Was ist Arbeitsaufwand?

In der Informationstechnologie (IT) bezeichnet der Begriff „Workload“ die Rechenaufgaben, Anwendungen, Dienste oder Prozesse, die IT-Ressourcen innerhalb einer Infrastrukturumgebung beanspruchen. Zu diesen Ressourcen zählen Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und Netzwerkbandbreite. Jeder digitale Vorgang – von der Ausführung einer Geschäftsanwendung bis hin zur Verarbeitung von Modellen der künstlichen Intelligenz – stellt eine Workload dar, die auf den zugrunde liegenden Hardware- und Softwaresystemen ausgeführt wird.

Workloads bestimmen, wie die Infrastruktur genutzt wird. Sie legen fest, welche Leistungsanforderungen gelten, wie Systeme skalieren müssen, wie Daten gespeichert und übertragen werden und wie Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit gewährleistet werden. In Unternehmensumgebungen reichen Workloads von traditionellen Geschäftsanwendungen und Web-Workloads für Unternehmen bis hin zu groß angelegten Analysen, Virtualisierung, Hochleistungsrechnen (HPC) undKI-gestützten Diensten.

Mit der Weiterentwicklung der IT-Umgebungen sind Workloads nicht mehr auf einen einzelnen Server oder ein einzelnes Rechenzentrum beschränkt. Sie können in privat verwalteten Rechenzentren, öffentlichen Cloud-Umgebungen, Hybrid-Bereitstellungen und Edge-Standorten ausgeführt werden. Jede Workload weist spezifische Merkmale auf, die das Infrastrukturdesign beeinflussen, darunter Rechenintensität, Speicherbedarf, Latenzempfindlichkeit, Anforderungen an den Speicherdurchsatz und Skalierbarkeitsanforderungen.

Das Verständnis dessen, was eine Arbeitslast ist und wie sich verschiedene Arbeitslasten verhalten, ist grundlegend für die Entwicklung effizienter, skalierbarer und energieoptimierter IT-Systeme.

Arten von IT-Workloads

IT-Workloads unterscheiden sich stark je nach den von ihnen unterstützten Anwendungen, den von ihnen verarbeiteten Daten und den erforderlichen Leistungsanforderungen. Manche Workloads erfordern hohe Rechenleistung, während bei anderen Speicherplatz, Speicherbandbreite oder Netzwerke mit geringer Latenz im Vordergrund stehen. Das Verständnis der verschiedenen Workload-Kategorien hilft Unternehmen dabei, ihre Infrastrukturressourcen auf betriebliche Anforderungen, Skalierbarkeitsziele und Effizienzziele abzustimmen. In den folgenden Abschnitten werden die wichtigsten Arten von Workloads beschrieben, die in modernen Unternehmens-, Cloud- und Edge-Umgebungen anzutreffen sind.

Rechenintensive Workloads

Rechenintensive Workloads sind in hohem Maße auf Rechenleistung angewiesen, um komplexe Berechnungen oder große Mengen paralleler Aufgaben auszuführen. Diese Workloads beanspruchen erhebliche Ressourcen der Zentralprozessoreinheit (CPU) oder der Grafikprozessoreinheit (GPU) und kommen häufig in den Bereichen Hochleistungsrechnen (HPC), wissenschaftliche Simulationen, Finanzmodellierung und Medien-Rendering zum Einsatz.

Auch Workloads für das Training im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) fallen in diese Kategorie, insbesondere wenn große Datensätze und tiefe neuronale Netze zum Einsatz kommen. Diese Umgebungen profitieren häufig von GPU-optimierten Systemen, die darauf ausgelegt sind, die parallele Verarbeitung zu beschleunigen und die Leistungseffizienz zu verbessern.

Web-Workloads in Unternehmen

Web-Workloads in Unternehmen unterstützen webbasierte Anwendungen, E-Commerce-Plattformen, Content-Management-Systeme und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), die den Geschäftsbetrieb gewährleisten. Diese Workloads müssen schwankende Zugriffsmuster bewältigen, eine hohe Verfügbarkeit gewährleisten und horizontal skalieren, um der wachsenden Nachfrage der Nutzer gerecht zu werden.

Sie werden in der Regel in virtualisierten oder containerisierten Umgebungen betrieben und über eine verteilte Infrastruktur verteilt. Um eine gleichbleibende Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten, setzen Unternehmen häufig auf skalierbare Rack-Systeme, die für den Einsatz in hoher Dichte und eine zuverlässige Verfügbarkeit in Unternehmensrechenzentren ausgelegt sind.

Speicherintensive Arbeitslasten

Speicherintensive Workloads sind auf eine große Speicherkapazität und hohe Bandbreite angewiesen, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten. In-Memory-Datenbanken, Echtzeit-Analyseplattformen und Caching-Systeme benötigen einen schnellen Zugriff auf die im RAM gespeicherten Daten, um die Latenz zu minimieren und die Transaktionsgeschwindigkeit zu verbessern.

Diese Workloads reagieren besonders empfindlich auf die Speicherarchitektur und die Systemkonfiguration. Eine angemessene Ressourcenzuweisung stellt sicher, dass die Leistung auch bei anhaltender oder unvorhersehbarer Auslastung stabil bleibt.

Speicherintensive Workloads

Bei speicherintensiven Workloads stehen Speichersysteme mit hoher Kapazität, eine schnelle Ein-/Ausgabeleistung und die Datensicherheit im Vordergrund. Beispiele hierfür sind Big-Data-Analysen, Backup- und Disaster-Recovery-Umgebungen, Data Lakes, Videoarchivierung und Unternehmensdateisysteme.

Solche Workloads erfordern unter Umständen Speicherarchitekturen mit hohem Durchsatz sowie die Unterstützung von Technologien wie NVMe und softwaredefiniertem Speicher. Eine auf Speicherplattformen mit hoher Kapazität basierende Infrastruktur kann die erforderliche Leistung und Skalierbarkeit bieten, um große und stetig wachsende Datensätze effizient zu verwalten.

Cloud-native und verteilte Workloads

Cloud-native Workloads basieren auf modernen Anwendungsarchitekturen wie Containern, Microservices und Orchestrierungs-Frameworks. Anstatt als einzelne monolithische Anwendung zu fungieren, bestehen diese Workloads aus kleineren, unabhängigen Diensten, die individuell skaliert und aktualisiert werden können, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen.

Verteilte Rechenmodelle verbessern die Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit, indem sie die Rechenlast auf mehrere Systeme verteilen. Infrastrukturen, die diese Architekturen unterstützen, nutzen häufig Serverarchitekturen mit mehreren Knoten, um die Ressourceneffizienz, die Fehlertoleranz und die horizontale Skalierbarkeit in Cluster-Computing-Umgebungen zu verbessern.

Edge-Workloads

Edge-Workloads sind Anwendungen, die eine Datenverarbeitung in unmittelbarer Nähe des Ortes erfordern, an dem die Daten erzeugt werden. Diese Workloads sind in der Regel latenz- oder bandbreitenkritisch und kommen häufig in der Telekommunikation, im Einzelhandel, in Fertigungssystemen, im Gesundheitswesen sowie bei der Implementierung intelligenter Infrastrukturen zum Einsatz.

Da Edge-Workloads häufig außerhalb zentraler Einrichtungen ausgeführt werden, erfordern sie eine kompakte und zuverlässige Infrastruktur, die in verteilten Umgebungen einsetzbar ist. Bei der Bereitstellung können Edge-Computing-Systeme zum Einsatz kommen, die darauf ausgelegt sind, die lokale Verarbeitung und die Betriebskontinuität zu gewährleisten.

Merkmale der Arbeitsbelastung und Ressourcenbedarf

Jede Arbeitslast weist spezifische technische Merkmale auf, die ausschlaggebend für die Gestaltung der Infrastruktur sind. Diese Merkmale beeinflussen die Wahl des Prozessors, die Speicherkapazität, die Speicherkonfiguration, die Netzwerkbandbreite und die Systemdichte. Durch das Verständnis des Verhaltens von Arbeitslasten können Unternehmen ihre Ressourcen an die Leistungserwartungen anpassen und dabei Effizienz und Skalierbarkeit gewährleisten.

Der Rechenbedarf ist oft der offensichtlichste Faktor. KI , Modellierung und fortgeschrittene Analysen erfordern eine beschleunigte Verarbeitung, die von GPU-optimierten Servern unterstützt wird, während bei herkömmlichen Unternehmensanwendungen eine ausgewogene CPU-Leistung und Virtualisierungsfunktionen im Vordergrund stehen können.

Ebenso wichtig sind die Speicheranforderungen. In-Memory-Datenbanken und Echtzeit-Analyseplattformen sind auf große Speicherkapazitäten und hohe Bandbreiten angewiesen, um Leistungsengpässe zu vermeiden. Speicherintensive Workloads, darunter große Datenbanken und Data Lakes, erfordern einen konstanten Durchsatz und skalierbare Architekturen, die auf Speicherplattformen mit hoher Kapazität basieren, um auch bei wachsenden Datenmengen die Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten.

Die Skalierbarkeit bestimmt auch die Gestaltung der Workloads. Verteilte und cloudnative Anwendungen stützen sich häufig auf Serverarchitekturen mit mehreren Knoten und cloudnative Infrastrukturplattformen, um eine horizontale Skalierung und schwankende Nachfragen zu bewältigen.

Wo Workloads ausgeführt werden: Rechenzentrum, Cloud, Hybrid und Edge

Moderne Workloads können je nach Geschäftszielen, gesetzlichen Anforderungen, Leistungserwartungen und Kostenaspekten in einer Vielzahl von Umgebungen bereitgestellt werden. Während Workload-Typen das Verhalten von Anwendungen bestimmen, legen Bereitstellungsmodelle fest, wo diese Workloads ausgeführt werden.

Workloads in lokalen Rechenzentren

Lokale Bereitstellungen bieten Unternehmen die volle Kontrolle über die Infrastruktur, Sicherheitsrichtlinien und das Compliance-Management. Geschäftskritische Datenbanken, ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und interne Unternehmens-Web-Workloads werden häufig in dedizierten Unternehmensrechenzentren betrieben, die auf vorhersehbare Leistung und hohe Verfügbarkeit ausgelegt sind.

Eine auf Blade-Servern oder skalierbaren Rack-Systemen basierende Infrastruktur ermöglicht eine hohe Serverdichte, eine zentralisierte Verwaltung und eine langfristige Infrastrukturplanung.

Workloads in der Public Cloud

Öffentliche Cloud-Umgebungen bieten elastische Kapazitäten und nutzungsabhängige Preismodelle. Unternehmen verlagern Workloads in die öffentliche Cloud, wenn schnelle Skalierbarkeit, geografische Verteilung oder geringere Investitionskosten im Vordergrund stehen.

Public-Cloud-Bereitstellungen basieren in der Regel auf einer Infrastruktur, die für Virtualisierung, Containerisierung und die Bündelung von Ressourcen in großem Maßstab ausgelegt ist.

Hybrid-Cloud-Workloads

Hybride Bereitstellungen kombinieren lokale und öffentliche Cloud-Infrastrukturen und ermöglichen es Organisationen und Unternehmen, Workloads je nach Leistung, Kosten, Datenhoheit oder gesetzlichen Anforderungen zuzuweisen. Dieses Modell ermöglicht eine dynamische Mobilität von Workloads bei gleichzeitiger Beibehaltung der Kontrolle über sensible Systeme.

Hybride Unternehmensstrategien sind oft auf eine skalierbare Infrastruktur angewiesen, die in allen Umgebungen einheitlich funktioniert und die Portabilität von Workloads sowie eine ausgewogene Ressourcenzuweisung ermöglicht.

Edge-Bereitstellungen

Edge-Implementierungen erweitern die Infrastruktur über zentralisierte Rechenzentren hinaus, um die Echtzeitverarbeitung näher an den Nutzern, Geräten oder Datenquellen zu ermöglichen. Unternehmen setzen auf Edge-Strategien, um Latenzzeiten zu verringern, den Bandbreitenverbrauch zu senken und die Reaktionsgeschwindigkeit von Anwendungen zu verbessern.

Diese Umgebungen stützen sich häufig auf Edge-Computing-Plattformen, die für den verteilten Betrieb und Standorte mit begrenztem Platzangebot konzipiert sind.

Lastmanagement und -optimierung

Unter Workload-Management versteht man die Prozesse und Technologien, die eingesetzt werden, um Rechenressourcen effizient auf Anwendungen und Dienste zu verteilen. Da Unternehmen immer vielfältigere Workloads über Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und Edge-Standorte hinweg betreiben, ist ein effektives Management unerlässlich, um Leistung, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle zu gewährleisten.

Im Kern umfasst das Workload-Management die Überwachung der Ressourcenauslastung, den Ausgleich zwischen Rechen- und Speicherzuweisung sowie die Sicherstellung, dass Anwendungen die benötigte Kapazität erhalten, ohne dass die Infrastruktur überdimensioniert wird. Virtualisierungsplattformen und Container-Orchestrierungs-Frameworks ermöglichen eine dynamische Ressourcenverteilung, sodass Workloads entsprechend dem Echtzeitbedarf skaliert werden können. Diese Elastizität ist besonders wichtig für Web-Workloads in Unternehmen und Cloud-native Anwendungen, die schwankenden Datenverkehrsmustern unterliegen.

Optimierung geht über die reine Skalierung hinaus. Sie umfasst die Abstimmung der Anforderungen an die Arbeitslast auf die Systemarchitektur, um die Leistung pro Watt zu verbessern, die Latenz zu verringern und den Durchsatz zu steigern. Rechenintensive Anwendungen können von einer beschleunigten Verarbeitung profitieren, die durch GPU-optimierte Server unterstützt wird, während datenintensive Umgebungen auf Speicherplattformen mit hoher Kapazität angewiesen sind, die für eine konstante Ein- und Ausgabeleistung ausgelegt sind. Verteilte Anwendungen stützen sich häufig auf Serverarchitekturen mit mehreren Knoten, um die Ausfallsicherheit und die Ressourceneffizienz zu verbessern.

Durch die kontinuierliche Analyse des Workload-Verhaltens und der Infrastrukturleistung können Unternehmen die Auslastung verbessern, Betriebskosten senken und sicherstellen, dass IT-Umgebungen auch weiterhin auf sich wandelnde Geschäftsanforderungen reagieren können. Eine effektive Workload-Optimierung ermöglicht letztlich skalierbares Wachstum bei gleichzeitig vorhersehbaren und energieeffizienten Betriebsabläufen.

Kritikalität der Arbeitslast, Sicherheit und Infrastrukturdesign

Nicht alle Workloads haben die gleichen geschäftlichen Auswirkungen. Manche Anwendungen tragen direkt zur Umsatzgenerierung oder zu wesentlichen Betriebsabläufen bei, während andere internen oder Entwicklungszwecken dienen. Daher müssen Infrastrukturentscheidungen die Priorität der Workloads, die Risikotoleranz, die Leistungsanforderungen und die gesetzlichen Verpflichtungen widerspiegeln. Durch die Bewertung der Kritikalität von Workloads können Unternehmen ihre Systemarchitektur auf die Erwartungen an das Serviceniveau, Sicherheitsstandards und die langfristige Betriebsstrategie abstimmen.

Kritikalität der Arbeitslast und Service-Levels

Workloads werden üblicherweise nach ihrer Bedeutung für die Geschäftskontinuität klassifiziert. Geschäftskritische Workloads, wie beispielsweise Transaktionsdatenbanken oder zentrale Unternehmens-Web-Workloads, erfordern hohe Verfügbarkeit, minimale Latenzzeiten und strenge Verfügbarkeitsgarantien. Geschäftskritische Workloads können zwar begrenzte Ausfallzeiten tolerieren, erfordern aber dennoch eine zuverlässige Leistung. Nicht-kritische Workloads, darunter Entwicklungs- und Testumgebungen, lassen in der Regel mehr Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung zu.

Service Level Agreements (SLAs) legen Leistungsbenchmarks, Verfügbarkeitsziele und Wiederherstellungsziele fest. Die Erfüllung dieser Anforderungen erfordert häufig Redundanz, Clustering und fehlertolerante Architekturen, die auf Blade-Server-Plattformen oder Multi-Node-Architekturen basieren. Durch die Abstimmung der Infrastruktur auf die Priorität der Workloads wird sichergestellt, dass Ressourcen angemessen zugewiesen werden und gleichzeitig das Betriebsrisiko minimiert wird.

Sicherheits- und Compliance-Anforderungen

Die Workload-Sensitivität hat erheblichen Einfluss auf die Bereitstellung und die Gestaltung der Infrastruktur. Anwendungen, die regulierte, vertrauliche oder geschützte Daten verarbeiten, müssen strenge Sicherheits- und Compliance-Standards einhalten. Zu diesen Anforderungen können Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Workload-Isolierung, Audit-Protokollierung und Richtlinien zur Datenlokalisierung gehören.

Bestimmte Workloads müssen unter Umständen in kontrollierten lokalen Umgebungen verbleiben, um gesetzliche Auflagen zu erfüllen, während andere in Hybrid- oder Cloud-Modellen betrieben werden können. Die Infrastruktur, die sensible Anwendungen unterstützt, muss so konzipiert sein, dass Datenintegrität und -verfügbarkeit gewährleistet sind, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Plattformen, die für eine sichere und skalierbare Bereitstellung ausgelegt sind – darunter auch einige Rack-Mount-Systeme –, helfen Unternehmen dabei, einen Ausgleich zwischen Datenschutz und betrieblicher Effizienz zu finden.

Mehrschichtiger Infrastrukturentwurf

Unternehmen setzen häufig mehrstufige Infrastrukturstrategien ein, um die Systemkapazitäten an die Bedeutung der Arbeitslasten und die Leistungsanforderungen anzupassen.

Tier-1-Workloads

Tier-1-Workloads sind geschäftskritische Anwendungen, die höchste Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und konstante Leistung erfordern. Diese Umgebungen basieren häufig auf hochredundanten Architekturen und Systemen der Enterprise-Klasse, die auf dauerhafte Betriebsbereitschaft ausgelegt sind.

Tier-2-Workloads

Workloads der Stufe 2 unterstützen wichtige Geschäftsfunktionen, lassen jedoch bei Wartungsarbeiten oder unerwarteten Ereignissen begrenzte Ausfallzeiten zu. Die Infrastruktur dieser Stufe sorgt in der Regel für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Kosteneffizienz bei gleichbleibender Zuverlässigkeit.

Workloads der Stufe 3

Zu den Tier-3-Workloads zählen Entwicklungs-, Test-, Archivierungs- oder nicht geschäftskritische Dienste. Bei diesen Workloads stehen Kostenoptimierung und Ressourcenkonsolidierung im Vordergrund; sie werden häufig auf gemeinsam genutzten oder weniger ausgelasteten Systemen ausgeführt, wie beispielsweise Speichersystemen mit hoher Kapazität für Archivierungs- oder Backup-orientierte Anwendungen.

Durch die Implementierung eines mehrstufigen Infrastrukturkonzepts können Unternehmen Leistung, Sicherheit und Investitionsaufwand an der Priorität der Workloads ausrichten und so sicherstellen, dass geschäftskritische Systeme angemessene Ressourcen erhalten, während weniger kritische Anwendungen kosteneffizient bleiben.

FAQs

1. Was ist der Unterschied zwischen einem Workload und einer Anwendung?
   Eine Anwendung ist ein Softwareprogramm, das bestimmte Aufgaben ausführt. Ein Workload bezeichnet den gesamten Rechenbedarf, der von einer oder mehreren Anwendungen, Diensten und Prozessen erzeugt wird, gemessen an deren Gesamtverbrauch an Rechen-, Speicher-, Speicherplatz- und Netzwerkressourcen.
2. Was ist eine Web-Workload für Unternehmen?
   Eine Web-Workload für Unternehmenbesteht aus webbasierten Anwendungen, die zentrale Geschäftsfunktionen unterstützen, darunter E-Commerce-Plattformen, Kundenportale und APIs. Diese Workloads erfordern hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und konstante Leistung, um schwankende Nutzeranforderungen und umsatzrelevante Vorgänge bewältigen zu können.
3. Was ist Workload-Automatisierung?
   Bei der Workload-Automatisierung werden Softwaretools eingesetzt, um Rechenaufgaben ohne manuelles Eingreifen zu planen, auszuführen und zu verwalten. Sie koordiniert Jobabhängigkeiten, die Ressourcenzuweisung und Skalierungsaktivitäten und hilft Unternehmen dabei, ihre Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und eine gleichbleibende Betriebsleistung zu gewährleisten.
4. Was ist ein Cloud-Workload?
   Ein Cloud-Workloadist eine Anwendung oder ein Dienst, der in einer öffentlichen, privaten oder hybriden Cloud-Umgebung ausgeführt wird. Diese Workloads nutzen in der Regel virtuelle Maschinen oder Container und profitieren von elastischer Skalierbarkeit und der Verfügbarkeit verteilter Ressourcen.
5. Was sind geschäftskritische Workloads?
   GeschäftskritischeWorkloads sind Anwendungen, die für den Kerngeschäftsbetrieb unverzichtbar sind. Ausfälle oder Leistungseinbußen können erhebliche finanzielle oder betriebliche Auswirkungen haben, weshalb eine hohe Verfügbarkeit, Redundanz, festgelegte Wiederherstellungsziele und strenge Service-Level-Vereinbarungen erforderlich sind.
6. Wie wirken sich Workloads auf die Gestaltung der Infrastruktur aus?
   Workloads bestimmen die Anforderungen an die Infrastruktur anhand von Rechenintensität, Speicherauslastung, Speicherdurchsatz, Latenzempfindlichkeit und Skalierbarkeitsanforderungen. Das Verständnis dieser Faktoren stellt sicher, dass Systeme so konzipiert werden, dass sie angemessene Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz bieten.
7. Was versteht man unter Workload-Skalierbarkeit?
   Workload-Skalierbarkeit bezeichnet die Fähigkeit einer Anwendung, schwankende Anforderungen zu bewältigen. Sie kann vertikal durch die Aufstockung von Systemressourcen oder horizontal durch die Verteilung von Aufgaben auf mehrere Systeme skaliert werden, um eine konstante Leistung zu gewährleisten.