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Illustration mit Collage aus Piktogrammen von Computermonitor, Server, Wolken, Punkten

Veröffentlicht: 21. März 2024
Mitwirkende: Phill Powell, Ian Smalley

Was ist ein Hyperscale-Rechenzentrum?

Ein Hyperscale-Rechenzentrum ist ein riesiges Rechenzentrum, das extreme Skalierbarkeitsfunktionen bietet und für Workloads in großem Umfang mit einer optimierten Netzwerkinfrastruktur, optimierter Netzwerkkonnektivität und minimierter Latenz entwickelt wurde.

Aufgrund des ständig steigenden Bedarfs an Datenspeicherung werden Hyperscale-Rechenzentren weltweit von zahlreichen Anbietern und für eine Vielzahl verschiedener Zwecke eingesetzt, darunter künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung, Datenanalyse, Datenspeicherung, Datenverarbeitung und andere Big Data IT-Aktivitäten.

„Hyperscale-Rechenzentren“ oder „Hyperscaler“?

Es ist lohnenswert, sich einen Moment Zeit zu nehmen, um diese Begriffe und etwaige Unklarheiten zu klären. Zunächst einmal werden die Begriffe oft synonym verwendet, was zu Verwirrungen führen kann.

 „Hyperscaler“ wird oft als Spitzname für Hyperscale-Rechenzentren verwendet. Leider hat der Begriff „Hyperscaler“ bereits eine etablierte Bedeutung und wird ebenso häufig für Cloud-Service-Provider (CSPs) wie AWS und andere Unternehmen verwendet, die Services im Bereich Hyperscale-Rechenzentrum anbieten.

Da derselbe Begriff sowohl für eine Art von Rechenzentrum als auch für Unternehmen verwendet werden kann, die sich auf Hyperscale-Computing spezialisiert haben und diese Rechenzentren bereitstellen, besteht Verwechslungsgefahr (z. B. „Der Hyperscaler hat den Hyperscaler erstellt“). Für die Zwecke dieser Seite sprechen wir also jeweils mit ihrem eindeutigen Begriff über Hyperscale-Rechenzentren und Cloud-Service-Provider (CSPs) und vermeiden den allgemeineren Begriff „Hyperscaler“.

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Wie funktionieren Hyperscale-Rechenzentren?

Rechenzentren (jeglicher Größe) lassen sich auf das wichtige Konzept der Virtualisierung zurückführen. Die Virtualisierung erstellt mithilfe von Software eine Abstraktionsebene über Computerhardware, um die Hardwarekomponenten eines einzelnen Computers in mehrere Virtual Machines (VMs) zu unterteilen. Jede VM führt ihr eigenes Betriebssystem aus und verhält sich wie ein unabhängiger Computer, obwohl sie nur auf einem Teil der tatsächlich zugrunde liegenden Computerhardware ausgeführt wird. Auf diese Weise ermöglicht Virtualisierung das Cloud Computing.

Ein Hyperscale-Rechenzentrum unterscheidet sich hauptsächlich durch seine schiere Größe von herkömmlichen Rechenzentren. Ein Hyperscale-Rechenzentrum erfordert einen physischen Standort, der groß genug ist, um das gesamte zugehörige Equipment unterzubringen – darunter mindestens 5.000 Server und möglicherweise kilometerlanges Verbindungsequipment. Daher können Hyperscale-Rechenzentren problemlos mehrere Millionen Quadratmeter Fläche umfassen.

Redundanz ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Hyperscale-Rechenzentren und bedeutet ganz einfach, dass Backup-Maßnahmen und/oder -Geräte bereitgestellt werden müssen, die bei einem Geräteausfall oder einer Unterbrechung der Stromversorgung automatisch aktiviert werden können. Redundanz ist besonders wichtig für Hyperscale-Rechenzentren, da diese Systeme oft automatisch im Hintergrund, rund um die Uhr und mit wenig direkter Überwachung laufen.

Hyperscale-Rechenzentren: Erste Überlegungen

Ein Unternehmen, das ein Hyperscale-Rechenzentrum betreiben möchte, muss viele Entscheidungen treffen, um die optimale Vorgehensweise herauszufinden. Die erste Frage könnte lauten: „Sollen wir bauen oder mieten?“ Selbst der Bau eines kleineren Rechenzentrums ist mit gewissen Investitionen verbunden. Der Bau eines Hyperscale-Rechenzentrums erfordert ein noch größeres finanzielles Engagement.

Viele Unternehmen wählen einen anderen Weg und entscheiden sich für ein Colocation-Rechenzentrum – dabei vermieten die Eigentümer eines Rechenzentrums Einrichtungen und Serverflächen an andere Unternehmen. Der Reiz dieser Methode sollte sofort ersichtlich sein: Die Vermietung von Raum für Hardware erfordert eine deutlich geringere Investition als der Bau eines ganzen Gebäudes zur Unterbringung von Equipment, zumindest was die im Voraus gezahlten Beträge angeht.

Vergleicht man die beiden grundlegenden Optionen, so wird deutlich, dass jede ihre Vor- und Nachteile hat. Der Bau eines Hyperscale-Rechenzentrums ist in der Regel teuer und arbeitsintensiv, aber er ermöglicht auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittene Hyperscale-Einrichtungen, die in allen anpassbaren Aspekten optimiert sind.

Die Anmietung von Räumlichkeiten in einem Colocation-Rechenzentrum bietet hingegen mehr Mobilitätsmöglichkeiten und erfordert wesentlich geringere Investitionen. Es ist jedoch sehr unwahrscheinlich, dass ein Colocation-Rechenzentrum nach den idealen Spezifikationen dieses Kunden konzipiert wurde.

 Einige Unternehmen entscheiden sich wiederum für eine weitere Option, die ihnen die Gewissheit gibt, dass sie bei weiteren Fortschritten in der Lage sind, ihr System nach oben zu skalieren, ohne zusätzliches und teures Speicherequipment für ihr Private Cloud-basiertes System kaufen zu müssen. Für viele dieser Unternehmen ist es optimal, sich von einem privaten System weg zu bewegen und ihren Betrieb in eine Public Cloud-Umgebung zu verlagern, wie es bei Software-as-a-Service (SaaS) Apps wie Microsoft 365 oder Google Suite der Fall ist.

Es gibt andere Varianten wie modulare Rechenzentren, bei denen es sich um vorgefertigte Einrichtungen handelt, die für die Nutzung als Rechenzentrum konzipiert sind. Die modularen Rechenzentren sind nicht nur vorgefertigt, sondern auch bereits mit Rohren und der notwendigen Kühlung ausgestattet. Modulare Rechenzentren eignen sich optimal für Unternehmen, die die Funktionalität von Rechenzentren in begrenztem Umfang ausprobieren möchten, bevor sie große Investitionen tätigen, sowie für Unternehmen, die schnell eine zuverlässige Rechenzentrumslösung implementieren müssen.

Hyperscale Geschichte

Rechenzentren werden schon seit den 40er Jahren genutzt, als ein einziger riesiger Computer noch ganze Abteilungsräume ausfüllte. Da Computer im Laufe der Jahre immer platzsparender wurden, entwickelte sich auch der ihnen vor Ort zugewiesene physische Platz weiter. In den 1990er Jahren kam es dann zum ersten Mal zu Mikrocomputern, die den für den IT-Betrieb erforderlichen Platzbedarf radikal reduzierten. Es dauerte nicht lange, bis „Serverräume“ stattdessen als „Rechenzentren“ bezeichnet wurden.

Als einer der wichtigsten Fortschritte gilt die Eröffnung des ersten Hyperscale-Rechenzentrums durch Google im Jahr 2006 in The Dalles, Oregon (in der Nähe von Portland). Diese Hyperscale-Einrichtung nimmt derzeit eine Fläche von über 120.000 Quadratmetern ein und beschäftigt rund 200 Rechenzentrumsbetreiber. Der Begriff „derzeit“ wird verwendet, weil Google aktuell Pläne verfolgt, diesen „Energiecampus“ im Rahmen eines 600 Millionen Dollar schweren Projekts zu erweitern und ein fünftes Gebäude mit einer Fläche von 27.000 Quadratmetern zu errichten. Als Zeichen seines weiteren Engagements für diese Technologie betreibt Google nun 14 Rechenzentren in den USA – sowie 6 in Europa, 3 in Asien und 1 in Chile.

Derzeit gibt es die weltweit größten Hyperscale-Einrichtungen (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) in der chinesischen Region Innere Mongolei. Dort betreibt China Telecom ein Hyperscale-Rechenzentrum mit einer Fläche von knapp einer Million Quadratmetern. Anders ausgedrückt: Das größte Rechenzentrum ist so groß wie 165 reguläre US-Fußballfelder – und das alles auf einer Fläche von 11 Fußballfeldern Breite und 15 Fußballfeldern Länge. Es überrascht nicht, dass dieses riesige Hyperscale-Rechenzentrum (dessen Bau 3 Milliarden US-Dollar gekostet hat) mit allem ausgestattet ist, was es funktionell benötigt. Es verfügt sogar über Wohneinrichtungen für die dort tätigen Betreiber des Hyperscale-Rechenzentrums.

Die drei wichtigsten Hyperscale-Unternehmen

Das Ranking der führenden Hyperscale-Unternehmen ist gar nicht so einfach zu bestimmen. Zunächst ist es relativ einfach zu definieren, welche Kriterien dafür angewendet werden müssen. Theoretisch könnte man sich auf die Anzahl der eigenen oder selbstgebauten Hyperscale-Rechenzentren konzentrieren. Das ist allerdings keine ganz zuverlässige Methode, um die von einem Unternehmen bereitgestellten Cloud-Services zu beurteilen, da zahlreiche Unternehmen (darunter auch Apple) einige der von ihnen genutzten Rechenzentren von anderen Dienstanbietern mieten.

Damit bleibt nur ein brauchbarer Vergleichswert: Prozent des Marktanteils. Dies ist letztendlich der beste Indikator dafür, welche Hyperscale-Unternehmen den Markt wirklich beherrschen. Auch wenn diese Methode etwas unvollkommen ist, denn der Markt für Hyperscale-Computing ist nie statisch, sondern befindet sich immer in Bewegung.

Es gibt jedoch zahlreiche Trends, die darauf hindeuten, dass sich derzeit eine obere Schicht von drei Hyperscale-Anbietern eine solide Position im größten Segment dieses Marktes erarbeitet hat:

Amazon Web Services (AWS)

Derzeit ist AWS der größte Anbieter von Hyperscale-Cloud-Services mit einem kommerziellen AWS Marktanteil (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) von ca. 32 %. AWS operiert in 32 Cloud-Regionen und 102 Verfügbarkeitszonen mit einer Gesamtfläche von 3,1 Millionen Quadratmetern. AWS ist für seine Expertise in den Bereichen Automatisierung, Datenbankmanagement und Datenanalyse bekannt.

Microsoft Azure

Microsofts beliebte Hyperscale-Plattform Azure macht derzeit etwa 23 % (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) des Hyperscale-Marktes aus. Azure wird in 62 Cloud-Regionen mit 120 Verfügbarkeitszonen betrieben. Es überrascht nicht, dass Microsoft Azure besonders gut in Verbindung mit Microsoft-Software für Unternehmensrechenzentren funktioniert.

Google Cloud Platform (GCP)

Ursprünglich und vor allem für sein umfangreiches Fachwissen im Umgang mit Daten bekannt, kontrolliert Google Cloud rund 10 % (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) des Hyperscale-Marktes und arbeitet in 39 Cloud-Regionen mit 118 Verfügbarkeitszonen. Neben der Datenhandhabung und -verarbeitung ist GCP für Unternehmen auch aufgrund seiner Stärken in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und erweiterte Analytik attraktiv.

Hyperscale-Unternehmen der nächsten Generation

Zahlreiche andere Anbieter sind auf demselben Markt innerhalb einer sekundären Ebene des Marktanteils tätig.

  • Alibaba Cloud: Obwohl es nicht so groß ist wie AWS oder andere Top-Anbieter, besitzt Alibaba einen starken Hyperscale-Marktanteil innerhalb der Asien-Pazifik-Region. Zu den bemerkenswerten Angeboten gehören infrastrukturbezogene Produkte und KI-Services.

  • Apple: Apple verwendet ein Hybridmodell für seinen Cloud-Service. Apple besitzt acht Rechenzentren in den USA, Europa und China und plant, weitere zu bauen. Darüber hinaus verfügt Apple über mehrjährige Leasingvereinbarungen für Cloud-Computing-Services von Anbietern wie AWS und GCP.

  • IBM Cloud: IBM Cloud wird schon lange mit technologischer Entwicklung in Verbindung gebracht und verfügt über umfassende Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmensrechenzentren und der Bereitstellung von Services in einer Vielzahl von verwandten Bereichen. In letzter Zeit erlangte das Unternehmen durch seine Pionierarbeit im Bereich KI neue Bekanntheit.

  • Meta Platforms: Das Mutterunternehmen hinter beliebten Online-Plattformen wie Facebook und Instagram betreibt 21 Hyperscale-Rechenzentren auf der ganzen Welt, deren Gesamtfläche bei knapp 5 Millionen Quadratmetern liegt.

  • Oracle Cloud Infrastructure (OCI): OCI hat sich als kostengünstigere Alternative zu AWS positioniert und bietet ähnliche Services zu einem deutlich reduzierten Preis. OCI zeichnet sich dadurch aus, die Erstellung von cloudnativen Apps und die einfache Migration geschäftskritischer Workloads zu ermöglichen.

Stromverbrauch im Hyperscale-Rechenzentrum

Der Stromverbrauch ist das größte Problem bei Hyperscale-Rechenzentren. Die enorme Rechenleistung, die für den Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren benötigt wird, erfordert enorme Mengen an Strom. Wie der Aufstieg von Kryptowährungen und des Bitcoin-Minings sind Hyperscale-Rechenzentren eine relativ neue technologische Entwicklung, deren ungewöhnlich großer Energiebedarf sie zumindest in gewissem Maße in Konflikt mit ökologischen Nachhaltigkeitszielen bringt (obwohl einige Unternehmen Wege finden, solche Probleme zu mildern oder sogar zu beseitigen).

Zusätzlich zu den Tausenden von Computerservern, die ständig in Betrieb sind, müssen auch die elektrischen Anforderungen von Strom- und Netzwerkgeräten (wie Transformatoren und Routern) berücksichtigt werden, zusätzlich zu den entscheidenden Kühlsystemen, die verhindern, dass die Hardware thermisch überlastet wird. Und damit sind die Kosten für den Bau und Betrieb eines solch riesigen Gebäudes für derart viele Aktivitäten noch nicht einmal ansatzweise berücksichtigt.

Deshalb ist Energieeffizienz so wichtig für den effektiven Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren. Wenn ein Server nicht mit maximaler Effizienz arbeitet, kann dies als vernachlässigbar angesehen werden. Wenn Hyperscale-Einrichtungen jedoch Tausende von Servern enthalten, die nicht effizient funktionieren, gilt dies als viel größeres und teureres Problem.

Je nach Größe verbrauchen Hyperscale-Rechenzentren möglicherweise Megawatt oder sogar Gigawatt an Leistung. Es gibt so viele Unterschiede zwischen Hyperscale-Rechenzentren, dass es schwierig sein kann, einen durchschnittlichen Energieverbrauch zu ermitteln. Diese Richtlinien für Rechenzentren unterschiedlicher Größe sind keine offiziellen Definitionen, sondern wurden im Laufe der Zeit inoffiziell bestätigt und können zu unserem allgemeinen Verständnis dieser Einrichtungen beitragen:

  • Mikro-Rechenzentrum: Das kleinste anerkannte Rechenzentrum wird in der Regel von Einzelunternehmen oder standortfernen Niederlassungen genutzt. Mikro-Rechenzentren haben in der Regel eine Kapazität von 10 Server-Racks oder weniger, was einer Gesamtkapazität von etwa 140 Servern entspricht. Mikro-Rechenzentren nehmen in der Regel weniger als 500 Quadratmeter Fläche ein. Energieverbrauch: Unter 100–150 kW.

  • Kleines Rechenzentrum: Kleine Rechenzentren benötigen in der Regel 500–2.000 Quadratmeter Platz und können zwischen 500 und 2.000 Server beherbergen. Energieverbrauch: 1–5 MW.

  • Durchschnittliches Rechenzentrum: Das durchschnittliche lokale Rechenzentrum liegt in der Regel zwischen 2.000 und 5.000 Servern. Ebenso kann die Quadratmeterzahl zwischen 2.000 und 10.000 variieren. Energieverbrauch: Etwa 100 MW.

  • Hyperscale-Rechenzentren: Die IDC-Definition eines echten Hyperscaler-Rechenzentrums (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) besagt, dass es mindestens 5.000 Server enthalten und eine physische Fläche von mindestens 1.000 Quadratmetern einnehmen muss. Energieverbrauch: Über 100 MW.

Energieversorgung und geografische Probleme

Der enorme Strombedarf, der durch Hyperscale-Datenprobleme entsteht, stellt Unternehmen, die stark in diese Art von Infrastruktur investieren möchten, vor geografische Herausforderungen.

Energie ist je nach Standort teurer, und Unternehmen entscheiden sich oft für unentwickelte/unterentwickelte Länder oder regionale Gebiete als potenzielle Standorte für ihre Hyperscale-Rechenzentren, weil die Strompreise in diesen Regionen attraktiver sind.

Aber das ist nur eines der Kriterien, die es zu berücksichtigen gilt. Die Suche nach einem Gebiet mit einer erschwinglichen Energiequelle ist ebenso wichtig wie die Beachtung der Nachhaltigkeit vor Ort. Genauso wichtig ist es aber auch, einen Standort zu finden, der im Idealfall nicht ständig gefährlichen Witterungsbedingungen ausgesetzt ist, die die geschäftskritischen Funktionen eines Unternehmens durch Stromausfälle und Ausfallzeiten gefährden könnten.

Unternehmen versuchen, ihre Initiativen mit Nachhaltigkeitszielen in Einklang zu bringen, sodass der Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren kostengünstig ist und die CO2-Emissionen so gering wie möglich bleiben. Das Bestreben, den Stromverbrauch zu senken, zwingt Unternehmen sogar dazu, auf Lösungen für erneuerbare Energien für den Betrieb ihrer Hyperscale-Rechenzentren zu drängen. Die meisten großen Unternehmen im Bereich Hyperscale Computing haben Möglichkeiten zur Energieeinsparung durch erneuerbare Energien wie Solar- und Windenergie untersucht oder tun dies derzeit, um ihren erheblichen Stromverbrauch auszugleichen.

In einigen Fällen haben sich Cloud-Service-Provider sogar verpflichtet, sicherzustellen, dass ihre Rechenzentren vollständig nachhaltig sind. Am eindrucksvollsten ist das Beispiel von Apple (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), das seit 2014 die Nachhaltigkeit mit tatsächlichen konstruktiven Maßnahmen unterstützt. Damals verfügte das Unternehmen, dass alle seine Rechenzentren vollständig mit erneuerbarer Energie betrieben werden sollten. Seit einem Jahrzehnt werden die Rechenzentren von Apple – und zwar alle – mit verschiedenen Kombinationen aus Biogas-Brennstoffzellen, Wasserkraft, Solarenergie und Windkraft betrieben.

Aktuelle Trends und zukünftige Entwicklungen für Hyperscale-Rechenzentren

Es gibt keine Anzeichen dafür, dass der Datenboom aufhört oder nachlässt. Tatsächlich gibt es viele Anhaltspunkte dafür, dass er immer weiter ansteigen wird.

Mehr Daten aus mehr Quellen

Noch nie wurden so viele reine Daten produziert, aufgezeichnet und untersucht. Die Technologie hat einen Meilenstein erreicht, bei dem selbst einfache Geräte so clever konstruiert sind, dass viele von ihnen unabhängig voneinander Daten generieren und sie zu Archivierungs- und Analysezwecken über das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) übermitteln.

Speicher soll sich in den kommenden Jahren verdreifachen

Die Denkfabrik Synergy Research Group (für quantitative Forschung und Marktinformationen) gab im Oktober 2023 Ergebnisse bekannt, die zeigen, dass KI-Fortschritte dazu beitragen werden, die Kapazität von Hyperscale-Rechenzentren zu steigern, und dass sich die durchschnittliche Kapazität von Hyperscale-Rechenzentren (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) zwischen heute und 2028 mehr als verdreifachen wird.

Nebeneffekte für andere Branchen

Die Entstehung von Hyperscale-Rechenzentren stimuliert andere Branchen, wie die Fertigung – denken Sie an die Tausenden von Server-Racks, die hergestellt werden müssen. Eine weitere Branche sind Immobilien, wo riesige unbebaute Grundstücke für die Nutzung durch diese Mega-Einrichtungen gekauft und verkauft werden. Davon profitiert auch die Baubranche.

Markt leidet unter „Wachstumsschmerzen“

Ein Newmark-Bericht von 2024 (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) analysierte eine aktuelle Situation, die sich auf den US-Markt auswirkt – den weltweit größten Verbraucher von Rechenzentren und Hyperscale-Rechenzentren. Newmark fand heraus, dass die Nachfrage nach neuen Rechenzentren in den USA die aktuellen Kapazitäten bei weitem übersteigt, insbesondere in und um US-Großstädte.

Stromverbrauch wird sich bis 2030 verdoppeln

Die technologischen Fortschritte, die KI und Maschinelles Lernen bewirken, erfordern eine enorme Steigerung des Stromverbrauchs. Im selben Bericht von 2024 hat Newmark prognostiziert, dass sich die erforderliche Rechenzentrumsleistung bis 2030 (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), im Vergleich zum Stand von 2022 (17 MW) fast verdoppeln wird. Newmark geht davon aus, dass die Gesamtnutzung der Rechenzentren 35 GW erreichen wird.

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Ressourcen Was ist Hyperscale?

Hyperscale ist eine Distributed Computing Environment und Architektur, die auf extreme Skalierbarkeit ausgelegt ist, um Workloads in großem Umfang zu bewältigen.

Was ist ein Storage Area Network (SAN)?

Ein Storage Area Network (SAN) ist ein dediziertes Netzwerk, das auf eine bestimmte Umgebung zugeschnitten ist und Server, Speichersysteme, Networking-Switches, Software und Dienste miteinander verbindet.

Was ist ein Rechenzentrum?

Ein Rechenzentrum ist ein physischer Raum, ein Gebäude oder eine Einrichtung, in der sich die IT-Infrastruktur zum Erstellen, Ausführen und Bereitstellen von Anwendungen und Diensten sowie zum Speichern und Verwalten der mit diesen Anwendungen und Servern verbundenen Daten befindet.

Was ist Datenspeicher?

Die Datenspeicherung bezieht sich auf magnetische, optische oder mechanische Medien, die digitale Informationen für laufende oder zukünftige Operationen aufzeichnen und aufbewahren.

Was ist Objektspeicher?

Object Storage ist eine Datenspeicherarchitektur, die sich ideal für die Speicherung, Archivierung, Sicherung und Verwaltung statischer unstrukturierter Daten eignet – zuverlässig, effizient und kostengünstig.

Was ist IT-Infrastruktur?

Die IT-Infrastruktur bezieht sich auf die kombinierten Komponenten, die für den Betrieb und die Verwaltung von IT-Services und IT-Umgebungen eines Unternehmens erforderlich sind.

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