Diesen Newsletter im Web lesen | | | KI im eigenen RZ +++ VMware-Alternativen +++ Havoc +++ Ansible für Windows +++ CodeceptJS +++ Post-Quanten-Signaturen
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| Liebe Leserin, lieber Leser,
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| es gibt gute Gründe, KI und Machine-Learning-Dienste im eigenen Rechenzentrum zu betreiben und sich nicht von Cloud-Diensten abhängig zu machen: Schutz von Daten und Geschäftsgeheimnissen, Kostenkontrolle, Unabhängigkeit bei der Verwendung von KI-Modellen. Titelautor Daniel Menzel erklärt im Interview, worauf Sie dabei achten müssen. Einen Überblick aller Themen des neuen Hefts finden Sie im Inhaltsverzeichnis der iX 4/2024.
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| | | KI und ML: Das können Sie vom HPC-Betrieb lernen | |
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| | Daniel Menzel ist Geschäftsführer der Menzel IT GmbH aus Berlin und baut mit seinem Team HPC-, ML- und Private-Cloud-Computing-Cluster. Moritz: Fürs Machine Learning braucht es einfach mehr Rechenpower – so die gängige Annahme. Warum ist das falsch? Daniel: Das hat zwei Gründe: Zum einen wird Machine Learning (mindestens im Training) nur mit GPUs wirklich effizient. Klassische Server mit größeren CPUs auszustatten, wird also für wirklich performante ML-Infrastrukturen nicht helfen. Zum anderen benötigt Machine Learning ein sehr durchsatzstarkes und latenzarmes Netzwerk auf Ethernet- oder gar Infiniband-Basis und regelmäßig auch einen sehr leistungsstarken zentralen Storage. Der klassische FibreChannel-SAN ist hierfür in der Regel nicht annähernd ausreichend. Moritz: Viel lernen können Unternehmen vom HPC-Betrieb. Warum ist das so? Daniel: Das was heute HPC ist, wird morgen schon Unternehmens-IT. Hochdichte Systeme, 100, 200 und 400G, RDMA - all diese Technologien wurden quasi zuerst im HPC und ML "erprobt", bevor sie in die Enterprise-IT kamen. Derzeit sehen wir diesen Übergang ganz stark in der Wasserkühlung: Vor gut 5 Jahren ein Nischenthema, spricht da heute fast jeder drüber, der mehr als zwei Racks im Keller stehen hat.
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| | Daniel Menzel (links) im Gespräch mit iX-Redakteur Moritz Förster.
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| | Moritz: Welche Komponenten ihrer Infrastruktur vergessen IT-Abteilungen denn besonders gerne? Daniel: Definitiv das Netzwerk. Das muss nicht nur durchsatzstark, sondern im Jahr 2024 insbesondere latenzarm sein. Da heute in vielen, vor allem cloud-ähnlichen Infrastrukturen der Ost-West-Traffic durch Storage-Synchronisation, Microservices und allgemein Machinen-zu-Maschinen-Kommunikation oft schon größer als der Nord-Süd-Traffic ist, sollte man sich bei einem Redesign oder Update auch Gedanken machen, von klassischen Three-Tier- zu modernen Spine-Leaf-Architekturen zu wechseln. Moritz: Beim Storage wählt man entweder Geschwindigkeit oder Kapazität. Worauf kommt es beim Machine Learning an? Daniel: Ganz wichtig: Einen ML-Storage, der für jedes Szenario passt, gibt es nicht. Die Daten liegen mal strukturiert, mal unstrukturiert, mal als Dateien, mal als Datenbanken vor. Bevor ein Storage designt werden soll, muss also mit den Anwendern geklärt werden, wie ihre Daten aussehen. Ein paar ganz grundlegende Regeln greifen aber sehr häufig. Zu allererst: "Viel hilft viel". Die Trainings- und Testdaten können durchaus in den oberen Tera- oder gar Petabytebereich gehen. Dann muss ML-Storage sehr performant, also latenzarm sein. Auch wird sehr häufig weitaus mehr gelesen als geschrieben.
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| | | Im Heft geschmökert: Empfehlungen der iX-Redaktion | |
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| | | | Mit CRYSTALS-Dilithium, FALCON und SPHINCS+ gibt es bereits drei Verschlüsselungsverfahren, die die US-Behörde NIST als quantensicher ansieht. Da zwei der drei Verfahren auf mathematischen Gittern beruhen, wünschen sich Kryptographie-Experten weitere Algorithmen, die das technische Fundament diversifizieren. Klaus Schmeh beschreibt den nächsten Teil des Algorithmenwettbewerbs der US-Behörde NIST. Der Schwerpunkt liegt hierbei besonders auf Verfahren, die kurze Signaturen erzeugen und eine schnelle Verifikation ermöglichen – denn in dieser Hinsicht schneiden die bisher ausgewählten Algorithmen eher schlecht ab. – Philipp Steevens, iX-Redakteur
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| | | | Das deutsche Start-up Codesphere verspricht Entwicklerinnen und Entwicklern mit dem gleichnamigen Platform as a Service (PaaS) nicht weniger als Next-Level Programming. Dir Plattform vereint DevOps mit einer Cloud-Entwicklungsumgebung und tritt damit gegen etablierte Konkurrenz wie Figma und die großen Cloud-Provider Google, AWS sowie Microsoft Azure an. Wie sich die Plattform in der Praxis schlägt, hat iX-Autor Tam Hanna geprüft. – Matthias Parbel, iX-Redakteur
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| | | iX-Workshops vorgestellt | |
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| | Microsoft bietet mit Microsoft Fabric eine All-in-One-Analytics-Plattform für die Datenanalyse, die alle Werkzeuge für den gesamten Daten- und Analyseprozess in einem Produkt vereint. Neue und bestehende Elemente aus Power BI, Azure Synapse und Azure Data Factory ermöglichen in einer nahtlos integrierten Umgebung die werkzeugübergreifende Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen durch die Anbindung an einen einheitlichen Data Lake. Dieser Workshop vermittelt Ihnen Best Practices für den Umstieg auf die neue Cloud-AI-Analytics-Lösung und zeigt anhand von Praxisbeispielen, wie die einzelnen Anwendungen zusammenspielen.
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| | | Weitere Themen in der iX 4/2024 | |
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| | viele Nutzer suchen jetzt nach einer VMware-Alternative. Für viele Set-ups bietet sich Proxmox an – wir erklären, was die Virtualisierungsplattform bietet und wie Sie die Migration meistern. Außerdem wirft das neue Heft einen genauen Blick auf die Geheimhaltungsvorgaben für IT-Dienstleister und zeigt, wie das Post-Exploitation-Framework Havoc funktioniert. Alle Themen finden Sie im Inhaltsverzeichnis der iX 4/2024. Haben Sie Anregungen zum Newsletter oder zum Heft allgemein? Schreiben Sie mir unter fo@ix.de! Genießen Sie die ersten warmen Tage des Jahres, Ihr
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| | Neugierig geworden? Sie erhalten die iX 4/2024 ab dem 21. März im heise Shop und ab dem 22. März am Kiosk:
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