Cloud als Strombörse Warum der Zeitpunkt eines Workloads wichtig wird

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Die Cloud entkoppelt Rechenleistung künftig nicht nur vom Standort, sondern auch von der Uhrzeit. Schwankende erneuerbare Energien machen den Zeitpunkt eines Workloads zum neuen Optimierungsfaktor – für Kosten, Effizienz und Nachhaltigkeit.

Unternehmen beziehen heute Rechenleistung flexibel aus der Cloud und können Kapazitäten je nach Bedarf skalieren. Der nächste Schritt könnte darin bestehen, Rechenleistung auch von der Uhrzeit zu entkoppeln. Denn je stärker Rechenzentren mit erneuerbaren Energien betrieben werden, desto interessanter wird eine bislang kaum beachtete Variable: der Beginn und das Ende eines Workloads.

Verschiebbare und zeitkritische Workloads unterscheiden

Gleich mal vorab: Für viele Anwendungen wird sich an der bisherigen Logik nichts ändern. Ein Onlineshop, ein Transaktionssystem oder eine Kommunikationsplattform kann nicht darauf warten, dass Strom besonders günstig ist. Wenn ein User eine Anfrage stellt, muss die Antwort sofort erfolgen. Anders sieht es bei Workloads aus, deren Ergebnisse erst später benötigt werden.

Genau hier beginnt das neue Cloud-Modell. Dafür sollten IT-Teams ihre Workloads zunächst danach klassifizieren, wie zeitkritisch sie sind. Welche Jobs müssen unmittelbar starten? Welche müssen innerhalb einer Stunde abgeschlossen sein? Welche können über Nacht laufen? Und welche lassen sich sogar um einen ganzen Tag verschieben?

Flexible Jobs systematisch bewerten

Der erste praktische Schritt wäre deshalb die Erfassung der Workloads, die besonders viel Rechenleistung benötigen und gleichzeitig zeitlich flexibel sind. Besonders interessant sind Jobs mit hoher Compute-Last, langer Laufzeit und einer ausreichend großen Deadline. Dazu zählen etwa Simulationen, große Datenverarbeitungen, Backups, Rendering-Aufgaben und Trainingsläufe für Machine-Learning-Modelle. Auch regelmäßige Reports oder ETL-Prozesse können geeignet sein, wenn sie nicht unmittelbar nach ihrem Start Ergebnisse liefern müssen.

Allerdings reicht die Betrachtung der Laufzeit für das neue Cloud-Modell nicht aus. IT-Teams müssten zudem auch Abhängigkeiten analysieren. Benötigt der Job Daten aus einem anderen System? Sind diese Daten über das gesamte Ausführungsfenster verfügbar? Kann der Prozess unterbrochen und später fortgesetzt werden? Ist ein Neustart nach einem Fehler möglich? Und welche Folgen hätte eine Verzögerung für nachgelagerte Prozesse? Erst wenn beispielsweise diese Fragen geklärt sind, lässt sich ein Workload sinnvoll zeitlich verschieben.

Erneuerbare Energien geben das Signal

Sind geeignete Workloads identifiziert, kommt der Energiepreis als weitere Variable hinzu. Mit einem wachsenden Anteil erneuerbarer Energien kann sich die Verfügbarkeit von Strom stärker verändern. Solarenergie steht beispielsweise vor allem tagsüber zur Verfügung, während die Erzeugung von Windkraft vom Wetter abhängt.

Für Rechenzentren entsteht daraus ein interessantes Zusammenspiel. Treffen hohe Verfügbarkeit erneuerbarer Energie, freie Rechenkapazitäten und eine geringe Nachfrage zusammen, kann ein attraktives Zeitfenster für bestimmte Berechnungen entstehen.

Der Strompreis allein genügt natürlich auch nicht als Entscheidungsgrundlage. Compute-Kosten, Speicher, Datenübertragung und die Verfügbarkeit bestimmter Ressourcen sollten ebenfalls berücksichtigt werden. Ein theoretisch günstiger Zeitpunkt kann beispielsweise unattraktiv werden, wenn dafür große Datenmengen in eine andere Region zu übertragen sind.

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Zeitliche Flexibilität in der Softwarearchitektur verankern

Damit zeitabhängiges Scheduling zuverlässig funktioniert, ist eine entsprechend angepasste Softwarearchitektur erforderlich. Prozesse, die unmittelbar auf Ereignisse reagieren sollen, sind nur bedingt zeitlich verschiebbar. Wogegen ein entkoppelter Batch-Job mit persistent gespeicherten Daten und einem klar definierten Ergebnis dagegen eine wesentlich höhere Flexibilität verspricht.

IT-Architekten bewerten Anwendungen nach dem neuen Cloud-Modell künftig nicht mehr ausschließlich nach Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Performance. Vielmehr entwickelt sich zeitliche Flexibilität zu einem eigenständigen Architekturmerkmal. Verschiebbare Workloads lassen sich möglichst unabhängig von anderen Prozessen ausführen. Ferner ist sein Zustand zu speichern, damit ein Neustart oder eine Unterbrechung möglich bleibt. Die benötigten Daten müssen verfügbar bleiben und das Ergebnis muss reproduzierbar sein.

Daten, Speicher und Netzwerk mitplanen

Besonders wichtig ist dabei die Verbindung zwischen Compute und Daten. Wenn ein Job zu einem günstigen Zeitpunkt zwar billig rechnen kann, dafür aber große Datenmengen durch das Netzwerk bewegt werden müssen, kann der Kostenvorteil schnell wieder verschwinden. Zeitbewusstes Cloud Computing ist deshalb kein reines Compute-Thema. Es betrifft Anwendung, Daten, Speicher, Netzwerk und Orchestrierung gleichermaßen.

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Mit einem kontrollierten Pilotprojekt starten

Unternehmen müssen dafür ihre Cloud-Architektur nicht sofort verändern. Sinnvoller ist ein schrittweises Vorgehen. Zunächst werden die Workloads erfasst und nach Kritikalität, Ressourcenbedarf und Verschiebbarkeit bewertet. Anschließend wird ein überschaubarer Pilot ausgewählt.

Für eine Testphase eignet sich beispielsweise ein regelmäßig laufender Batch-Job, der heute zu einer festen Uhrzeit startet. Statt einer festen Startzeit erhält er ein Zeitfenster und eine Deadline. Ein Scheduler kann anschließend entscheiden, wann die Ausführung unter Berücksichtigung von Kosten, Kapazität und gegebenenfalls Energieinformationen sinnvoll ist.

Für den Anfang empfiehlt es sich, dass ein solches System lediglich Empfehlungen ausgibt. Es könnte beispielsweise anzeigen, dass ein Job voraussichtlich zwischen zwei und fünf Uhr besonders günstig ausgeführt werden kann. Das IT-Team kann die Entscheidung zunächst kontrollieren und die tatsächlichen Kosten und Laufzeiten messen. Erst wenn ausreichend Erfahrungswerte vorhanden sind, könnte die Entscheidung vollständig automatisiert werden.

Scheduler bewerten mehrere Ausführungsoptionen

Mit einem neuen Cloud-Modell verändert sich auch die Rolle des Schedulers. Er verwaltet nicht mehr nur die Reihenfolge von Jobs, sondern bewertet unterschiedliche Ausführungsoptionen. Ein zeitbewusster Scheduler könnte prüfen, wann die benötigte Rechenkapazität verfügbar ist, wie hoch die erwarteten Kosten sind, welche Daten benötigt werden, wie lange der Job voraussichtlich läuft und wann seine Deadline erreicht wird.

Damit entsteht eine Art Fahrplan für Rechenleistung. Das heißt, ein Scheduler wartet nicht einfach auf freie Ressourcen, sondern sucht aktiv nach einem geeigneten Zeitpunkt. Für IT-Teams bedeutet das einen Perspektivwechsel. Infrastruktur wird nicht mehr ausschließlich nach Kapazität und Verfügbarkeit geplant. Auch die zeitliche Flexibilität eines Workloads wird zu einer relevanten Eigenschaft.

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