Hyperscale-Rechenzentren decken den Datenbedarf von Unternehmen ab, indem sie Skalierbarkeit und schnelle Verarbeitung großer Datenmengen bieten, während Colocation-Rechenzentren ein anderes Leistungsversprechen bieten: die flexible Anmietung von Stellfläche, Versorgungsleistungen und anderen wichtigen Ressourcen, was eine kostengünstige Erweiterung und Verwaltung ermöglicht. Für Unternehmen, die ihre Infrastrukturinvestitionen optimieren möchten, ist es wichtig, die Feinheiten dieser beiden Rechenzentrumstypen zu verstehen. Dieser Artikel vergleicht Hyperscale- und Colocation-Rechenzentren, damit Sie die beste Lösung für Ihre spezifischen Infrastrukturanforderungen ermitteln können.
Was sind Hyperscale-Rechenzentren?
Hyperscale-Rechenzentren (HDCs) arbeiten in einem enormen Maßstab, um den Verarbeitungs- oder Speicherbedarf der Unternehmen zu decken, die sie betreiben. Das Wort „Hyperscale“ beschreibt die Fähigkeit einer Computerarchitektur, schnell und massiv zu skalieren, um eine steigende Nachfrage zu erfüllen. In diesem Zusammenhang bezeichnet es ein Rechenzentrum, das für die enormen Verarbeitungslasten von Hightech-Unternehmen ausgelegt ist.
Im Allgemeinen gilt ein Rechenzentrum mit mehr als 5.000 Servern und einer Fläche von mehr als 10.000 Quadratfuß als Hyperscale-Rechenzentrum. Das sind die Mindestanforderungen – einige HDCs beherbergen mehr als eine Million Server. Sie sind für eine homogene Skalierung ausgelegt und unterstützen Projekte, die nahezu unbegrenzte Rechenleistung benötigen.
Die Kosten für den Aufbau eines HDCs sind ein begrenzender Faktor, wodurch diese Rechenzentren relativ exklusiv sind. Amazon, Google und Microsoft betreiben eigene Hyperscale-Rechenzentren. Obwohl solche Unternehmen diese in der Regel für den Eigenbedarf errichten, können sie auch Dienste an Drittanbieter verkaufen.
Wie funktionieren Hyperscale-Rechenzentren?
Hyperscale-Rechenzentren nutzen spezielle Geräte, Werkzeuge und Netzwerke, um Daten in großem Maßstab zu verarbeiten. Sie bestehen aus Tausenden von Servern, die in einer verteilten Rechnerarchitektur zusammenarbeiten. Diese Server arbeiten in Clustern, wobei jedes Cluster für eine bestimmte Arbeitslast zuständig ist.
Die Software umfasst Load-Balancing-Algorithmen, die dafür sorgen, dass die Arbeitslast verteilt wird, ohne einen einzelnen Server zu überlasten. Einzelne Server können zum Betrieb mehrerer virtueller Server verwendet werden.
Zu den in Hyperscale-Rechenzentren eingesetzten fortschrittlichen Netzwerktechnologien gehören softwaredefiniertes Networking oder Netzwerkfunktionsvirtualisierung zur Leistungsoptimierung, indem sie die Weiterleitung des Datenverkehrs und eine flexible Konfiguration ermöglichen.
Was sind Colocation-Rechenzentren?
Während einige Organisationen ihre eigenen Rechenzentren betreiben und andere für die Nutzung der Rechenleistung im Rechenzentrum eines Anbieters bezahlen, bilden Colocation-Rechenzentren eine Kombination aus beidem. Im Wesentlichen handelt es sich um gemeinsam genutzte Rechenzentrumsflächen, auf denen mehrere Unternehmen ihre eigenen Server und ihre eigene Netzwerkinfrastruktur besitzen und betreiben.
Die Vorteile sind zahlreich. Dank Skaleneffekten sind sie kostengünstiger und ermöglichen es kleineren Unternehmen, Rechenzentren zu niedrigeren Kosten aufzubauen, als wenn sie die gesamte Anlage besitzen, betreiben und mit Personal ausstatten müssten. Sie sind skalierbar. Sie sind zuverlässiger als das, was die meisten Unternehmen intern leisten könnten. Außerdem ermöglichen sie es Unternehmen, bestehende Rechenzentren an günstigen Standorten zu nutzen, statt den mühsamen und zeitaufwändigen Prozess der Grundstücksbeschaffung und Errichtung zu durchlaufen.
Wie funktionieren Colocation-Rechenzentren?
Colocation-Rechenzentren richten sich an Unternehmenskunden, indem sie ihnen die Möglichkeit bieten, sich die Rechenzentrumsfläche mit anderen Unternehmen zu teilen. Sie verwenden dieselben Technologien wie andere Rechenzentren und bieten dieselben Funktionen. Der Unterschied besteht darin, dass die Rechenzentrumsbetriebe mehrerer Unternehmen in derselben physischen Anlage untergebracht sind.
Die für ein erfolgreiches Rechenzentrum erforderliche Infrastruktur ist beträchtlich. Gemeinsam genutzte Rechenzentren nutzen Skaleneffekte, um die Kosten für die Bereitstellung ausreichender Bandbreite und einer kühlen, kontrollierten Umgebung für riesige Serverfarmen zu senken.
Anwendungsfälle für Hyperscale-Rechenzentren
Hyperscale-Rechenzentren kommen je nach Bedarf der jeweiligen Organisationen in zahlreichen Anwendungen und Branchen zum Einsatz. Hier sind einige der gängigsten.
Cloud Computing
Unternehmen, die Datenhosting und -management in Form von Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) und Infrastructure as a Service (IaaS) betreiben in der Regel zentralisierte Hyperscale-Rechenzentren, die ausreichend Leistung für diesen Bedarf bereitstellen.
Streamingdienste
Hyperscale-Rechenzentren bilden die Grundlage für die meisten großen Over-the-Top-(OTT)-Streamingplattformen, indem sie die benötigten enormen Speicherkapazitäten und den schnellen Datenzugriff bereitstellen. HDCs ermöglichen die nahtlose Übertragung von Daten an Millionen von Geräten gleichzeitig.
KI- und Machine-Learning-Algorithmen
Hyperscale-Rechenzentren sind für Unternehmen, die anspruchsvolle Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) ausführen, aufgrund ihrer Fähigkeit zur Verarbeitung riesiger Datenmengen von entscheidender Bedeutung. Google und IBM stellen spezialisierte Hyperscale-Rechenzentren für Deep-Learning-Forschung und KI-Dienste bereit und nutzen dabei ihre schnelle Konnektivität und enorme Rechenleistung, die den Rechenbedarf intelligenter Systeme effektiv decken.
Anwendungsfälle für Colocation-Rechenzentren
Nicht alle Unternehmen benötigen die außergewöhnliche Rechenleistung eines Hyperscale-Rechenzentrums. Hier sind einige der gängigsten Anwendungsfälle für Colocation-Rechenzentren.
Leistung, Kontrolle und Kosten
Da Colocation kostengünstiger ist als der Aufbau und die Wartung eines privaten Rechenzentrums, bilden Unternehmen, die die Speicherkapazität und Rechenleistung eines Rechenzentrums benötigen, sich aber die Kosten oder den Zeitaufwand für dessen Aufbau nicht leisten können, den Hauptmarkt. Datacenter-Colocation ist 37–52 Prozent günstiger als der Aufbau eines herkömmlichen Rechenzentrums mit Doppelboden. Colocation bietet außerdem eine umfassende Kontrolle über die Infrastruktur, die Cloud-Lösungen nicht in gleichem Maße ermöglichen, und trägt durch die gemeinsame Nutzung von Ressourcen dazu bei, die Umweltbelastung zu minimieren und die Belastung der Stromversorgungs- und Kühlsysteme zu reduzieren.
Redundanz
Die Unterbringung von Backupsystemen in einem Colocation-Rechenzentrum kann kostengünstige Redundanz für kritische Daten als sekundäre Quelle neben dem internen Speicher bieten.
Compliance
Unternehmen, die aufgrund gesetzlicher oder regulatorischer Vorgaben verpflichtet sind, Backups extern zu speichern, können diese Anforderungen erfüllen und Compliance gewährleisten, indem sie Fläche in einem Colocation-Rechenzentrum anmieten.
Fazit: Colocation vs. Hyperscale
Rechenzentren sind für den Bedarf moderner Unternehmen an leistungsfähiger Datenverarbeitung und Datenspeicherung von zentraler Bedeutung. Colocation- und Hyperscale-Rechenzentren decken diesen Bedarf jedoch auf unterschiedliche Weise ab. Colocation-Rechenzentren bieten Kontrolle, Kosteneffizienz und nachhaltige Infrastruktur, während Hyperscale-Rechenzentren für Anwendungen wie Cloud Computing und KI enorme Rechenleistung und Skalierbarkeit in den Vordergrund stellen. Die jeweiligen Anwendungsfälle hängen von Faktoren wie Kosten, Compliance, Redundanz, Skalierbarkeit und Sicherheit ab. Allgemein gesagt eignet sich Colocation für Unternehmen, die Kosteneffizienz, Kontrolle und Skalierbarkeit suchen, während Hyperscale ideal für umfangreiche Verarbeitungsanforderungen und vielfältige Anwendungen ist.
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