Einleitung
In der heutigen Zeit sind in Unternehmen ein stetig zunehmendes Datenvolumen und ein immer größer werdender Bedarf an Rechenkapazität zu verzeichnen. Hinzu kommt, dass die Bewältigung der unternehmerischen Tätigkeiten nicht länger vollständig innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen erfolgt. Stattdessen findet eine unternehmensübergreifende Integration der wertschöpfenden Geschäftsprozesse statt und Kooperationen bilden sich, um die Wettbewerbsfähigkeit am Markt halten zu können oder auszubauen.
Nachdem Grid Computing lange ausschließlich im Bereich der Wissenschaft und Forschung entwickelt und genutzt wurde, ist ein steigendes Interesse an der Technologie, den Konzepten und den Potentialen seitens der Wirtschaft zu beobachten. Einerseits dient Grid dabei der technischen Umsetzung der oben genannten Organisationsstrukturen und andererseits eröffnet Grid völlig neuartige Möglichkeiten der Wertschöpfung.
Die Vielfalt dessen, was unter dem Begriff Grid verstanden wird, zeigt sich anhand verschiedener bestehender Definitionen. [BoDi04] vereinen diese unterschiedlichen Ansätze:
„[Grid is] a large-scale geographically distributed hardware and software infrastructure composed of heterogeneous networked resources owned and shared by multiple administrative organizations which are coordinated to provide transparent, dependable, pervasive and consistent computing support to a wide range of applications. These applications can perform either distributed computing, high throughput computing, ondemand computing, data-intensive computing, collaborative computing or multimedia computing.”
Der Nutzen für Unternehmen ist vielseitig: Wie die vorliegende Arbeit zeigen soll, können Kosten („Total Cost of Ownership“ der IT, Produktentwicklungskosten) gesenkt, Qualität der Produkte gesteigert und Zeit („Time-to-Market“) gespart werden.
Vor allem Klein- und mittelständische Unternehmen sollten der Technologie und den Konzepten des Grid Computing durch einen schrittweisen Vertrauensaufbau näher gebracht werden, damit sie die zugehörigen Potentiale und Vorteile erkennen.
Es stellen sich die Fragen, ob die Attraktivität des Grid Computing für die Wirtschaft und insbesondere den Mittelstand ausreichend ist, wie Akzeptanz und Vertrauen auf-/ausgebaut werden können und welche Maßnahmen zur Umsetzung erforderlich sind.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Wertschöpfungspotential
2.1 Mittelstand
2.2 Transaktionskostentheorie
2.3 Anwendungsgebiete des Grid Computing für den Mittelstand
2.3.1 Die Finite Elemente Methode
2.3.2 PLM/PDM
2.3.3 Data Warehousing und Data Mining
2.3.4 SAP APO
2.4 Desktop Grids
2.4.1 Intra-Enterprise Grid
2.4.2 Campus Grids
2.4.3 Extraprise Grid
2.4.4 Geeignete Applikationen
2.5 Kooperation
2.6 Prozessoptimierung
2.7 Virtualisierung und Virtuelle Organisationen
2.7.1 VO als Intermediär
2.7.2 Realisierung durch Agenten-Technologie
2.8 Zusammenfassung
3 Grid Ökonomie
3.1 Geschäftsmodelle
3.2 Marktmodelle
3.2.1 Commodity Market
3.2.2 Auktionen
3.2.2.1 Multi-bid Auktion
3.2.2.2 Multivariate Auktionen
3.2.2.3 Holländische Auktionen
3.2.2.4 Kombinatorische Auktionen
3.2.3 Börsen
3.2.4 Ausschreibungen
3.2.5 Spot- und Terminmarkt
3.2.6 Vertragsformen
3.3 Kundenakquisition/-bindung
3.4 Der ASP Markt
3.5 Preispolitik
3.5.1 Die zeitliche Preisdifferenzierung
3.5.2 Weitere Preisstrategien
3.6 Makroökonomische Betrachtung
3.6.1 Netzeffekte
3.6.2 Lock-In Effekte
3.7 Zusammenfassung
4 Grid Services
4.1 Resource Brokering
4.1.1 Ressource Management Strukturen
4.1.2 Job Migration
4.1.3 Advance Reservation
4.1.4 Bedeutung und Wichtigkeit des Grid Ressource Brokers für den Mittelstand
4.2 Quality of Service
4.2.1 Service Level Agreements
4.2.2 Visual Scheduling
4.2.3 Workload Prediction
4.2.4 QoS durch Reliability
4.2.5 QoS durch Reputation
4.3 Accounting
4.3.1 Funktionale Anforderungen
4.3.2 Payment Modelle
4.4 Service Oriented Architecture
4.4.1 Web Services
4.4.2 Grid Services
4.4.3 Komposition von Services
4.4.4 Interdependenzen von OGSA, OGSI und WSRF
4.5 Zusammenfassung
5 Grid Projekte
5.1 Das Economy-Grid Schichtenmodell
5.1.1 Integration Layer
5.1.1.1 CoreGRID, HPC4U, GridLab
5.1.1.2 NORDUGRID
5.1.1.3 Gridbus
5.1.2 Commercialization Layer
5.1.2.1 DataMiningGrid
5.1.2.2 K-Wf Grid
5.1.2.3 SIMDAT
5.1.3 Enabling Layer
5.1.3.1 GRIA
5.1.4 Modelling Layer
5.1.4.1 InteliGRID
5.1.4.2 NextGRID
5.1.4.3 Enterprise Grid Alliance
5.1.4.4 GRASP
5.2 Das Globus Konsortium und einzelne kommerzielle Anbieter
5.3 MiGrid
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Potential von Grid Computing für die wirtschaftliche Wertschöpfung, insbesondere unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU). Das zentrale Ziel ist es zu erörtern, ob die Attraktivität der Grid-Technologie ausreicht, um Akzeptanz und Vertrauen im Mittelstand zu schaffen, und welche Maßnahmen für eine erfolgreiche Umsetzung notwendig sind.
- Wertschöpfungspotential und Anwendungsgebiete von Grid Computing im Mittelstand
- Ökonomische Modelle (Geschäftsmodelle, Marktmodelle, Preispolitik)
- Technische Anforderungen und Grid Services (Ressource Brokering, Quality of Service, Accounting)
- Strukturen zur Kooperation und Virtualisierung (Virtuelle Organisationen)
- Analyse aktueller Forschungsprojekte (z.B. GRASP, MiGrid)
Auszug aus dem Buch
2.3.1 Die Finite Elemente Methode
Analysen mittels der „Finite Elemente Methode“ (FEM) stellen aufgrund der guten Parallelisierbarkeit der Aufgaben ein Anwendungsgebiet für Grid Computing dar. FEM-Simulationen sind Standard in den Bereichen Flugzeug- und Automobilbau (Entwicklung und Crashtests), Strömungsanalysen (Grundwasser), Umformtechnik, Gießtechnik etc. und erhalten wachsende Bedeutung für mittelständische Zulieferer.
Bei der Finite Elemente Methode werden die zu beschreibenden Objekte in Finite Elemente zerlegt, welche zusammengenommen das gesamte Objekt repräsentieren. Mittels dieser Methode wird die Vision des virtuellen Produkts im Produktentstehungsprozess Realität. Durch Simulation und Optimierung können (im Vergleich zur herkömmlichen Vorgehensweise – der Herstellung von Prototypen) Kosten gesenkt und die Entwicklungszeit verkürzt sowie die Qualität des Produkts (durch dem Prototyp überlegener Genauigkeit bei der Simulation und Optimierung) gesteigert werden [GaPa03].
An das System, das die Simulation/Optimierung übernimmt, bestehen diverse Anforderungen, die zum Teil aus der Natur der Finite Elemente Methode resultieren und zum Teil Anforderungen der Nutzer dieser Systeme sind [WeZh04]:
• Die Applikation benötigt die Basisdaten (Geometrie, Werkstoff etc.) des Objekts. Dieses Datenvolumen kann je nach Objekt (einzelne Schraube im Gegensatz zu ganzer Flugzeughülle) und gewünschter Genauigkeit einerseits unterschiedlich, aber vor allem sehr hoch sein, so dass eine entsprechende Auslegung der Infrastruktur zur Kommunikation notwendig ist.
• Die Applikation bedarf unter Umständen einer interaktiven Steuerung/Regulierung während der Berechnungen.
• Wenn die Applikation als Service von einem Grid Service Provider in Anspruch genommen wird, so ist ein einfacher Zugang für die User via eines Portals mit grafischem Interface vorteilhaft, welches die Komplexität der zugrunde liegenden Grid Technologie/physischen Ressourcen kapselt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung stellt die wachsende Bedeutung von Grid Computing für Unternehmen und den Mittelstand dar und definiert die Zielsetzung sowie den Aufbau der Arbeit.
2 Wertschöpfungspotential: Dieses Kapitel quantifiziert das Potential von Grid Computing für Unternehmen anhand der Transaktionskostentheorie und definiert die Bedeutung des Mittelstands.
3 Grid Ökonomie: Hier werden ökonomische Geschäftsmodelle und Marktmechanismen erläutert, die für die Kommerzialisierung von Grid Services relevant sind.
4 Grid Services: Das Kapitel behandelt notwendige technische Services für die kommerzielle Grid-Nutzung, wie Ressource Brokering, Quality of Service und Accounting.
5 Grid Projekte: Es werden verschiedene Forschungsprojekte vorgestellt, die unterschiedliche Schichten eines Economy-Grid Modells abdecken und praktische Ansätze für Unternehmen aufzeigen.
6 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet das Potential von Grid Computing als zukünftige Dienstleistung für die Wirtschaft.
Schlüsselwörter
Grid Computing, Mittelstand, Wertschöpfung, Transaktionskostentheorie, Grid Services, Business Intelligence, Virtualisierung, Virtuelle Organisation, Ressource Brokering, Quality of Service, Accounting, Geschäftsmodelle, Marktmodelle, Service Oriented Architecture, IT-Outsourcing
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht den Nutzen und die Einsatzmöglichkeiten von Grid Computing für Unternehmen, insbesondere für den Mittelstand, im Hinblick auf eine kommerzielle Nutzung.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf der ökonomischen Bewertung, den technischen Voraussetzungen wie Ressource Management und Service-Qualität sowie der Analyse existierender Grid-Projekte.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es zu klären, ob die Attraktivität von Grid Computing für die Wirtschaft und den Mittelstand ausreicht, um Akzeptanz und Vertrauen zu gewinnen, und welche Maßnahmen für eine erfolgreiche Umsetzung erforderlich sind.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt theoretische Konzepte wie die Transaktionskostentheorie und analysiert bestehende Grid-Modelle sowie Anwendungsbeispiele aus Forschungsprojekten, um Anforderungen und Potenziale abzuleiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert das Wertschöpfungspotential, ökonomische Marktmodelle, technische Anforderungen wie das Resource Brokering, Quality of Service-Management, Accounting-Methoden und aktuelle Grid-Projekte.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Grid Computing, Mittelstand, Wertschöpfung, Service Oriented Architecture (SOA), Quality of Service (QoS) und Virtualisierung definiert.
Warum ist die Transaktionskostentheorie für Grid Computing wichtig?
Sie hilft dabei, die auftretenden Kosten bei der Inanspruchnahme von Grid-Dienstleistungen zu verstehen und die geeignetste Organisations- oder Integrationsform für die Zusammenarbeit zwischen Partnern zu wählen.
Welche Rolle spielt der Ressource Broker im Grid?
Der Ressource Broker agiert als Intermediär, der Informationen zwischen Anbietern und Nachfragern austauscht, die Komplexität maskiert und bei der Allokation von Ressourcen unter Berücksichtigung von Budget und Zeitvorgaben unterstützt.
- Quote paper
- Dennis Christian (Author), 2005, Untersuchungen zur grid-basierten Wertschöpfung unter besonderer Beachtung des Mittelstands, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/38156
