Unsere Use Cases
Virtualisierung, Containerisierung, Orchestrierung
Einführung
Für Hypervisoren (Proxmox, VMware) oder Container-Cluster (Kubernetes). Multi-Tenant mit flexibel zuweisbaren Ressourcen.
Kundenmehrwerte
High Core Count, Multithreading, stabile Memory-Performance, Redundanz, Virtualisierung.
Praktische Richtlinie
RAM 4–8 GB pro VM; Storage 100–300 GB SSD pro Workload; CPU 1–4 Cores pro VM
Websites und Anwendungen
Einführung
Für Websites, APIs und SaaS-Hosting.
Kundenmehrwerte
Starke Pro-Core-Performance, schnelle I/O, ausgewogenes Memory, stabile Bandbreite.
Praktische Richtlinie
RAM 1–2 GB pro User; Storage 50–100 GB pro Site; CPU 2–4 Cores pro Site.
Hyperkonvergente Infrastruktur (HCI)
Einführung
Geclusterte Compute-Ressourcen mit software-defined Storage (vSAN, Ceph).
Kundenmehrwerte
Ausgewogenes Verhältnis von Compute, Memory und Storage sowie High-Speed-Interconnects.
Praktische Richtlinie
RAM 8 GB pro vCPU; Storage 2 TB NVMe + 10–100 TB HDD pro Node; CPU ≥ 32 Cores.
Storage und Backup
Einführung
Backup, Cold Storage und Archivierung. Kostenoptimierte Kapazität.
Kundenmehrwerte
Hohe Speicherkapazität, Redundanz und Energieeffizienz.
Praktische Richtlinie
RAM 1–2 GB pro TB; Storage 40–100 TB HDD+; CPU 6–12 Low-Power-Cores.
Big Data und Analytics
Einführung
Für Hadoop, Spark, ClickHouse – Data Ingestion und Processing.
Kundenmehrwerte
Hohe Compute-Dichte, hoher Memory-Durchsatz, schnelle I/O und breite Bandbreite.
Praktische Richtlinie
RAM 4–8 GB pro Core; Storage 2–4 TB NVMe + HDD; CPU 32–64 Cores.
AI, Machine Learning, Deep Learning
Einführung
Für das Trainieren und Ausrollen von ML-Modellen (TensorFlow, PyTorch).
Kundenmehrwerte
GPU-Leistung, großer RAM-Bedarf, NVMe-Storage und hohe PCIe-Bandbreite.
Praktische Richtlinie
RAM 32 GB pro GPU + Dataset; Storage 2–8 TB NVMe; GPU A100/H100/RTX6000.
Datenbanken (SQL, NoSQL)
Einführung
Für PostgreSQL, MySQL und MongoDB.
Kundenmehrwerte
Niedrige Latenz, hohe IOPS und starke Pro-Core-Performance.
Praktische Richtlinie
RAM ≥ Working Set; Storage 4–8 TB NVMe; CPU 16–32 Cores.
High Performance Computing (HPC)
Einführung
Für Simulationen, Physik und parallele Research-Cluster.
Kundenmehrwerte
Maximale Core-Anzahl, Multi-GPU-Unterstützung, schnelles Scratch-Storage und ultraschnelle Netzwerke.
Praktische Richtlinie
RAM 8–16 GB pro Core; Storage 4–8 TB NVMe Scratch; GPU 2–4 A100s pro Node.