Was ist Fabric-Computing?

Fabric Computing ist ein Architekturansatz in der Informatik, der eine dynamische, flexible und skalierbare Umgebung, in der Ressourcen wie Rechen-, Speicher- und Netzwerkfunktionen als einheitliches System integriert und verwaltet werden.

Fabric Computing ist ein modernes Architekturparadigma, das verschiedene Ressourcen miteinander verbindet, wie zum Beispiel Prozessoren, Erinnerung, Lagerungsowie Vernetzung Komponenten zu einem zusammenhängenden, flexkompatibles und skalierbares System.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computerarchitekturen, bei denen diese Ressourcen oft isoliert und unabhängig voneinander betrieben werden, erstellt Fabric Computing ein integriertes Netzwerk oder „Fabric“ von Ressourcen, die je nach Bedarf dynamisch zugewiesen und neu zugewiesen werden können. Diese Verbindung ermöglicht die effiziente Bündelung und gemeinsame Nutzung von Ressourcen für verschiedene Arbeitslasten und Anwendungen, ermöglicht optimale Leistung, reduziert Latenzund größere Skalierbarkeit.

Beispiele für Fabric Computing

Beispiele für Fabric Computing finden sich in mehreren modernen Computerumgebungen und Technologien, die die vernetzten, flexible Natur dieser Architektur:

Verwenden Sie Cisco Unified Computing System (UCS). Ciscos UCS ist ein data center Architektur, die Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen in ein zusammenhängendes System integriert. Sie nutzt eine Fabric-Verbindung, die eine dynamische Zuordnung von Ressourcen ermöglicht und so eine effiziente Verwaltung und Skalierbarkeit in cloud und data center Umgebungen.
HPE-Synergie. Hewlett Packard Enterprise (HPE) Synergy ist eine zusammensetzbare Infrastrukturplattform, die die Prinzipien des Fabric Computing verkörpert. Sie ermöglicht die dynamische Zusammenstellung und Neuzusammenstellung von IT-Ressourcen, um spezifische Arbeitslastanforderungen zu erfüllen, und bietet eine flexible und skalierbare Umgebung, die Rechenleistung, Speicher und Netzwerk integriert.
Intel Rack Scale Design (RSD). Intels RSD ist ein Beispiel für Fabric Computing, bei dem die Infrastruktur in Pools von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen aufgeteilt ist. Diese Ressourcen können dynamisch konfiguriert und über eine Hochgeschwindigkeitsverbindung verwaltet werden, was eine effiziente Ressourcennutzung und Skalierbarkeit in großen data centers.
VMware NSX. VMware NSX-Plattform für Netzwerkvirtualisierung erstellt eine Netzwerkstruktur, die das zugrunde liegende physische Netzwerk in eine flexibles, softwaredefiniertes Netzwerk. Dieses Fabric ermöglicht die dynamische Bereitstellung und Verwaltung von Netzwerkressourcen und unterstützt die schnelle Bereitstellung von Anwendungen und Diensten in virtualisierten Umgebungen.
Microsoft Azure. Microsoft's cloud Plattform, Azure, verwendet einen Fabric-Controller zur Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur. Dieser Controller koordiniert Ressourcen über die Azure data centers, wodurch sichergestellt wird, dass Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen effizient zugewiesen werden, um den Anforderungen verschiedener Anwendungen und Dienste gerecht zu werden.

Schlüsselkomponenten von Fabric Computing

Die Schlüsselkomponenten des Fabric Computing arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass Ressourcen dynamisch zugewiesen und optimiert werden können, um den Anforderungen verschiedener Workloads und Anwendungen gerecht zu werden:

Rechenknoten. Rechenknoten sind die einzelnen Verarbeitungseinheiten innerhalb der Struktur und bestehen typischerweise aus CPUs, GPUsoder andere spezialisierte Prozessoren. Diese Knoten stellen die reine Rechenleistung bereit, die zum Ausführen von Aufgaben und Anwendungen erforderlich ist. In einer Fabric-Computing-Umgebung sind die Rechenknoten miteinander verbunden, sodass sie je nach Arbeitslastanforderungen in einem Pool zusammengefasst und dynamisch zugewiesen werden können.
Speicherressourcen. Zu den Speicherressourcen einer Fabric-Computing-Architektur gehören verschiedene Formen der Datenspeicherung, wie beispielsweise Festplatte, SSDssowie Network Attached Storage (NAS). Diese Ressourcen sind in die Fabric integriert, sodass Daten im gesamten System gespeichert, abgerufen und verwaltet werden können. Die Fabric-Architektur ermöglicht die Aufteilung des Speichers und die Zuweisung zu unterschiedlichen Workloads nach Bedarf, was die flexFlexibilität und Effizienz.
Netzwerkstruktur. Das Netzwerk-Fabric ist die Hochgeschwindigkeitsverbindung, die Rechenknoten, Speicher und andere Ressourcen innerhalb der Fabric-Computing-Umgebung verbindet. Diese Komponente ist entscheidend für die Gewährleistung einer Kommunikation mit geringer Latenz und eines schnellen Datentransfers zwischen verschiedenen Teilen des Systems. Das Netzwerk-Fabric umfasst häufig Technologien wie InfiniBand oder Hochgeschwindigkeits Ethernet, die die Bandbreite und die Zuverlässigkeit, die für Fabric Computing erforderlich sind.
Stoffverbindungen. Fabric Interconnects sind die Hardware oder softwarebasierte Verbindungen, die die Rechen-, Speicher- und Netzwerkkomponenten miteinander verbinden. Diese Verbindungen ermöglichen die nahtlose Integration von Ressourcen, sodass diese als einheitliches System verwaltet werden können. Fabric-Verbindungen unterstützen häufig Protokolle und Standards, die die Kommunikation und gemeinsame Nutzung von Ressourcen im Fabric erleichtern.
Softwaredefinierte Infrastruktur (SDI). Softwaredefinierte Infrastruktur (SDI) ist eine wichtige Komponente des Fabric Computing, die die Abstraktion, Verwaltung und Orchestrierung von Ressourcen über Software ermöglicht. SDI entkoppelt die Hardware von der Steuerungsebene und ermöglicht Administratoren die programmgesteuerte Verwaltung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen. Diese Komponente bietet die Automatisierung und flexfähigkeit, die für eine dynamische Ressourcenzuweisung und schnelle Skalierung erforderlich ist.
Verwaltungs- und Orchestrierungsebene. Die Verwaltungs- und Orchestrierungsebene ist für die Koordination der verschiedenen Komponenten des Fabrics verantwortlich. Diese Ebene umfasst Tools und Software, die die Ressourcennutzung überwachen, Ressourcen verschiedenen Workloads zuweisen und sicherstellen, dass das Fabric effizient arbeitet. Sie übernimmt auch Aufgaben wie Lastverteilung, Fehlertoleranz und Skalierung und bietet einen zentralen Kontrollpunkt für die gesamte Fabric-Computing-Umgebung.
Virtualisierungstechnologien. Virtualisierungstechnologien spielen eine Schlüsselrolle im Fabric Computing, indem sie physische Ressourcen in virtuelle Instanzen abstrahieren. Dadurch können mehrere Workloads dieselbe physische Hardware gemeinsam nutzen, was die Ressourcennutzung verbessert und mehr ermöglicht. flexible Zuordnung von Ressourcen. Virtualisierungstechnologien können auf Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen innerhalb der Struktur angewendet werden und unterstützen die Erstellung von virtuelle Maschinen, virtuelle Speicherpools und virtuelle Netzwerke.
Sicherheitsrahmen. Ein robustes Sicherheitsframework ist in einer Fabric-Computing-Umgebung unerlässlich, um Daten, Anwendungen und Ressourcen zu schützen. Diese Komponente umfasst Verschlüsselung, Beglaubigung, Zugriffskontrolle und Überwachungsmechanismen, die die Sicherheit des Fabrics gewährleisten. Das Sicherheitsframework muss in alle Komponenten integriert sein, um die Integrität und Vertraulichkeit des Systems zu gewährleisten.
Skalierbarkeitsmechanismen. Skalierbarkeitsmechanismen im Fabric Computing ermöglichen es dem System, zu wachsen und sich an steigende Arbeitslasten und Datenmengen anzupassen. Diese Mechanismen umfassen Technologien und Prozesse, die das nahtlose Hinzufügen neuer Rechenknoten, Speicher- und Netzwerkressourcen zum Fabric ermöglichen. Skalierbarkeit ist ein grundlegendes Merkmal des Fabric Computing und stellt sicher, dass das System steigende Anforderungen ohne Leistungseinbußen bewältigen kann.
Interoperabilitätsstandards. Flexible Kommunikation Standards sorgen dafür, dass verschiedene Komponenten und Technologien innerhalb der Struktur reibungslos zusammenarbeiten können. Zu diesen Standards gehören Protokolle, APIsund Frameworks, die die Kommunikation und gemeinsame Nutzung von Ressourcen im Fabric erleichtern. Interoperabilität ist in einer Fabric-Computing-Umgebung von entscheidender Bedeutung, da dort Ressourcen von verschiedenen Anbietern oder Plattformen möglicherweise in ein einziges, zusammenhängendes System integriert werden müssen.

Fabric Computing-Anwendungsfälle

Fabric Computing mit seinen flexDie flexible und skalierbare Architektur eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen und Computerumgebungen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Anwendungsfälle, in denen Fabric Computing erhebliche Vorteile bietet.

Cloud Computing und Virtualisierung

In cloud Fabric Computing bietet die Grundlage für die dynamische Zuweisung von Ressourcen über mehrere Mandanten und Anwendungen hinweg. Durch die Bündelung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen in einem einheitlichen Fabric cloud Dienstleister kann die Infrastruktur effizient verwalten und skalieren, um der schwankenden Nachfrage gerecht zu werden. Dies führt zu einer verbesserten Ressourcennutzung, niedrigeren Betriebskostenund die Möglichkeit, mehr anzubieten flexkompatible Servicemodelle für Kunden.

Hochleistungsrechnen (HPC)

High Performance Computing Umgebungen erfordern enorme Rechenleistung und schnelle Datenübertragungsraten, um komplexe Simulationen, wissenschaftliche Forschung und die Verarbeitung großer Datenmengen zu bewältigen. Die vernetzte Architektur des Fabric Computing ermöglicht es HPC-Systemen, Arbeitslasten effizient auf zahlreiche Rechenknoten und Speicherressourcen zu verteilen, wodurch die Latenzzeit reduziert und die Gesamtsystemleistung erhöht wird. Dies macht es ideal für den Einsatz in Bereichen wie Klimamodellierung, Genomforschung und Finanzsimulationen.

Big Data Analytics

Big Data Bei der Analytik geht es um die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Fabric Computing unterstützt Big Data-Plattformen, indem es die erforderlichen Rechen- und Speicherressourcen in einem flexskalierbar. Die Architektur ermöglicht die nahtlose Integration von Datenverarbeitungs-Frameworks wie Hadoop und Spark, sodass Unternehmen große Datensätze verarbeiten, Echtzeitanalysen durchführen und den Betrieb bei wachsendem Datenvolumen skalieren können.

Edge Computing

Beim Edge Computing werden Daten näher am Entstehungsort verarbeitet, beispielsweise IoT-Geräte oder Remote-Sensoren, anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte cloud data centers. Fabric Computing kann bis zum Rand ausgeweitet werden, indem Rechen- und Speicherressourcen über verschiedene Standorte verteilt werden. Dies ermöglicht eine Datenverarbeitung in Echtzeit und reduziert die Notwendigkeit, Daten an zentrale Rechenzentren zurückzusenden. data centers. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, industriellen IoTund intelligente Städte.

Software-definiert Data Centers (SDDC)

Softwaredefiniert data centers nutzen Fabric Computing zur Abstrahierung und Virtualisierung aller Aspekte von data center Infrastruktur, einschließlich Rechenleistung, Speicher und Netzwerk. Dies ermöglicht eine effizientere Ressourcenverwaltung und Automatisierung und ermöglicht data centers, um schnell auf sich ändernde Arbeitslasten zu reagieren und die Leistung zu optimieren.

IT-Infrastruktur für Unternehmen

In IT-Umgebungen von Unternehmen kann Fabric Computing eine flexible und skalierbare Infrastruktur, die eine breite Palette von Geschäftsanwendungen unterstützt. Durch die Integration von Rechenleistung, Speicher und Netzwerk in eine einheitliche Struktur können Unternehmen Ressourcen dynamisch verschiedenen Abteilungen oder Projekten zuweisen, was die Effizienz verbessert und Kosten senkt. Dies ist insbesondere in Umgebungen von Vorteil, in denen die IT unterschiedliche Arbeitslasten unterstützen muss, wie z. B. Datenbanken, ERP-Systeme und kundenorientierte Anwendungen.

Notfallwiederherstellung und Geschäftskontinuität

Fabric Computing verbessert Notfallwiederherstellungs- und Geschäftskontinuitätsstrategien, indem es eine schnelle Ressourcenumverteilung und Failover-Funktionen ermöglicht. Im Falle eines Systemausfalls oder data center Bei einem Ausfall können die Ressourcen innerhalb der Struktur schnell neu konfiguriert werden, um den Betrieb aufrechtzuerhalten, Ausfallzeiten zu minimieren und die Geschäftskontinuität sicherzustellen. Die Möglichkeit, Ressourcen dynamisch zu skalieren, unterstützt auch backup und Replikationsprozessen, die die Wiederherstellung von Daten und Diensten nach einem Vorfall erleichtern.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML)

AI und ML Workloads erfordern oft erhebliche Rechenleistung und schnellen Zugriff auf große Datensätze. Fabric Computing unterstützt diese Workloads, indem es die notwendige Infrastruktur bereitstellt, um Modelle effizient zu trainieren und bereitzustellen. Die Fabric-Architektur ermöglicht die Verteilung von KI-/ML-Aufgaben auf mehrere Rechenknoten, was eine parallele Verarbeitung und schnellere Trainingszeiten ermöglicht. Darüber hinaus ist die flexDie Flexibilität des Fabric Computing erleichtert die Skalierung von Ressourcen bei zunehmender Komplexität von KI-/ML-Modellen.

Telekommunikation und 5G-Netzwerke

In der Telekommunikation, insbesondere beim Ausbau der 5G-Netze, spielt Fabric Computing eine Schlüsselrolle bei der Verwaltung der verteilten Infrastruktur, die für die Unterstützung von Hochgeschwindigkeitskommunikation mit geringer Latenz erforderlich ist. Die Fabric-Architektur ermöglicht es Telekommunikationsunternehmen, Netzwerkfunktionen zu virtualisieren und die zur Unterstützung von 5G-Diensten erforderlichen Ressourcen effizient zu verwalten. Dazu gehört die Handhabung der dynamischen Ressourcenzuweisung am Rand, die Verwaltung von Netzwerksegmenten und die Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.

Medien und Unterhaltung

Die Medien- und Unterhaltungsbranche, insbesondere in Bereichen wie Video-Streaming, Rendering und Content-Bereitstellung, profitiert von der Fähigkeit des Fabric Computing, große, leistungsstarke Workloads zu bewältigen. Fabric Computing ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und -verteilung von Medieninhalten und unterstützt Aufgaben wie Live-Streaming, Video-Transkodierung und Rendering von visuellen Effekten. Die Skalierbarkeit der Architektur stellt sicher, dass Medienunternehmen Spitzenlasten bewältigen können, ohne Kompromisse bei Qualität oder Leistung einzugehen.

Die Bedeutung von Fabric Computing

Fabric Computing ist in modernen Computerumgebungen von entscheidender Bedeutung, da es Ressourcen über Rechen-, Speicher- und Netzwerkdomänen hinweg integrieren und dynamisch verwalten kann. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, die Ressourcennutzung zu optimieren, die Skalierbarkeit zu verbessern und die Latenz zu reduzieren. Damit ist sie ideal für die Handhabung komplexer, datenintensiver Workloads in cloud Computing, High-Performance-Computing und Big Data Analytics. Durch die Schaffung einer flexAls flexible und vernetzte Infrastruktur unterstützt Fabric Computing die schnelle Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen, steigert die Effizienz und bietet die nötige Agilität, um auf sich ändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren. Damit stellt es eine grundlegende Technologie für die Zukunft der IT-Infrastruktur dar.

Vorteile und Nachteile von Fabric Computing

Fabric Computing bietet eine Reihe von Vorteilen, die es zu einer leistungsstarken Lösung für moderne IT-Infrastrukturen machen, bringt aber auch gewisse Herausforderungen mit sich. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Vorteile von Fabric Computing, wie verbesserte Skalierbarkeit und Ressourcenoptimierung, sowie mögliche Nachteile wie Komplexität und Kosten untersucht und eine ausgewogene Übersicht über die Auswirkungen auf verschiedene Computerumgebungen gegeben.

Vorteile

Fabric Computing stellt einen transformativen Ansatz für die IT-Infrastruktur dar und bietet zahlreiche Vorteile, die den Anforderungen moderner Computerumgebungen gerecht werden. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt, die Fabric Computing zu einer überzeugenden Wahl für Unternehmen machen:

Skalierbarkeit Fabric Computing ermöglicht nahtlose Skalierbarkeit, indem Ressourcen je nach Bedarf dynamisch hinzugefügt oder neu zugewiesen werden können. Dies flexibilität ist entscheidend für Umgebungen mit schwankenden Arbeitslasten, wie zum Beispiel cloud Computing und Big Data-Analysen, bei denen die Möglichkeit zur schnellen Skalierung nach oben oder unten optimale Leistung und Ressourcennutzung gewährleistet.
Ressourcenoptimierung. Einer der Hauptvorteile von Fabric Computing ist die Möglichkeit, die Ressourcennutzung zu optimieren. Durch die Bündelung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen in einem einheitlichen System stellt Fabric Computing sicher, dass die Ressourcen je nach Bedarf effizient zugewiesen werden.
Verbesserte Leistung. Die Hochgeschwindigkeitsverbindungen und das dynamische Ressourcenmanagement von Fabric Computing führen zu einer verbesserten Leistung der gesamten Infrastruktur. Die Architektur minimiert die Latenz und maximiert den Datendurchsatz und ist damit ideal für High-Performance-Computing (HPC), Echtzeitanalysen und andere leistungssensitive Anwendungen.
FlexFähigkeit. Der flexDie Flexibilität von Fabric Computing ermöglicht es Unternehmen, ihre IT-Infrastruktur schnell an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen. Ressourcen können im Handumdrehen neu konfiguriert und zugewiesen werden, sodass IT-Abteilungen eine breite Palette von Anwendungen und Workloads unterstützen können, ohne dass umfangreiche Hardwareänderungen oder Neukonfigurationen erforderlich sind.
Hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit. Fabric Computing unterstützt hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit durch die Möglichkeit redundant Ressourcenzuweisung und Failover-Funktionen. Bei Hardwarefehlern oder Netzwerkproblemen kann das System Ressourcen automatisch neu zuweisen und so den Ausfallzeit und Gewährleistung eines kontinuierlichen Betriebs. Dies ist besonders wichtig für unternehmenskritische Anwendungen, bei denen die Verfügbarkeit von entscheidender Bedeutung ist.
Vereinfachte Verwaltung. Trotz der Komplexität der zugrunde liegenden Architektur vereinfacht Fabric Computing die Verwaltung durch softwaredefinierte Infrastruktur (SDI) und Automatisierung. Zentralisierte Verwaltungstools ermöglichen es Administratoren, Ressourcen im gesamten Fabric zu überwachen und zu steuern, Routineaufgaben zu automatisieren und schnell auf Probleme zu reagieren. Dies reduziert die Belastung des IT-Personals und verbessert die Gesamteffizienz.
Verbesserte Sicherheit. Fabric Computing verbessert die Sicherheit, indem es eine genauere Kontrolle über die Ressourcenzuweisung und den Zugriff ermöglicht. Sicherheitsrichtlinien werden auf mehreren Ebenen der Infrastruktur durchgesetzt, einschließlich der Rechen-, Speicher- und Netzwerkkomponenten, und tragen dazu bei, Daten und Anwendungen vor unbefugtem Zugriff und möglichen Sicherheitsverletzungen zu schützen.
Kosteneffizienz. Die anfängliche Investition in eine Fabric-Computing-Infrastruktur ist zwar hoch, die langfristige Kosteneffizienz kann jedoch erheblich sein. Unternehmen erzielen im Laufe der Zeit erhebliche Einsparungen bei den Betriebskosten, indem sie die Ressourcennutzung optimieren, die Hardwareredundanz reduzieren und eine bessere Verwaltung der IT-Ressourcen ermöglichen. Die Möglichkeit, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, hilft auch dabei, eine Überbereitstellung zu vermeiden, was zu weiteren Kosteneinsparungen beiträgt.

Nachteile

Fabric Computing bietet zwar erhebliche Vorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bei der Einführung dieser Architektur berücksichtigen müssen. Im Folgenden sind die wichtigsten Nachteile von Fabric Computing aufgeführt:

Leistungsaufwand. Während Fabric Computing auf Leistungsoptimierung ausgelegt ist, können die für seinen Betrieb erforderlichen Abstraktions- und Virtualisierungsschichten Leistungseinbußen verursachen, die sich in Latenz oder reduziertem Durchsatz äußern. Dies ist insbesondere in Umgebungen mit extrem hohen Leistungsanforderungen, wie Hochfrequenzhandel oder Echtzeit-Datenverarbeitung, ein Problem.
Komplexität der Implementierung. Fabric-Computing-Architekturen sind von Natur aus komplex und erfordern die Integration verschiedener Komponenten in ein einheitliches System. Das Einrichten und Konfigurieren dieser Komponenten erfordert Fachwissen und Fachkenntnisse, was die anfängliche Implementierung anspruchsvoll und zeitaufwändig macht. Die Komplexität erstreckt sich auch auf die laufende Verwaltung, da die Wartung des Fabrics und die Sicherstellung seines effizienten Betriebs erhebliche Ressourcen und technische Fähigkeiten erfordert.
Hohe Anschaffungskosten. Die Bereitstellung einer Fabric-Computing-Umgebung erfordert häufig erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Software. Unternehmen müssen möglicherweise Hochleistungsverbindungen, fortschrittliche Rechenknoten und robuste Speicherlösungen erwerben sowie in softwaredefinierte Infrastruktur und Verwaltungstools investieren. Diese Kosten können für kleinere Unternehmen oder solche mit begrenztem IT-Budget unerschwinglich sein.
Erhöhter Verwaltungsaufwand. Trotz seiner Vorteile in Skalierbarkeit und flexFabric Computing erhöht den Verwaltungsaufwand für IT-Teams. Die dynamische Natur der Architektur erfordert eine ständige Überwachung und Optimierung, um sicherzustellen, dass die Ressourcen effektiv zugewiesen werden. Darüber hinaus kann die Komplexität des Systems zu Schwierigkeiten bei der Fehlersuche und Problemlösung führen.
Möglichkeit einer Abhängigkeit vom Anbieter. Viele Fabric-Computing-Lösungen sind an bestimmte Anbieter gebunden, insbesondere wenn proprietäre Technologien oder Protokolle beteiligt sind. Dies kann dazu führen, Lieferantenbindung, bei dem ein Unternehmen hinsichtlich Hardware- und Software-Support von einem einzigen Anbieter abhängig wird.
Sicherheitsbedenken. Die vernetzte Natur des Fabric Computing bringt zusätzliche Sicherheitsherausforderungen mit sich. Da Ressourcen und Daten über eine einheitliche Fabric fließen, Angriffsfläche ist größer und setzt das System potenziell einem breiteren Spektrum an Bedrohungen aus. Um eine robuste Sicherheit für alle Komponenten der Struktur zu gewährleisten, sind umfassende und oft komplexe Sicherheitsmaßnahmen erforderlich.