Krake – Das Open-Source-Tool für intelligentes, verteiltes Workload-Management
Warum?
Rechenjobs sind wahre Energiefresser, insbesondere KI-Anwendungen verbrauchen aufgrund ihrer Größe und Komplexität signifikant mehr Rechenleistung und Energie als herkömmliche Computejobs. Der daraus entstehende Konflikt aus ernstzunehmenden CO2-Fußabdrücken und KI-Anwendungen, die durchaus das Potential bergen, unsere ökologischen und ökonomischen Herausforderungen zu bewältigen, darf nicht vernachlässigt werden.
Lösung
Krake [ˈkʀaːkə] ist eine Orchestrator-Engine für containerisierte und virtualisierte Workloads auf verteilten und heterogenen Cloud-Plattformen. Sie schafft eine dünne Aggregationsschicht über den verschiedenen Plattformen (wie OpenStack oder Kubernetes) und stellt sie dem Cloud-Nutzer über eine einzige Schnittstelle zur Verfügung. Die Arbeitslasten werden in Abhängigkeit von den Anforderungen des Benutzers (z. B. Hardware, Latenzen, Kosten) und den Eigenschaften der Plattform (z. B. Energieeffizienz, Last) geplant. Der Planungsalgorithmus kann zum Beispiel auf Latenzen, Kosten oder Energie optimiert werden.
Vorteile
Anhand von individuellen Metriken und Labeln kann Krake automatisiert und intelligent entscheiden, wo eine virtualisierte Arbeitslast ausgeführt werden soll. Mithilfe von Krake und Infrastruktur bereitstellender Software lassen sich Kubernetes-Cluster manuell oder automatisch ausrollen, anpassen und skalieren. Die architekturellen Komponenten von Krake, welche als Mikroservices im Hintergrund agieren, hängen lose zusammen und können unabhängig voneinander gestartet, angepasst oder mit eigenen Entwicklungen ausgetauscht werden. Krake ist vollumfänglich Open-Source und profitiert so von vielen Vorteilen, wie z. B. von einer starken Community, einer hohen Qualität und Sicherheit durch Peer-Reviews oder die Förderung der Interoperabilität oder langfristige Zugänglichkeit des Codes.
Involvierte ALASCA-Mitglieder
Cloud&Heat Technologies
dNation
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