IBM (NYSE: IBM) erweitert das Portfolio von softwaredefinierten Infrastruktur-Lösungen mit kognitiven Funktionen. Kunden können damit ihre Computing-Ressourcen effektiver managen, um schnellere und bessere Ergebnisse aus primär datengetriebenen Anwendungen sowie Analytiklösungen zu bekommen. Die neue, intelligente Resourcen- und Workload-Managementsoftware nennt sich IBM Spectrum Computing und soll es Unternehmen erleichtern, möglichst umfassenden Wert aus ihren Daten zu ziehen. Damit können Anwendungen wie rechenintensive Analytik oder Machine Learning beschleunigt werden. Die neue Technologie kann in einer Vielzahl von Branchen zum Einsatz kommen, beispielsweise bei der Genom-Sequenzierung für verbesserte Krebsbehandlung, bei der Autoentwicklung im Design künftiger Modelle oder im Finanzbereich zur besseren Personalisierung von Angeboten für Kunden.
IDC schätzt den Markt für software-definierte Infrastruktur – also in dem Segment, in dem ein Rechenzentrum durch Software gemanaged, provisioniert und automatisiert wird unabhängig von den einzelnen Compute-, Speicher- oder Netzwerkkomponenten -– auf annähernd 51 Milliarden US-Dollar bis 2019 (1) bei einem durchschnittlichen Wachstum von 23,8 Prozent von 2014- bis 2019. Dies macht den Bereich zum schnellst wachsenden Segment des Infrastrukturmarkts laut IDC.
Die IBM Spectrum Computing-Plattform bietet neue kognitive, ressourcenbasierte Einsatzplanungs-Policies. Diese helfen bei der Verbesserung der Auslastung vorhandener Compute-Ressourcen. Sie dämpfen damit Kosten, während sie gleichzeitig Ergebnisse in den Bereichen HPC, Big Data, New-Generation-Anwendungen und Open-Source-Frameworks, wie Hadoop und Apache Spark, beschleunigen.
IBM Spectrum Computing unterstützt Unternehmen bei der Konsolidierung der Rechenzentrumsinfrastruktur und beim Ressourcenteilen quer über On-premise-, Cloud- oder Hybrid-Umgebungen.
Software für schnellere Einblicke in Daten: Entwickelt für die Beschleunigung von Datenanalysen, arbeitet IBM Spectrum Conductor mit Cloud-Anwendungen und Open-Source-Frameworks, beschleunigt die "Time-to-Results" durch die Befähigung komplexer Anwendungen, ihre Ressourcen zu teilen und schützt und verwaltet Daten gleichzeitig quer über ihren Lebenszyklus hinweg.
Integration mit Apache Spark: IBM Spectrum Conductor mit Spark vereinfacht den Einsatz von Apache Spark, einem Open-Source-Big-Data-Analytik-Framework. Es ermöglicht bis zu 60 Prozent schnellere (2) Analytik-Ergebnisse.
Beschleunigung bei Forschung und Design: IBM Spectrum LSF ist eine umfassende Workload-Managementsoftware mit flexiblen und einfach bedienbaren Schnittstellen, die Unternehmen dabei helfen können, Forschung und Design um das bis zu 150-fache (3) zu beschleunigen, während gleichzeitig die Kosten durch verbessertes Ressourcenteilen und gesteigerte Auslastung gedämpft werden.
„Supermicro Total Rack-Lösungen in Kombination mit IBM Spectrum Computing repräsentieren die branchenweit umfassendste softwaredefinierte Infrastruktur für komplexe Analytik-Anwendungen“, sagt Charlie Wu, General Manager, Rack Solutions bei Supermicro. „In Zusammenarbeit mit IBM haben wir unsere aktuellen Server-, Speicher- und Netzwerklösungen mit IBM Spectrum Conductur mit Apache Spark und IBM Spectrum LSF gebündelt, um die Bereitstellung einer skalierbaren Hochleistungsanalytikinfrastruktur zu beschleunigen. Unsere gemeinsamen Angebote ermöglichen die Erzeugung mehr vorhersagbarer Ergebnisse und Einblicke aus hybriden Cloud-Umgebungen.“
IBM Spectrum Conductor wurde über zwei Jahre hinweg entwickelt durch die Kooperation von IBM Entwicklern mit Kunden imit Blick auf die Beschleunigung von Next-Generation-Analytik. Die Software steuert multiple Anwendungen gleichzeitig mit Ressourcenallokation, um Ergebnisse schneller liefern zu können. Ein hocheffizientes Multi-Tenant-Scheduling ermöglicht Daten- und Ressourcenteilen ohne Beeinträchtigungen bei Verfügbarkeit oder Sicherheit.
Unter Anerkennung der vitalen Rolle von Open-Source-Software für die technische Community beabsichtigt IBM, eine wesentliche Komponente von IBM Spectrum Conductor dort einzubringen, um den Einsatz von Apache Spark bei Daten-Wissenschaftlern und Entwicklern weiter zu beschleunigen.
„Daten werden in immer schnellerem Tempo erzeugt, und ihr exponentielles Wachstum übersteigt die menschliche Fähigkeit, diese zu verstehen oder für bessere Geschäftseinblicke auszuwerten"“, sagt Bernard Spang, Vice President, IBM Software Defined Infrastructure. „Im Kern einer kognitiven Infrastruktur liegt daher der Bedarf an Hochleistungsanalytik von strukturierten und unstrukturierten Daten. IBM Spectrum Computing unterstützt Unternehmen beim beschleunigten Einsatz neuer Technologien zum Erreichen besserer Leistung.“
IBM Spectrum LSF liefert umfassende Workload- und Ressourcenmanagement-Eigenschaften für HPC-Forschungs-, Design- und Simulationsanwendungen. Die Anwenderfreundlichkeit wurde verbessert durch eine mobile Benutzeroberfläche, verbessertes Reporting und eine bessere Sichtbarkeit der Workloads. Signifikante Leistungsverbesserungen ermöglichen einen bis zu fünffach höheren Durchsatz und eine bis zu dreifach höhere Skalierbarkeit gegenüber vorherigen IBM Plattform LSF-Versionen (4).
„Während Autorennen zwar vom Fahrern am Steuer gewonnen werden, erfordert das Design eines Formel-Eins-Wagens laufende Technologieanstrengungen, um die Leistung der verfügbaren IT-Ressourcen ausnutzen zu können“, sagt Matt Cadieux, CIO, Red Bull Racing. „IBM Spectrum LSF hilft uns, eine exzellente Leistung für unsere anspruchsvollsten Compute- und datenintensiven Anwendungen zu erhalten. Wir erreichen mehr mit weniger Ressourcen, können Infrastruktur und Administration reduzieren und beschleunigen die Entwicklung neuer Rennfahrzeuge.“
[1] Worldwide Software-Defined Infrastructure, 2014–2019: Forecast Report – January 2016, Doc#US40903016
[2] March 28, 2016 STAC Securities Technology Analysis Center, Spark Resource Manager– Phase 1
[3] IBM Internal testing results based on 16 physical x86_64 servers; CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 @ 2.60GHz (total 16 core on each server) Memory: 132 GB, OS: RHELS 6.4; Edison benchmark environment achieved 8M jobs/hour in a 128 core (16 host * 8 core) and 10M jobs/hour in a 256 (16 host x 16 core)
[4] IBM Internal testing results based on 16 physical x86_64 servers; CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 @ 2.60GHz (total 16 core on each server) Memory: 132 GB, OS: RHELS 6.4; Edison benchmark environment achieved 8M jobs/hour in a 128 core (16 host * 8 core) and 10M jobs/hour in a 256 (16 host x 16 core)
Über IBM Spectrum Computing
IBM Spectrum Computing-Software umfasst IBM Spectrum Conductor, IBM Spectrum LSF und IBM Spectrum Symphony. Das erweiterte Software-defined-Computing-Portfolio ergänzt die IBM Spectrum Storage Software-defined-Speicherfamilie. Das IBM Spectrum-Portfolio bietet Kunden ein einzigartiges Set an softwaredefinierter Infrastruktur-Möglichkeiten. Weitere Informationen:www.ibm.com/spectrum-computing.
IDC schätzt den Markt für software-definierte Infrastruktur – also in dem Segment, in dem ein Rechenzentrum durch Software gemanaged, provisioniert und automatisiert wird unabhängig von den einzelnen Compute-, Speicher- oder Netzwerkkomponenten -– auf annähernd 51 Milliarden US-Dollar bis 2019 (1) bei einem durchschnittlichen Wachstum von 23,8 Prozent von 2014- bis 2019. Dies macht den Bereich zum schnellst wachsenden Segment des Infrastrukturmarkts laut IDC.
Die IBM Spectrum Computing-Plattform bietet neue kognitive, ressourcenbasierte Einsatzplanungs-Policies. Diese helfen bei der Verbesserung der Auslastung vorhandener Compute-Ressourcen. Sie dämpfen damit Kosten, während sie gleichzeitig Ergebnisse in den Bereichen HPC, Big Data, New-Generation-Anwendungen und Open-Source-Frameworks, wie Hadoop und Apache Spark, beschleunigen.
IBM Spectrum Computing unterstützt Unternehmen bei der Konsolidierung der Rechenzentrumsinfrastruktur und beim Ressourcenteilen quer über On-premise-, Cloud- oder Hybrid-Umgebungen.
Software für schnellere Einblicke in Daten: Entwickelt für die Beschleunigung von Datenanalysen, arbeitet IBM Spectrum Conductor mit Cloud-Anwendungen und Open-Source-Frameworks, beschleunigt die "Time-to-Results" durch die Befähigung komplexer Anwendungen, ihre Ressourcen zu teilen und schützt und verwaltet Daten gleichzeitig quer über ihren Lebenszyklus hinweg.
Integration mit Apache Spark: IBM Spectrum Conductor mit Spark vereinfacht den Einsatz von Apache Spark, einem Open-Source-Big-Data-Analytik-Framework. Es ermöglicht bis zu 60 Prozent schnellere (2) Analytik-Ergebnisse.
Beschleunigung bei Forschung und Design: IBM Spectrum LSF ist eine umfassende Workload-Managementsoftware mit flexiblen und einfach bedienbaren Schnittstellen, die Unternehmen dabei helfen können, Forschung und Design um das bis zu 150-fache (3) zu beschleunigen, während gleichzeitig die Kosten durch verbessertes Ressourcenteilen und gesteigerte Auslastung gedämpft werden.
„Supermicro Total Rack-Lösungen in Kombination mit IBM Spectrum Computing repräsentieren die branchenweit umfassendste softwaredefinierte Infrastruktur für komplexe Analytik-Anwendungen“, sagt Charlie Wu, General Manager, Rack Solutions bei Supermicro. „In Zusammenarbeit mit IBM haben wir unsere aktuellen Server-, Speicher- und Netzwerklösungen mit IBM Spectrum Conductur mit Apache Spark und IBM Spectrum LSF gebündelt, um die Bereitstellung einer skalierbaren Hochleistungsanalytikinfrastruktur zu beschleunigen. Unsere gemeinsamen Angebote ermöglichen die Erzeugung mehr vorhersagbarer Ergebnisse und Einblicke aus hybriden Cloud-Umgebungen.“
IBM Spectrum Conductor wurde über zwei Jahre hinweg entwickelt durch die Kooperation von IBM Entwicklern mit Kunden imit Blick auf die Beschleunigung von Next-Generation-Analytik. Die Software steuert multiple Anwendungen gleichzeitig mit Ressourcenallokation, um Ergebnisse schneller liefern zu können. Ein hocheffizientes Multi-Tenant-Scheduling ermöglicht Daten- und Ressourcenteilen ohne Beeinträchtigungen bei Verfügbarkeit oder Sicherheit.
Unter Anerkennung der vitalen Rolle von Open-Source-Software für die technische Community beabsichtigt IBM, eine wesentliche Komponente von IBM Spectrum Conductor dort einzubringen, um den Einsatz von Apache Spark bei Daten-Wissenschaftlern und Entwicklern weiter zu beschleunigen.
„Daten werden in immer schnellerem Tempo erzeugt, und ihr exponentielles Wachstum übersteigt die menschliche Fähigkeit, diese zu verstehen oder für bessere Geschäftseinblicke auszuwerten"“, sagt Bernard Spang, Vice President, IBM Software Defined Infrastructure. „Im Kern einer kognitiven Infrastruktur liegt daher der Bedarf an Hochleistungsanalytik von strukturierten und unstrukturierten Daten. IBM Spectrum Computing unterstützt Unternehmen beim beschleunigten Einsatz neuer Technologien zum Erreichen besserer Leistung.“
IBM Spectrum LSF liefert umfassende Workload- und Ressourcenmanagement-Eigenschaften für HPC-Forschungs-, Design- und Simulationsanwendungen. Die Anwenderfreundlichkeit wurde verbessert durch eine mobile Benutzeroberfläche, verbessertes Reporting und eine bessere Sichtbarkeit der Workloads. Signifikante Leistungsverbesserungen ermöglichen einen bis zu fünffach höheren Durchsatz und eine bis zu dreifach höhere Skalierbarkeit gegenüber vorherigen IBM Plattform LSF-Versionen (4).
„Während Autorennen zwar vom Fahrern am Steuer gewonnen werden, erfordert das Design eines Formel-Eins-Wagens laufende Technologieanstrengungen, um die Leistung der verfügbaren IT-Ressourcen ausnutzen zu können“, sagt Matt Cadieux, CIO, Red Bull Racing. „IBM Spectrum LSF hilft uns, eine exzellente Leistung für unsere anspruchsvollsten Compute- und datenintensiven Anwendungen zu erhalten. Wir erreichen mehr mit weniger Ressourcen, können Infrastruktur und Administration reduzieren und beschleunigen die Entwicklung neuer Rennfahrzeuge.“
[1] Worldwide Software-Defined Infrastructure, 2014–2019: Forecast Report – January 2016, Doc#US40903016
[2] March 28, 2016 STAC Securities Technology Analysis Center, Spark Resource Manager– Phase 1
[3] IBM Internal testing results based on 16 physical x86_64 servers; CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 @ 2.60GHz (total 16 core on each server) Memory: 132 GB, OS: RHELS 6.4; Edison benchmark environment achieved 8M jobs/hour in a 128 core (16 host * 8 core) and 10M jobs/hour in a 256 (16 host x 16 core)
[4] IBM Internal testing results based on 16 physical x86_64 servers; CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 @ 2.60GHz (total 16 core on each server) Memory: 132 GB, OS: RHELS 6.4; Edison benchmark environment achieved 8M jobs/hour in a 128 core (16 host * 8 core) and 10M jobs/hour in a 256 (16 host x 16 core)
Über IBM Spectrum Computing
IBM Spectrum Computing-Software umfasst IBM Spectrum Conductor, IBM Spectrum LSF und IBM Spectrum Symphony. Das erweiterte Software-defined-Computing-Portfolio ergänzt die IBM Spectrum Storage Software-defined-Speicherfamilie. Das IBM Spectrum-Portfolio bietet Kunden ein einzigartiges Set an softwaredefinierter Infrastruktur-Möglichkeiten. Weitere Informationen:www.ibm.com/spectrum-computing.
