Was ist Fabric-Based Computing (FBC)?

Fabric-based Computing (FBC) ist ein Architekturansatz, der Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen über eine Fabric-basierte Hochgeschwindigkeitsverbindung in ein einheitliches System integriert.

Was ist Fabric-Based Computing?

Fabric-based Computing ist eine modulare Computing-Architektur, die traditionelle Hardware Komponenten wie Prozessoren, Erinnerung, Lagerungund Netzwerkschnittstellen und verbindet diese über ein Hochgeschwindigkeits-Fabric mit geringer Latenz. Dieses Fabric dient als Rückgrat für die Kommunikation zwischen Ressourcen und ermöglicht deren dynamische Bereitstellung, Bündelung und Verwaltung nach Bedarf.

FBC-Systeme sind darauf ausgelegt, die Einschränkungen von festen, server-basierte Infrastrukturen durch die Bereitstellung größerer flexFähigkeit, Skalierbarkeitund Ressourceneffizienz. Durch softwaredefinierte Steuerung und Virtualisierungstechnologien ermöglicht FBC die Optimierung von Arbeitslasten auf der Grundlage von Echtzeitanforderungen und unterstützt agile data center Operationen und verbesserte Gesamtleistung.

FBC eignet sich besonders für Umgebungen, die eine schnelle Skalierbarkeit erfordern, wie zum Beispiel cloud, High Performance Computingund große Unternehmens-Workloads.

Komponenten des Fabric-Based Computing

Hier sind die wichtigsten Komponenten des Fabric-basierten Computing sowie Erklärungen zu ihren Rollen in der Architektur:

• Rechenknoten. Dabei handelt es sich um modulare Verarbeitungseinheiten, die bestehen aus CPUs or GPUs ohne an lokalen Speicher oder bestimmte Netzwerkschnittstellen gebunden zu sein. Sie stellen eine Verbindung zum Fabric her und können je nach Leistungsbedarf dynamisch Workloads zugewiesen werden.
• Speichermodule. Der Speicher wird von den Rechenknoten getrennt und als gemeinsam genutzter Pool über die Fabric bereitgestellt. Diese Disaggregation ermöglicht mehr flexMögliche Speicherskalierung und effiziente Nutzung über mehrere Rechenressourcen hinweg.
• Speichersysteme. Bei FBC erfolgt der Zugriff auf den Speicher über das Fabric und nicht über die Verbindung zu einzelnen serversDiese Zentralisierung ermöglicht eine bessere Datenmanagement, hohe Verfügbarkeitund schneller Zugriff auf alle Rechenressourcen.
• Fabric-Verbindung. Das Fabric ist das Hochgeschwindigkeits-Kommunikations-Backbone, das alle disaggregierten Ressourcen verbindet. Es nutzt typischerweise Technologien wie InfiniBand, PCIe, Ethernet, oder proprietäre Verbindungen, um eine Datenübertragung mit geringer Latenz und hohem Durchsatz zwischen den Komponenten zu gewährleisten.
• Netzwerkschnittstellenmodule. Diese ermöglichen den Zugriff auf externe Netzwerke und verwalten den Datenverkehr zwischen dem Fabric und externen Systemen. Sie helfen dabei, Daten effizient zwischen verteilten Workloads und externen Clients oder cloud Dienstleistungen.
• Verwaltungs- und Orchestrierungssoftware. Diese Softwareschicht koordiniert alle Komponenten und ermöglicht die dynamische Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Ressourcen. Sie umfasst typischerweise Automatisierungstools, APIsund ein zentrales Dashboard zur Verwaltung von Arbeitslasten, Richtlinien und der Integrität der Infrastruktur.
• Virtualisierungsschicht. Virtualisierung abstrahiert die physische Hardware und ermöglicht Ressourcen-Pooling und -Isolation. Sie ermöglicht flexfähigen Einsatz von virtuelle Maschinen, Container oder Bare-Metal-Workloads, ohne durch physische Grenzen eingeschränkt zu sein.

Hauptmerkmale des Fabric-basierten Computing

Hier sind die wichtigsten Merkmale von FBC:

• Aufschlüsselung der Ressourcen. FBC trennt Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Storage und Netzwerk in unabhängige Ressourcenpools. Dadurch kann jede Komponente unabhängig skaliert und bedarfsgerecht zugewiesen werden, was die Auslastung verbessert und flexabilität im Vergleich zu herkömmlichen server Architekturen.
• Hochgeschwindigkeitsverbindung. Ein zentrales Merkmal von FBC ist die Verwendung eines Hochgeschwindigkeits-Fabrics mit geringer Latenz (wie InfiniBand, PCIe (Advanced Ethernet) verbindet alle disaggregierten Komponenten. Dies gewährleistet eine schnelle Kommunikation zwischen den Ressourcen, die für Leistung und Reaktionsfähigkeit entscheidend ist.
• Dynamische Ressourcenzuweisung. Ressourcen in einer FBC-Umgebung werden dynamisch basierend auf den Workload-Anforderungen zugewiesen. Rechenknoten können mit genau der richtigen Menge an Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Bandbreite Dadurch werden Überversorgung und Verschwendung vermieden.
• Softwaredefinierte Steuerung. FBC nutzt in hohem Maße softwaredefinierte Verwaltungstools, um die Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von Ressourcen zu orchestrieren und zu automatisieren. Dies ermöglicht eine schnelle Bereitstellung und Neukonfiguration von Workloads ohne physische Eingriffe.
• Skalierbarkeit und Modularität. Die Architektur unterstützt nahtlose Skalierbarkeit. Neue Rechen-, Speicher- oder Arbeitsspeichermodule können der Fabric hinzugefügt werden, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen. So lässt sich das System problemlos an wachsende Anforderungen anpassen.
• Workload-Agilität. Da Ressourcen gebündelt und von der Hardware abstrahiert werden, können Workloads in Echtzeit über die Fabric verschoben, skaliert oder neu verteilt werden. Diese Agilität unterstützt cloud-native Anwendungen, AI / ML Verarbeitung und High Performance Computing.
• Verbesserte Fehlertoleranz und Belastbarkeit. Disaggregierte und gepoolte Ressourcen ermöglichen ein robusteres Systemdesign. Fällt eine Komponente aus, können die Workloads auf fehlerfreie Komponenten im Fabric umverteilt werden, was die Gesamtleistung verbessert. Verfügbarkeit Und reduzieren Ausfallzeit.
• Unterstützung konvergenter Infrastrukturen. FBC eignet sich gut für konvergente oder hyperkonvergente Infrastrukturen, bei dem Rechenleistung, Speicher und Netzwerk in einem einzigen System integriert und verwaltet werden. Dies trägt zur Optimierung des IT-Betriebs bei und reduziert die Komplexität der Verwaltung unterschiedlicher Systeme.

Wie funktioniert Fabric-Based Computing?

Fabric-basiertes Computing funktioniert durch die Entkopplung traditioneller server Komponenten wie CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerk werden über eine Hochgeschwindigkeitsstruktur mit geringer Latenz miteinander verbunden. Anstelle fester Hardwarekonfigurationen verwendet FBC einen gemeinsamen Ressourcenpool, in dem jedes Element unabhängig skaliert und basierend auf den Echtzeit-Workload-Anforderungen bereitgestellt werden kann.

Das Fabric fungiert als Kommunikations-Backbone und ermöglicht es Rechenknoten, dank Technologien wie InfiniBand, PCIe oder Advanced Ethernet auf Remote-Speicher oder Speichermodule zuzugreifen, als wären sie lokal. Orchestrierungssoftware und eine Virtualisierungsschicht abstrahieren die zugrunde liegende Hardware und ermöglichen eine zentrale Steuerung. Systemadministratoren um Ressourcen dynamisch zuzuweisen, die Bereitstellung zu automatisieren und Arbeitslasten ohne manuelle Neukonfiguration zu optimieren.

In der Praxis stellt die Verwaltungssoftware bei der Initiierung eines Workloads genau die benötigte CPU-, Arbeitsspeicher- und Speichermenge bereit und bezieht diese Ressourcen aus den gemeinsam genutzten Pools. Sobald die Aufgabe abgeschlossen ist oder sich der Workload ändert, werden die Ressourcen neu zugewiesen oder freigegeben, was die Gesamteffizienz und Skalierbarkeit verbessert. Diese Architektur unterstützt nahtlose Skalierung, hohe Verfügbarkeit und verbesserte Auslastung und ist somit ideal für cloud Umgebungen, KI/ML-Verarbeitung und Hochleistungsrechnen.

Fabric-Based Computing-Anwendungsfälle

Hier sind einige häufige Anwendungsfälle für FBC:

• Hochleistungsrechnen. FBC eignet sich ideal für HPC-Umgebungen, die umfangreiche Rechen- und Speicherressourcen mit Verbindungen mit geringer Latenz benötigen. Disaggregierte Komponenten ermöglichen Workloads, nur die benötigten Ressourcen zu nutzen und gleichzeitig einen schnellen Datentransfer zwischen Rechenknoten, Speicherbänken und Speichersystemen zu ermöglichen.
• Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Arbeitslasten. KI/ML-Aufgaben erfordern häufig variable Kombinationen aus GPUs, CPUs und Speicher. FBC ermöglicht die dynamische Bereitstellung dieser Komponenten, um den spezifischen Anforderungen jedes Trainings- oder Inferenzjobs gerecht zu werden und so Leistung und Kosteneffizienz zu verbessern.
• Cloud Infrastruktur und Multi-Tenant-Umgebungen. FBC unterstützt mehrere Mandanten clouds durch die Möglichkeit einer granularen Ressourcenzuweisung und -isolierung. Dienstanbieter können Mandanten dynamisch Rechen-, Arbeitsspeicher- und Speicherressourcen zuweisen, ohne die Hardware zu überdimensionieren oder zu unterauslasten.
• Datenanalyse und Big Data-Verarbeitung. Big-Data-Anwendungen profitieren von FBC durch schnellen Zugriff auf große Speicherpools und Hochdurchsatzspeicher. Disaggregierte Speicher- und Rechenleistung tragen zur Optimierung paralleler Datenverarbeitungs-Frameworks bei, wie z. B. Hadoop or Spark.
• Notfallwiederherstellung und Workload-Migration. Die Möglichkeit, Ressourcen schnell neu zuzuweisen, macht FBC geeignet für katastrophale Erholung. Workloads können mit minimalen Ausfallzeiten über eine Fabric-verbundene Infrastruktur migriert werden, was die Ausfallsicherheit verbessert und Geschäftskontinuität.

Was sind die Vorteile und Herausforderungen des Fabric-Based Computing?

Fabric-based Computing bietet eine moderne, flexfähigen Ansatz für data center Architektur durch Entkopplung und Bündelung von Ressourcen für die dynamische Zuweisung. Dies bietet zwar erhebliche Vorteile hinsichtlich Skalierbarkeit, Leistung und Ressourceneffizienz, bringt aber auch Komplexität und potenzielle Integrationsprobleme mit sich.

Vorteile von Fabric-Based Computing

Hier sind die wichtigsten Vorteile von FBC, einzeln erläutert:

• Verbesserte Ressourcennutzung. FBC ermöglicht die gemeinsame Nutzung disaggregierter Ressourcen – Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Storage – für verschiedene Workloads, wodurch ungenutzte Kapazitäten und Überkapazitäten reduziert werden. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Hardware und senkt die Gesamtbetriebskosten (TCO).
• Verbesserte Skalierbarkeit. Da die Komponenten modular aufgebaut und über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk verbunden sind, können zusätzliche Rechen-, Speicher- oder Storage-Ressourcen unabhängig voneinander hinzugefügt werden, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen. Dies unterstützt eine nahtlose horizontal und vertikale Skalierung.
• Vergrößerte flexFähigkeit und Agilität. FBC ermöglicht die dynamische Bereitstellung von Ressourcen, um den Workload-Anforderungen in Echtzeit gerecht zu werden. Diese Flexibilität unterstützt moderne Anwendungen wie KI, große Datenmengen und cloud-native Dienste mit variablen Leistungsanforderungen.
• Schnellere Workload-Bereitstellung. Mit softwaredefinierter Steuerung und zentraler Orchestrierung können IT-Teams die Infrastruktur schnell und ohne manuelle Eingriffe bereitstellen und neu konfigurieren. Dies beschleunigt Entwicklung, testing und Produktion Bereitstellungszyklen.
• Reduzierte Ausfallzeiten und verbesserte Belastbarkeit. FBC-Architekturen ermöglichen eine automatische Umverteilung der Arbeitslast im Falle eines Komponentenausfalls. Disaggregierte Ressourcen können ersetzt oder umgangen werden, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen. Dies erhöht die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
• Niedrigere Betriebs- und Kapitalkosten. Durch die Vermeidung von Überbereitstellung und die Ermöglichung einer besseren Ressourcenfreigabe reduziert FBC sowohl CapEx (weniger unterausgelastete servers) und OpEx (geringere Strom-, Kühl- und Wartungskosten).
• Unterstützung für heterogene Arbeitslasten. FBC-Umgebungen können eine breite Palette von Workloads unterstützen – virtuelle Maschinen, Container, Bare-Metal-Anwendungen – indem sie Ressourcen nach Bedarf zuweisen, was sie für die gemischte Nutzung geeignet macht data centers.

Herausforderungen des Fabric-Based Computing

Hier sind die wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Fabric-basiertem Computing:

• Hohe Implementierungskomplexität. Die Bereitstellung einer FBC-Umgebung erfordert ein Umdenken traditioneller Infrastrukturmodelle. Die Integration disaggregierter Ressourcen, Fabric-Verbindungen und softwaredefinierter Orchestrierungstools kann technisch komplex und zeitaufwändig sein, insbesondere für Teams, die mit modularen Architekturen nicht vertraut sind.
• Vorabkosten. Obwohl FBC die langfristigen Betriebskosten senken kann, sind die anfänglichen Investitionen in spezielle Hardware (z. B. Hochgeschwindigkeits-Fabric-Switches, modulare Rechen-/Speicherknoten) und Verwaltungsplattformen oft erheblich. Dies kann für kleine und mittelgroße Unternehmen ein Hindernis darstellen.
• Anbietersperre. Viele FBC-Lösungen sind an spezifische Hardware oder proprietäre Verbindungstechnologien gebunden, was die flexDie Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter kann die Innovationskraft beeinträchtigen und die langfristige Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter erhöhen.
• Ressourcenplanung und -orchestrierung. Die effektive Verwaltung und Zuweisung disaggregierter Ressourcen in Echtzeit erfordert fortschrittliche Orchestrierungssoftware. Ohne ausgereifte Tools können Unternehmen die Leistung möglicherweise nicht optimieren oder ihre Hardwareinvestitionen nicht optimal nutzen.
• Begrenzte Standardisierung. FBC befindet sich noch in der Entwicklung, und der Mangel an standardisierten Protokollen oder Schnittstellen behindert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Anbietern oder Technologien. Dies erschwert die Integration mit Legacy-Systeme or Hybride Umgebungen.
• Sicherheit und Isolation. Disaggregierte Infrastruktur erhöht die Angriffsfläche. Um eine sichere Kommunikation zwischen verteilten Komponenten zu gewährleisten und die Mandantenisolierung in Mehrbenutzerumgebungen aufrechtzuerhalten, sind robuste Sicherheitsrahmen und eine kontinuierliche Überwachung erforderlich.

Fabric-basiertes Computing im Vergleich zur traditionellen Infrastruktur

Hier ist ein tabellarischer Vergleich von Fabric-basiertem Computing und herkömmlicher Infrastruktur:

Fabric-basiertes Computing vs. hyperkonvergente Infrastruktur

Hier ist ein Vergleich von Fabric-basiertem Computing und hyperkonvergenter Infrastruktur (HCI) in einer Tabelle:

Die Zukunft des Fabric-basierten Computing

Der Hauptvorteil des Fabric-basierten Computing besteht in seiner Fähigkeit, den wachsenden Anforderungen an skalierbare, leistungsstarke und flexfähige IT-Infrastruktur. Als data center Arbeitslasten werden zunehmend heterogener, angetrieben von KI, maschinellem Lernen, Edge-Computingund Echtzeitanalysen ermöglicht die disaggregierte, softwaredefinierte Architektur von FBC eine effizientere Ressourcennutzung und dynamische Arbeitslastoptimierung.

Fortschritte bei der zusammensetzbaren Infrastruktur, Hochgeschwindigkeitsverbindungen (wie CXL und PCIe der nächsten Generation) und Orchestrierungsplattformen werden die Fähigkeiten von FBC weiter verbessern und es zu einem Eckpfeiler für die nächste Generation machen data centers und cloud Umgebungen. Eine breitere Akzeptanz in der Branche wird von einer stärkeren Standardisierung, Interoperabilität und einer geringeren Komplexität der Bereitstellung abhängen.