Es gibt eine Szene im Film Apollo 13, in der eindrücklich vor Augen geführt wird, wie wichtig Strom für den Betrieb von Geräten ist. Die Energie, die benötigt wird, um das Raumschiff zu betreiben und später wieder hochzufahren, ist entscheidend dafür, dass die Astronauten letztlich (Spoilerwarnung) erfolgreich zur Erde zurückkehren können.
Die Tatsache, die viele von uns ignorieren – bis aufgrund eines Sturms oder eines anderen äußeren Ereignisses der Strom ausfällt –, ist, dass jede von uns ausgeführte Anwendung Energie verbraucht. Da wir heute auf Anwendungen angewiesen sind, um unsere Beleuchtung zu steuern, unsere Türen zu verriegeln und unsere Autos zu betreiben, bemisst sich der Energieverbrauch sowohl am Stromverbrauch als auch an den CPU-Zyklen.
Wir scherzen vielleicht darüber, wie langsam unser Browser heute ist, und geben etwas verlegen zu, dass es daran liegen könnte, dass wir dreißig oder mehr Tabs geöffnet haben. Doch in Wahrheit ist die Rechenleistung nicht unbegrenzt. In jeder ressourcenbeschränkten Umgebung – etwa am Edge – steht sogar weniger Rechenleistung zur Verfügung, um die Automatisierung, Datenverarbeitung und Kommunikation auszuführen, auf die wir uns praktisch jeden Tag bei der Arbeit, im Alltag und in der Freizeit verlassen.
Obwohl wir die technischen Grenzen des Machbaren immer weiter verschoben haben, erinnern uns die Warnungen vor dem Ende des Mooreschen Gesetzes immer wieder daran, dass sich nur eine begrenzte Anzahl von Transistoren auf einem Quadratzoll unterbringen lässt. Auch in einem Smartphone findet nur eine begrenzte Anzahl von Komponenten Platz, und von einem in einem Mobilfunkmast installierten Server-Rack können wir nur eine begrenzte Rechenleistung erwarten.
Daher benötigt der Edge – bestehend aus sämtlichen Geräten, Endpunkten und Rechenknoten mit begrenzten Ressourcen – eine Möglichkeit, seine verfügbare Rechenleistung zu erhöhen, ohne zugleich mehr Platz und Raum zu beanspruchen. Dieser Bedarf ist die treibende Kraft hinter der Renaissance der Infrastruktur – einer von den meisten Menschen kaum wahrgenommenen Bewegung, die darauf abzielt, spezialisierte (optimierte) Rechenleistung zu nutzen, um die Gesamtkapazität dieser ressourcenbeschränkten Umgebungen effektiv zu steigern.
Die Entwicklung hardwareoptimierter Rechenleistung
Der Entwicklungspfad des hardwareoptimierten Computings begann bereits vor langer Zeit mit spezialisierten Beschleunigerkarten für kryptografische Anwendungen und führte schließlich zur GPU (Grafikprozessor) und heute zur DPU (Datenverarbeitungseinheit).
Mit jeder Entwicklungsstufe wurden bestimmte Verarbeitungsaufgaben ausgelagert und buchstäblich fest in Silizium implementiert, um die Kapazität zur schnelleren und effizienteren Datenverarbeitung exponentiell zu steigern. Dies bildete die Grundlage für die kryptografischen Beschleunigerkarten der 2000er-Jahre, die letztlich die Einführung von SSL Everywhere förderten, indem sie die Leistung bei der Ver- und Entschlüsselung (kryptografischen Verarbeitung) drastisch verbesserten. Ähnliche Fortschritte gab es in angrenzenden Märkten, wobei der Schwerpunkt auf der Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit von Speichersystemen lag. Die TOE (TCP Offload Engine) ist „ein Netzwerkgerät, das TCP/IP-Protokolle auf einer Hardwarekarte implementiert. Die TOE-Schnittstelle ermöglicht Data ONTAP außerdem den Zugriff auf eine 1- oder 10-GbE-Infrastruktur. Die 10-GbE-PCIe-TOE-Karte unterstützt vollständig NFS-, CIFS- und iSCSI-TCP-Anwendungen in Data ONTAP.“
Im Grunde wurden jedes Mal, wenn wir die Kapazität in Umgebungen mit wirtschaftlichen oder physischen Einschränkungen erhöhen mussten, optimierende Hardwarekomponenten eingeführt.
Die DPU, derzeit der Liebling der Stunde – dank NVIDIA und des wachsenden Interesses an KI- und ML-Anwendungen –, ist die aktuelle Ausprägung unserer Bemühungen, die physischen Grenzen der Rechenleistung zu überwinden.
Die Rolle der DPU am Edge
Edge-Umgebungen benötigen den Leistungsschub, den hardwareoptimiertes Computing bietet. Ob in der Fertigung, wo das IIoT (Industrial Internet of Things) die Echtzeitverarbeitung von Daten mit extrem niedriger Latenz (unter 20 ms) erfordert, oder im Gesundheitswesen, wo die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Gesundheitsdaten über Leben und Tod entscheiden kann – hardwareoptimiertes Computing ist unverzichtbar.
Das bedeutet, dass jede anwendungszentrierte Plattform, die Unternehmen die Nutzung von Edge Computing ermöglichen soll, hardwareoptimierte Rechenleistung als zentrale Funktion umfassen muss.
Die DPU steht für eine Demokratisierung optimierter Rechenleistung. In Kombination mit dem richtigen Software-Stack und ermöglicht durch die richtige Plattform, kann Edge Computing Unternehmen dieselbe Effizienz und dieselben Vorteile bieten, von denen derzeit große Hyperscale-Anbieter profitieren.
Deshalb arbeiten wir weiterhin mit Partnern wie NVIDIA zusammen. Denn auch wenn Software alles erobert – einschließlich des Edge –, ist es nach wie vor die Hardware, die alles antreibt. Und durch Hardwareoptimierung lässt sich diese Leistung steigern, ohne dass dafür mehr Platz benötigt wird.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
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