Enterprise Bare Metal on demand

KI und ML brauchen viel Rechenkapazität

Sobald die angestoßenen KI- oder ML-Projekte sich aber weiterentwickeln, steigt die Anforderung an Rechenleistung allerdings deutlich, so dass Legacy-Hardware diese Anforderungen häufig nicht mehr erfüllen kann. Dann stehen IT-Verantwortliche vor der Herausforderung, ihre Rechenkapazitäten für die KI- und ML-Projekte zu erweitern. Die Erweiterung der eigenen Infrastruktur und der Kauf KI-optimierter Hardware erfordert zum einen eine hohe Anfangsinvestition, zum anderen ist die angeschaffte Rechenleistung nicht weiter skalierbar und die Hardware veraltet nach wenigen Jahren – ein Ansatz, der teuer ist und wenig Flexibilität bietet.

An dieser Stelle den Weg in die Public Cloud einzuschlagen, liegt nahe, konfrontiert Unternehmen aber mit zwei Problemen. Zum einen ist es teuer, weil Unternehmen für virtualisierte GPU-Instanzen einen enormen Aufpreis zahlen müssen. Und je mehr sie hochfahren, desto mehr sinkt die Leistung. Zum anderen können die Ausstiegsgebühren aus Public-Cloud-Verträgen gewaltig sein, sodass sich auch dieses Modell als teuer und wenig flexibel erweist.

Mehr Kontrolle und Flexibilität bei geringeren Kosten verspricht da ein so genanntes Bare-Metal-Angebot. Unter Bare Metal versteht man einen Service von Rechenzentrumsdienstleistern, bei dem gewünschte Server-Hardware dem Unternehmen als „nacktes Metall“, also ohne die Rechenkapazitäten mit anderen teilen zu müssen und mit voller technischer Kontrolle. Auf diese Weise lässt sich also dedizierte Server-Hardware der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur schnell hinzufügen. Wer seine Rechenkapazitäten speziell für seine Projekte mit Künstlicher Intelligenz oder Machine Learning erweitern will, muss darauf achten, dass die vom Dienstleister angebotene Hardware auch dafür konzipiert und ausgelegt ist – so lässt sich nicht nur das eigene Projekt, sondern auch das Preis-Leistungs-Verhältnis am besten unterstützen.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 4/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Um die größtmögliche Flexibilität für die eigenen Entscheidungen und die Weiterentwicklung ihres KI- oder ML-Projekts zu bewahren, sollten sich Unternehmen für einen RZ-Dienstleister entscheiden, bei dem sie leistungsfähige KI-optimierte Server zeitlichem nach Bedarf, also on-demand nutzen können – ein Konzept, das beispielsweise Cyxtera mit seinen RZ-Services verfolgt. Nur wer nicht in langfristigen und vielleicht teuren Verträgen festhängt, kann seine Projekte flexibel steuern und dabei gleichzeitig die eigenen finanziellen Ressourcen optimal einsetzen.

Bare-Metal-Hardware reibungslos bereitstellen

Damit die KI-optimierte Bare-Metal-Hardware sich schnell und reibungslos in eigene Unternehmens-IT integrieren lässt, sind grundsätzlich verschiedene Qualitätskriterien zu beachten. So sollten die Server beispielsweise in einem abgetrennten und zugangskontrollierten RZ-Bereich vorinstalliert und über redundante Netzwerkschnittstellen miteinander verbunden sein. Ihre Bereitstellung und Implementierung sollte vollständig automatisiert und software-definiert erfolgen – am besten über eine komfortable und leistungsfähige Management-Plattform, die dem Unternehmen vom Service-Anbieter bereitgestellt wird und sich bestenfalls wie bei Cyxtera gut in sein eigenes IT-Management integrieren lässt. Dank software-basiertem Management werden Komplexität und Risiken der Bare-Metal-Hardware minimiert und Unternehmen behalten über ihre Infrastruktur die volle technische Kontrolle.

Bildquelle: Getty Images / iStock / Getty Images Plus