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
- 4.1 Resource Brokering
- 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
- 5.1.1 Integration Layer
- 5.2 Das Globus Konsortium und einzelne kommerzielle Anbieter
- 5.3 MiGrid
- 5.1 Das Economy-Grid Schichtenmodell
- 6 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der grid-basierten Wertschöpfung, insbesondere im Hinblick auf den Mittelstand. Das Ziel ist es, das Wertschöpfungspotential von Grid Computing für mittelständische Unternehmen zu analysieren und aufzuzeigen, welche Möglichkeiten sich durch die Nutzung dieser Technologie eröffnen.
- Analyse des Wertschöpfungspotentials von Grid Computing für den Mittelstand
- Untersuchung von Anwendungsgebieten im Bereich von PLM/PDM, Data Warehousing und Data Mining sowie SAP APO
- Betrachtung der Grid Ökonomie und verschiedener Geschäftsmodelle
- Analyse von Grid Services und deren Bedeutung für den Mittelstand
- Vorstellung von Grid Projekten und deren Implikationen für die Wertschöpfung
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 2 befasst sich mit dem Wertschöpfungspotential von Grid Computing für den Mittelstand. Es werden die spezifischen Herausforderungen des Mittelstands beleuchtet und die Transaktionskostentheorie als theoretisches Fundament eingeführt. Des Weiteren werden Anwendungsgebiete des Grid Computing für den Mittelstand vorgestellt, darunter PLM/PDM, Data Warehousing und Data Mining sowie SAP APO. Das Kapitel analysiert außerdem verschiedene Organisationsstrukturen, die im Kontext von Grid Computing relevant sind, wie Desktop Grids, Intra-Enterprise Grid, Campus Grids und Extraprise Grid. Abschließend wird die Bedeutung von Kooperation und Prozessoptimierung im Rahmen von Grid Computing für den Mittelstand beleuchtet.
Kapitel 3 widmet sich der Grid Ökonomie und stellt verschiedene Geschäftsmodelle und Marktmodelle vor, die im Zusammenhang mit Grid Computing relevant sind. Neben Commodity Markets werden auch Auktionen, Börsen, Ausschreibungen und Spot- und Terminmärkte betrachtet. Das Kapitel analysiert außerdem Aspekte der Kundenakquisition und Kundenbindung sowie Preispolitik und Makroökonomische Effekte im Kontext von Grid Computing.
Kapitel 4 befasst sich mit Grid Services und beleuchtet die zentralen Aspekte des Resource Brokerings, der Quality of Service, des Accountings und der Service Oriented Architecture. Es werden verschiedene Ansätze und Technologien vorgestellt, die im Zusammenhang mit Grid Services relevant sind, wie Ressource Management Strukturen, Job Migration, Advance Reservation, Service Level Agreements, Visual Scheduling, Workload Prediction und QoS durch Reliability und Reputation. Das Kapitel erläutert außerdem die Bedeutung und Wichtigkeit von Grid Resource Brokering für den Mittelstand.
Kapitel 5 gibt einen Überblick über verschiedene Grid Projekte und deren Implikationen für die Wertschöpfung. Es werden das Economy-Grid Schichtenmodell, das Globus Konsortium und einzelne kommerzielle Anbieter sowie MiGrid vorgestellt und deren Ansätze und Entwicklungen analysiert.
Schlüsselwörter
Grid Computing, Wertschöpfung, Mittelstand, Transaktionskostentheorie, Anwendungsgebiete, PLM/PDM, Data Warehousing, Data Mining, SAP APO, Grid Ökonomie, Geschäftsmodelle, Marktmodelle, Auktionen, Börsen, Ausschreibungen, Kundenakquisition, Kundenbindung, Preispolitik, Grid Services, Resource Brokering, Quality of Service, Accounting, Service Oriented Architecture, Grid Projekte
- Citation du texte
- Dennis Christian (Auteur), 2005, Untersuchungen zur grid-basierten Wertschöpfung unter besonderer Beachtung des Mittelstands, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/38156
