Die Gesamtbetriebskosten (TCO) sind ein leistungsstarkes Finanzinstrument, mit dem Sie die direkten und indirekten Kosten einer Anlage, wie beispielsweise Ihres HPC-Systems, verstehen können. Die Berechnung der Gesamtbetriebskosten für ein HPC-System vor Ort ist direkt: Addieren Sie alle Kosten für Ihr System und dessen Verwaltung während der gesamten Bereitstellung. Was passiert jedoch, wenn Sie auf Cloud-basiertes HPC umsteigen möchten? Können Sie die Gesamtbetriebskosten eines Cloud-basierten HPC-Systems zuverlässig mit denen eines lokalen HPC-Systems vergleichen?
Mit dieser Frage haben sich viele verschiedene Institutionen befasst.
Unsere Ansicht ist einfach: TCO ist ein schlechtes Finanzinstrument zur Bewertung des Werts von Cloud-fähigem HPCDer Vergleich eines Systems mit einer statischen Umgebung mit einer dynamischen Umgebung führt zu einer unzuverlässigen und irreführenden Analyse. Es ist ein Vergleich von Äpfeln mit Birnen, und die Verwendung der Gesamtbetriebskosten zur Bewertung von Cloud-fähigem HPC ist der Versuch, aus Birnen Apfelsaft zu machen.
Was ist eine statische Umgebung und wie wirkt sie sich auf meine TCO-Analyse aus?
Statische Umgebungen für die Gesamtbetriebskosten werden verwendet, wenn Sie feste Ausgaben für einen festen Ertrag haben. Bei einem lokalen System erhalten Sie beispielsweise X Rechenleistung für Y Dollar. Diese Beziehung gilt für die meisten Ausgaben in der Kostenanalyse eines lokalen HPC-Systems, bis Sie die umfassenden Gesamtbetriebskosten ermitteln. Es fallen einige variable Kosten an (Schwankungen bei Softwarepreisen, Personalkosten, Energie, unvorhergesehene Fehler usw.); jedoch können Margen verwendet werden, um ihren Einfluss auf die Gesamtbetriebskosten zu überwachen. Im Wesentlichen erhalten Sie die allgemeine Gesamtbetriebskostenanalyse von X Rechenleistung = Y Ausgaben ± Änderungsmarge. Dies ist ein großartiges Tool zum Vergleichen von Systemen mit geringen Kostenschwankungen und bekannten Erträgen, die eine nahezu lineare Beziehung erzeugen. Was passiert jedoch, wenn die Rechenleistung nahezu unendlich ist und die Ausgaben reaktiv sind, wie es beim Cloud Computing der Fall ist?
Was ist eine dynamische Umgebung und wie lässt sie sich auf meine TCO-Analyse anwenden?
Eine dynamische Umgebung für eine TCO-Analyse ist ein System, in dem Aufwand und Nutzen nicht direkt miteinander korrelieren und daher schwer zu definieren und zu vergleichen sind. In einem Cloud-fähigen HPC-System zahlen Sie für Rechenleistung, wenn Sie sie benötigen; im Vergleich zu lokalen HPC-Systemen sind für die Nutzung von Cloud-fähigem HPC nur geringe Anfangsinvestitionen erforderlich. In dieser Umgebung werden Ihre Ausgaben für HPC weniger vorhersehbar und reaktiver, da sie sich an Ihrem Rechenbedarf orientieren. Darüber hinaus sind Sie nicht länger an eine feste Rechenleistungsgrenze gebunden, sodass Ihr Nutzen je nach HPC-Nutzung stark variabel ist. Diese Skalierbarkeit kann Ihre HPC-Nutzung stark beeinflussen, insbesondere wenn Ihr aktuelles System Ihre Spitzenleistung und Ihr potenzielles Design of Experiment (DOE) hemmt. Die Vorteile des Cloud Computing werfen die Frage auf: Würden Sie HPC anders nutzen, wenn Sie weniger Einschränkungen hätten?
Was passiert, wenn Sie die Gesamtbetriebskosten (TCO) zum Vergleich von HPC-Systemen vor Ort und in der Cloud verwenden?
TCO ist ein hilfreiches Tool für statische Umgebungen. Wenn Sie jedoch versuchen, dasselbe statische Tool auf eine hochdynamische Umgebung anzuwenden, ist es irreführend. Angenommen, Sie möchten die TCO eines lokalen HPC-Systems berechnen. Zunächst müssen Sie die Spitzenauslastung und -nutzung für ein System vorhersagen, das etwa drei Jahre lang genutzt wird. Um alle Anforderungen eines Unternehmens zu erfüllen, müssen Sie zwischen Spitzenauslastung und der Aufrechterhaltung einer hohen Auslastung abwägen. Anschließend müssen Sie die enormen Anfangsinvestitionen für die gesamte Hardware, Software und das Personal tätigen, die für den Aufbau und den Betrieb des Systems erforderlich sind. Berechnen Sie all diese Kosten, und Sie erhalten die TCO für ein System, das Ihnen nur begrenzte Rechenleistung bietet.
Versuchen Sie nun, dieselbe Analyse für ein Cloud-fähiges HPC-System anzuwenden. Die meisten nehmen die prognostizierte Spitzenrechenleistung und durchschnittliche Auslastung und multiplizieren diese mit dem Preis für die Berechnung bei ihrem potenziellen Cloud-Service-Anbieter. Genau hier liegt das erste Problem: Sie behandeln beide Systeme bereits so, als ob Nutzen und Kosten gleich wären. Mit Cloud-fähigen HPC-Systemen haben Sie sofortigen Zugriff auf die neuesten Hard- und Softwareressourcen und nutzen so stets die beste Infrastruktur für Ihre Anwendungen. Darüber hinaus ist Ihre Rechenleistung nahezu unbegrenzt, sodass keine Warteschlangen für Simulationen erforderlich sind, was Ihre Produktivität steigert. Diese Innovationen im Forschungs- und Entwicklungsprozess sind unerlässlich, um bessere Produkte vor der Konkurrenz auf den Markt zu bringen. Die fehlende Skalierbarkeit und Aufrüstung der Ressourcen eines lokalen HPC-Systems kann Ihre Wettbewerbsfähigkeit erheblich beeinträchtigen. Die unterschiedlichen Vorteile erschweren die Quantifizierung der Kosten, die mit den Auswirkungen des veralteten lokalen HPC-Systems auf potenzielle neue Workflows verbunden sind, die Ihnen helfen können, Ihre Konkurrenz zu übertreffen.
Beim Vergleich der Gesamtbetriebskosten von HPC-Lösungen müssen Sie die Vorteile der einzelnen Lösungen berücksichtigen, da sich fehlende Vorteile als Kosten in den Gesamtbetriebskosten der Konkurrenz niederschlagen sollten. Wenn Ihre Cloud-Computing-Lösung beispielsweise keine Wartezeiten, eine bessere Rechenleistung und neue DOEs bietet, Ihre lokale Lösung dies jedoch nicht tut, müssen Sie die Kosten der Ineffizienz berechnen, die mit den fehlenden Vorteilen des lokalen Systems korreliert sind. Nur so können die Gesamtbetriebskosten den entsprechenden Vorteilen gegenübergestellt werden. Es erweist sich jedoch als äußerst schwierig, für jeden Vorteil genaue Zahlen zu definieren, was die Gesamtbetriebskosten zu einem irreführenden und ungenauen Instrument macht. Ein Vergleich der Gesamtbetriebskosten und Vorteile von Cloud-fähigen und lokalen HPC-Systemen ist sinnlos, da das Instrument die Realität der beiden Systeme nicht berücksichtigt; das eine ist statisch und erfordert enorme Investitionen, um eine begrenzte Rechenleistung zu schaffen, während das andere agil ist und nutzungsbasierte Kosten für unbegrenzte Rechenleistung erfordert.
Die finanziellen Auswirkungen der Integration von Cloud-basiertem HPC in Ihr HPC-System zu ermitteln, kann schwierig sein. Rescale verfügt über zahlreiche Spezialisten und vertrauliche Tools, die Ihnen helfen, den Nutzen von Cloud-basiertem HPC für Ihr Unternehmen zu ermitteln.
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