPC schränkt Innovationen in Cloud- und On-Premise-Umgebungen ein
Unternehmen erkennen die Notwendigkeit, neue Produktinnovationen schneller auf den Markt zu bringen. Dadurch können sie größere Marktanteile gewinnen und das Risiko einer Marktverdrängung durch Wettbewerber verringern. Der Gartner R&D Leadership Council 2021 stellte fest, dass die Beschleunigung neuer Technologien für die Entwicklung neuer Produkte für F&E-Führungskräfte oberste Priorität hat. 90 % dieser F&E-Führungskräfte fanden dies jedoch schwierig.
Dafür gibt es mehrere Gründe. Um technische Produkte auf den Markt zu bringen, werden Methoden der Computerwissenschaften und des Ingenieurwesens genutzt, die auf High Performance Computing (HPC) basieren. Und HPC ist eine Disziplin, die sich seit Jahrzehnten kaum verändert hat. Seit HPC aus dem Supercomputing hervorgegangen ist, ist es durch die Verwaltung teurer und komplexer Spezialarchitekturen definiert.
Diese Denkweise, die Nutzung zu maximieren, im Gegensatz zur Maximierung des F&E-Durchsatzes, bleibt ein bestimmendes Merkmal vieler HPC-Organisationen – darunter auch einige, die HPC-Workloads in einem Lift-and-Shift-Ansatz in die Cloud migrieren.
90%
der F&E-Leiter finden die Beschleunigung von Technologien für die Entwicklung neuer Produkte schwierig, obwohl dies oberste Priorität hat
Quelle: Gartner R&D Leadership Council 2021
Lift-and-Shift-Cloud-HPC bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Erstens werden die grundlegenden Vorteile der Cloud – nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit und eine breite Palette an Architekturen – ignoriert. Ein Unternehmen, das traditionelles HPC mit Lift-and-Shift in die Cloud nutzt, muss möglicherweise keine Rechenzentren mehr unterhalten, aber alle anderen Aspekte der Infrastrukturwartung, Sicherheit und Verwaltung werden komplexer. Und all dies, ohne von den Skalierbarkeits- und Architekturoptionen der Cloud zu profitieren.
Zweitens ignoriert eine Lift-and-Shift-Mentalität in der Cloud ein weiteres grundlegendes Merkmal der Cloud: ihre Vernetzung. In einer Welt, in der fast alle Ressourcen über APIs zugänglich sind, eröffnen sich neue Möglichkeiten für Zusammenarbeit, Datenaustausch und kontinuierliche Integration. Dies erfordert jedoch eine Cloud-orientierte und benutzerzentrierte Speicher- und Datenstrategie, anstatt weitere Inseln der Analyse und Datenisolierung zu schaffen.
Schließlich erfordert die Nutzung der Cloud ein beispielloses Maß an Automatisierung und Analyse. Die Skalierbarkeit und Dynamik der Cloud bieten mehr Möglichkeiten, erfordern aber auch neue Fähigkeiten, die vielen Unternehmen möglicherweise fehlen. Traditionelle Ansätze mit Skripten und einmaligen Konfigurationen werden schnell unhaltbar, wenn neue Teams eingearbeitet und neue Anwendungen implementiert werden.
Die einzige Möglichkeit für Unternehmen, HPC von einem Engpass in einen Kraftmultiplikator für neue Produktinnovationen zu verwandeln, besteht darin, neue Automatisierungsebenen einzusetzen, um das volle Potenzial von Cloud-Betriebsmodellen zur Unterstützung von F&E auszuschöpfen.
Für die Cloud entwickelter HPC ermöglicht die Transformation von Engineering und F&E
Führende Technologieunternehmen setzen auf Cloud-HPC, um die digitale Transformation in Entwicklung und Forschung und Entwicklung voranzutreiben. Nachdem sie das Potenzial der Cloud für die Transformation anderer Geschäftsfunktionen wie CRM und Softwareentwicklung erkannt haben, streben viele nun ähnliche Prozess- und Produktivitätsverbesserungen in Entwicklung und Forschung und Entwicklung an. Aus anderen aktuellen digitalen Transformationen in der Cloud lassen sich Lehren ziehen, die Aufschluss darüber geben, wie die Transformation in Forschung und Entwicklung voraussichtlich erfolgen muss. Obwohl die Cloud diese Transformationen ermöglichte, resultierten die wichtigsten Produktivitätssteigerungen aus der veränderten Interaktion zwischen Benutzern und Organisationen – nicht aus dem Rechenzentrum.
Die Erfahrungen aus erfolgreichen digitalen Transformationen zeigen, dass die Annahme, eine Verlagerung bestehender HPC-Praktiken in die Cloud bringe messbare Produktivitätssteigerungen in der Forschung und Entwicklung, ein Trugschluss ist.
In der Softwareentwicklung beispielsweise beschleunigten neue Open-Source-Praktiken und Social-Coding-Tools wie Git und Jenkins CI/CD, die durch Cloud-Dienste ermöglicht wurden, die Entwicklung. Im CRM-Bereich schufen Cloud-fähige API-Schnittstellen cloudbasierte SaaS-Ökosysteme, die wiederum ein beispielloses Maß an Automatisierung und Analyse ermöglichten und so die Zusammenarbeit zwischen Vertrieb und Marketing verbesserten.
Die von Technologieführern angestrebte Transformation in Engineering und Forschung und Entwicklung wird daher nicht aus der Cloud kommen, sondern aus den Möglichkeiten der Cloud. Der „State of Computational Engineering Report 2022“ von Rescale ergab, dass es zwar hilfreich ist, Ingenieuren unbegrenzten Rechenzugriff zu gewähren, die Produktivität jedoch erst durch einen einfachen Zugriff auf die Rechenleistung gesteigert wird.
Technologieführer müssen daher SaaS-ähnliche Einfachheit in einen traditionell komplexen HPC-Stack integrieren und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Vielfalt von Cloud-Architekturen nutzen. Dies bedeutet, vom gewünschten F&E-Betriebsmodell auszugehen und herauszufinden, wie die Cloud dieses Modell bereitstellen kann.
Einfluss von Computertools auf die Erfolgswahrscheinlichkeit von Projekten
HPC für die Cloud unterscheidet sich in fünf grundlegenden Punkten von herkömmlichem HPC
Herkömmliche HPC-Ansätze können in Rechenzentren oder in der Cloud verwendet werden, der Nettoeffekt ist jedoch derselbe – in beiden Fällen beginnt es mit Infrastrukturentscheidungen, die sich nachgelagert auf die verwendeten Anwendungen und die Art und Weise auswirken, wie Benutzer arbeiten und zusammenarbeiten.
HPC für die Cloud hingegen setzt beim Anwender an. Alle benötigten Ressourcen werden instanziiert und bei Bedarf abgerufen. Diese Ressourcen reichen von Hardware (von jedem Cloud-Anbieter) über Anwendungen (von jedem Softwareanbieter) und Daten (von überall im Unternehmen) bis hin zu Best Practices (von anderen Anwendern). Die Ziele des Anwenders bestimmen die verwendete Anwendung. Und die verwendeten Anwendungen bestimmen die verwendete Hardwarearchitektur, basierend auf Kosten- und Zeiteffizienz.
Ein für die Cloud entwickelter HPC-Ansatz ist benutzerzentriert, unbegrenzt, vernetzt, intelligent und automatisiert. Wir werden jeden dieser Aspekte in den folgenden Abschnitten näher betrachten.
Anmerkung des Herausgebers: Dieser Beitrag ist die Einleitung zu einer sechsteiligen Blogserie. Lesen Sie den vollständigen Bericht werden auf dieser Seite erläutert.
