Cloud-Anwendungen sind komplexer geworden, da sie in der Regel auf verteilten Computersystemen basieren. Die Aufgabe ist, solche Systeme zu zentral gesteuerten Rechenclustern zusammenzuführen. (Quelle: GWDG)

Die Cloud-Computing-Branche ist in den vergangenen zehn Jahren massiv gewachsen. Damit haben sich viele neue Anwendungsbereiche ergeben, gleichzeitig sind die Anforderungen an die Hardware und die Leistungsfähigkeit der Cloud-Anwendungen gestiegen. Moderne Cloud- Anwendungen sind zudem immer komplexer geworden, da sie in der Regel auf verteilten Computersystemen basieren, mit einzelnen Komponenten, die mit hoher Verfügbarkeit laufen müssen. Wie solch unterschiedliche Systeme zu zentral gesteuerten Rechenclustern zusammengeführt und vereinheitlicht werden können und wie Planungsentscheidungen ablaufen könnten, damit beschäftigt sich ein neues europaweites Verbundprojekt, das die Universität Göttingen mit Beteiligung der Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen (GWDG) koordiniert.

Das Projekt DECICE hat sich als Ziel gesetzt, einen Cloud-Management- Rahmen für die Optimierung von Anwendungen zu entwickeln: In einem heterogenen System sollen Aufträge automatisch und adaptiv den am besten geeigneten Ressourcen zugeordnet werden. Ein digitaler Zwilling des Systems, der das gesamte ursprüngliche System widerspiegelt, dient der ganzheitlichen Überwachung. Ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender sogenannter Scheduler trifft dann Entscheidungen über die Platzierung von Aufträgen und Daten sowie die Umplanung von Aufträgen, falls diese an Systemveränderungen angepasst werden müssen. Zudem soll eine virtuelle Trainingsumgebung bereitgestellt werden, die Testdaten für das Training von Machine-Learning-Modellen und die Untersuchung von Was- wäre-wenn-Szenarien erzeugt.