So viel können Sie mit FishOS sparen!
FishOS erhöht die Auslastung und senkt die Kosten
Durch die Erhöhung der Auslastung bei gleichzeitiger Einhaltung der Service Level und Sicherstellung der Servicequalität hilft FishOS Ihnen, die Überbelegung von Servern zu reduzieren, den Betrieb des Rechenzentrums zu optimieren und die Betriebskosten für Energie, Server und Anlagen zu senken.
Einem Artikel der New York Times zufolge ist die Serverauslastung in Rechenzentren gering und reicht von unter 10 % bis zu etwa 35 %. Bei einem virtualisierten Rechenzentrum kann eine niedrige Auslastung auf diese beiden Probleme zurückgeführt werden:
1. Problem der Erstplatzierung
Dieses Problem ist darauf zurückzuführen, dass die Arbeitslast nicht optimal platziert ist. Beim Starten von VMs müssen diese optimal und schnell innerhalb einer großen, sich dynamisch verändernden Anlage platziert werden. Dies ist jedoch rechnerisch nicht trivial, und die erforderliche Datenmenge ist immens, was sich in einem großen Rechenzentrum noch weiter vergrößert.
2. Problem der Neugewichtung
Dieses Problem ist darauf zurückzuführen, dass die Server im Rechenzentrum trotz schwankender Arbeitslast nicht ausgeglichen werden. Wenn sich die Arbeitslast der VMs ändert (und die Arbeitslast kann sich stark ändern!), müssen die VMs in einem großen Rechenzentrum neu ausbalanciert werden, wobei die Anforderungen an die Arbeitslast erfüllt werden müssen und die Anzahl der Server entsprechend den Anforderungen an die Arbeitslast angepasst werden muss. Vor allem ist dies auch rechnerisch sehr schwer zu bewerkstelligen, da es sich um große Datenmengen handelt, was mit zunehmender Größe der Rechenzentren noch schwieriger wird.
Lösung von zwei Hälften des Problems
Das Initial Placement Problem und das Rebalancing Problem sind zwei Hälften des Kerns des Problems der geringen Auslastung.
Erstens können durch die Lösung des Initial Placement Problems und des Rebalancing Problems die Anforderungen an das Serviceniveau erfüllt werden, ohne dass eine Überversorgung mit Servern erforderlich ist, und eine Verschlechterung der Servicequalität kann vermieden werden. Zweitens kann auch der Betrieb von Rechenzentren optimiert werden, wodurch die Betriebskosten für Energie, Server und Anlagen gesenkt werden.
Keine Verschwendung: optimierte OpEx und CapEx
Cloud-Ressourcen werden in der Regel auf der Grundlage von Reservierungen verwaltet. Dies führt zu einer Verschwendung für Cloud-Betreiber, deren Serverauslastung typischerweise im niedrigen Bereich von 10 – 15 % liegt.
Mit FishOS werden die Cloud-Ressourcen optimal verwaltet, was zu erheblichen Einsparungen führt. Wenn Sie beispielsweise FishOS gestatten, Ihre Serverauslastung von mageren 15 % auf etwa 45 % zu erhöhen (was durchaus möglich ist und keineswegs die Grenze darstellt), würden Ihre Betriebskosten um 67 % sinken. Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um zu überlegen, wie sich dies auf Ihr Endergebnis auswirken würde. Hinzu kommt der kostensparende Effekt, dass Sie weniger Geräte anschaffen und ersetzen müssen, um Ihre Arbeitslasten zu bewältigen (da die angeschafften Server optimal genutzt werden).
Eine Verdopplung der Serverauslastung würde sich auf die Betriebskosten für Energie auswirken:
Energie-OpEx-Einsparung – Fall 1
| Anzahl der Server | 55,000 |
| Elektrizitätskosten (pro kWh) | 0,10 EUR |
| Jährliche Stromrechnung | 15 MIO. EUR |
| OpEx-Einsparungen durch 2x höhere Auslastung möglich | 7,5 MIO. EUR |
Energie-OpEx-Einsparung – Fall 2
| Anzahl der Server | 120 |
| Elektrizitätskosten (pro kWh) | 0,10 EUR |
| Jährliche Stromrechnung | 140.000 EUR |
| OpEx-Einsparungen durch 2x höhere Auslastung möglich | 70.000 EUR |
So viel können Sie bei den Hardware- und Infrastrukturkosten einsparen:
Hardware- und Infrastruktur-KapEx-Einsparung – Fall 1 (bestehende Anlage)
| Anzahl der Server | 55,000 |
| Zunahme der Arbeitsbelastung | 16% |
| Investitionen in Hardware und Infrastruktur über 4 Jahre | EUR 1B |
| CapEx-Einsparung durch 2x höhere Auslastung möglich | 168 MIO. EUR |
Hardware- und Infrastruktur-KapEx-Einsparung – Fall 2 (neue Einrichtung)
| Anzahl der Server | 120 |
| Zunahme der Arbeitsbelastung | 16% |
| Investitionen in Hardware und Infrastruktur über 4 Jahre | 4,6 MIO. EUR |
| CapEx-Einsparung durch 2x höhere Auslastung möglich | 2,3 MIO. EUR |
Erfahren Sie mehr darüber, wie wir Ihre Cloud-Kosten senken können.