Das On-Demand-Geschäftsmodell des Cloud Computing scheitert. • Registrieren Sie sich
Untersuchungen zufolge sind die Geschäftsmodelle der Cloud-Anbieter für Wissenschaftler von Nachteil und zwingen sie dazu, trotz knapper Budgets um Wert zu kämpfen.
Die moderne Wissenschaft – von der Bioinformatik bis zur Astrophysik – stützt sich stark auf hochentwickelte Computermodellierung, doch die geschäftsorientierten Modelle von Cloud-Anbietern stehen im Widerspruch dazu, wie wissenschaftliche Projekte Rechenressourcen nutzen, argumentieren Vanessa Suchat und Daniel Milroy, beide Postdoktoranden im Bereich Informatik am Lawrence Livermore National Laboratory.
„Standard-Geschäftsmodelle, die auf kommerziellem Verkehr basieren, erfordern kontinuierliche Dienste und lange Zeiträume für den Kauf von Ressourcen. Im Gegensatz dazu sind wissenschaftliche Läufe typischerweise kurz und selten. Ein Wissenschaftler benötigt möglicherweise mehrmals im Monat einen Cluster mit spezialisierter, hochpräziser Hardware, um eine große Simulation durchzuführen“, sagte Joda. das Papier sagt
„Bei großen wissenschaftlichen Simulationen können Kostenmodelle, die auf Kosteneinsparungen durch Vorabinstanzen basieren, riskant sein, da der Ausfall einer Instanz aufgrund der Starrheit des Message Passing Interface (MPI) zum Ausfall der gesamten Simulation führen kann“, heißt es weiter.
Die Forscher argumentieren, dass Unternehmen zwar kontinuierlich Einnahmen aus zukünftigen Cloud-Ressourcen erzielen können, wissenschaftliche Projekte jedoch je nach Exzellenzzustand begrenzt sein können. Unterdessen ist es unwahrscheinlich, dass Organisationen, die wissenschaftliche Projekte beherbergen, über eine Strategie verfügen, um bessere Angebote von Cloud-Anbietern zu erhalten.
Durch Zuschüsse finanzierte Forscher können Cloud-Ressourcen für bestimmte Projekte erwerben, sie können jedoch in der Regel keine Wiederholungskäufe garantieren oder Einfluss darauf nehmen, wie ihre Institutionen allgemeiner für die Computerinfrastruktur ausgeben. Wenn Anbieter Kredite zur Unterstützung von Forschungsgruppen anbieten, investieren sie in eine hoffentlich profitable langfristige Partnerschaft. Diese Erwartungen werden jedoch oft nicht erfüllt – Forschungsgruppen haben einfach nicht genug Einfluss auf den institutionellen Einkauf, um die Erwartungen hartnäckiger kommerzieller Anbieter zu erfüllen.
Sogar die versprochene Flexibilität und „On-Demand“-Ressourcen der Cloud können Wissenschaftler in kritischen Momenten, in denen Berechnungen nicht verfügbar sind, im Stich lassen.
Während die Erstellung eines Clusters relativ schnell geht, treten Probleme auf, wenn keine Kapazität verfügbar ist. „In einer kürzlich durchgeführten Leistungsstudie führte die Unfähigkeit, die Mindestanzahl der erforderlichen Ressourcen zu erreichen, zu Kosten in Höhe von 4.000 US-Dollar beim Warten auf Knoten, die nie zugewiesen wurden. Dass Anbieter ungenutzte Ressourcen in Rechnung stellen, ist nicht beabsichtigt, sondern ein Ergebnis von Mängeln in den Kosten- und Zuweisungsmodellen“, heißt es in dem Papier.
Die Forscher forderten eine Zusammenarbeit zwischen Cloud-Anbietern und Wissenschaftlern, um Modelle zu entwickeln, die sowohl dem Profit als auch der Forschung dienen.
„Wenn die Cloud starke Garantien dafür bieten kann, wann Arbeit erledigt werden kann, können Wissenschaftler diese zukünftigen Ressourcen optimieren. Wir sollten uns für integrierte Kostenmodelle einsetzen, die den Marktanforderungen gerecht werden, ohne wissenschaftliche Erkenntnisse zurückzulassen“, schließt das Papier.
