オンプレミスとクラウド対応の HPC を比較する際に TCO が{まったく}機能しない理由

総所有コスト (TCO) は、HPC システムなどの資産に関連する直接的および間接的な費用を把握できる強力な財務ツールです。 計算する オンプレミス HPC システムの TCO 直接的です。システムとその展開全体の管理に関連するすべての費用を合計します。 しかし、クラウド対応 HPC への切り替えに興味がある場合はどうなるでしょうか? クラウド対応 HPC システムの TCO とオンプレミス HPC システムの TCO を自信を持って比較できますか?
この問題は多くの異なる機関によって解決されてきました。
私たちの見解はシンプルです。 TCO はクラウド対応 HPC の価値を評価する財務ツールとしては不十分です。 静的環境のシステムを動的環境と比較すると、信頼性が低く誤解を招く分析が作成されます。 これはリンゴとオレンジの比較であり、TCO を使用して、オレンジからリンゴ ジュースを製造するクラウド対応 HPC の試みを評価します。
静的環境とは何ですか? それは TCO 分析にどのように適用されますか?
TCO の静的環境は、設定された収益に対して経費を設定した場合に使用されます。 オンプレミス システムの場合、Y ドルで X のコンピューティング能力を得ることができます。 これと同じ関係が、包括的な TCO に到達するまで、オンプレミス HPC システムのコスト分析のほとんどの経費に当てはまります。 いくつかの変動費が関係します (ソフトウェアの価格変動、人員配置、エネルギー、予期せぬエラーなど)。 ただし、マージンを使用して、TCO への影響を監視できます。 基本的に、X コンピューティング能力 = Y 経費 ± 変化幅という一般的な TCO 分析が得られます。 これは、費用の変動がほとんどなく、ほぼ直線的な関係を生み出す既知の報酬を備えたシステムを比較するための優れたツールです。 しかし、クラウド コンピューティングの場合のように、コンピューティング能力がほぼ無限で、費用が事後的に発生する場合はどうなるのでしょうか?
動的環境とは何ですか? それは TCO 分析にどのように適用されますか?
TCO 分析のための動的な環境は、費用と報酬が直接相関しないシステムであり、費用と報酬の定義と比較が困難になります。 クラウド対応の HPC システムでは、必要なときにコンピューティング能力の料金を支払います。 オンプレミスの HPC システムと比較すると、クラウド対応 HPC の使用に必要な初期資本支出はほとんどありません。 この環境では、HPC の費用はコンピューティングの需要から発生するため、予測可能性が低くなり、より反応的になります。 さらに、設定されたコンピューティング能力の制限に制約されなくなるため、HPC をどれだけ利用するかによって報酬は非常に変動します。 このスケーラビリティは、HPC の使用に大きな影響を与える可能性があります。 特に、現在のシステムがピークパフォーマンスと潜在的な実験計画法 (DOE) を阻害している場合はそうです。 クラウド コンピューティングのメリットを考えると、HPC に対する制限が少なければ、別の方法で HPC を活用するでしょうか?という疑問が生じます。
TCO を使用してオンプレミスの HPC システムとクラウド対応の HPC システムを比較するとどうなりますか?
TCO は静的環境に役立つツールですが、同じ静的ツールを高度に動的な環境に適用しようとすると、誤解を招く可能性があります。 たとえば、オンプレミス HPC システムの TCO を計算するとします。 まず、約 3 年間使用されるシステムのピーク使用量と使用率を予測する必要があります。 組織のすべての要件を管理するには、ピーク使用率と高使用率の維持の間でトレードオフが行われます。その場合、システムの組み立てと運用に必要なすべてのハードウェア、ソフトウェア、およびスタッフを購入するために、巨額の初期資本支出を支払う必要があります。 これらすべての費用を計算すると、限られたコンピューティング能力を与えられるシステムの TCO が得られます。
次に、クラウド対応 HPC システムの同じ分析を使用してみます。 ほとんどの企業は、予測されるピークのコンピューティング能力と平均使用率を取得し、それに将来のクラウド サービス プロバイダーでのコンピューティングの価格を掛け合わせます。 これが最初の問題です。すでに両方のシステムを報酬と費用が等しいかのように扱っています。 クラウド対応の HPC システムを使用すると、最新のハードウェアおよびソフトウェア リソースに即座にアクセスできるため、アプリケーションに常に最適なインフラストラクチャを利用できることになります。 さらに、コンピューティング能力がほぼ無限になるため、シミュレーションを実行するためのキューを用意する必要がなくなり、生産性が向上します。 研究および設計プロセスにおけるこれらの革新は、より優れた製品を競合他社よりも先に市場に投入するために不可欠であり、オンプレミス HPC システムのリソースを簡単に拡張およびアップグレードできないと、競争力が大幅に阻害される可能性があります。 報酬に差があるため、競合他社に勝つのに役立つ可能性のある新しいワークフローに対する老朽化したオンプレミス HPC システムの影響に関連する費用を定量化することが困難になります。
HPC ソリューションの TCO を比較する場合、各ソリューションによって提供される報酬を認識する必要があります。報酬の欠如は競合他社の TCO の経費として反映される必要があるためです。 たとえば、クラウド コンピューティング ソリューションではキュー時間がなくなり、コンピューティング パフォーマンスが向上し、新しい DOE が提供されるが、オンプレミス ソリューションではそうでない場合は、オンプレミス ソリューションからの報酬の欠如と相関する非効率の費用を計算する必要があります。システム。 これが、対応する報酬で TCO を平準化する唯一の方法ですが、各報酬の正確な数値を定義するのは非常に難しいことがわかります。 今後、TCO は誤解を招く不正確なツールになります。 このツールは各システムの現実に対応していないため、クラウド対応 HPC システムとオンプレミス HPC システムの TCO と報酬を比較することは無意味です。 XNUMX つは静的であり、限られたコンピューティング能力を生み出すために多額の投資が必要であり、もう XNUMX つはアジャイルであり、無制限のコンピューティング能力に対して従量課金が必要です。
クラウド対応 HPC を HPC システムに組み込んだ場合の財務上の影響を判断するのは難しい場合があります。 ありがたいことに、Rescale には、組織におけるクラウド対応 HPC の利点を定義するのに役立つ多くの専門家と機密ツールが用意されています。
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