IT-Infrastruktur

Red Bull Racing entscheidet sich gegen die Cloud

17.10.2018 von Redaktion CIO
In der Rennsaison muss das Formel 1 Team von Red Bull Racing sein Rechenzentrum 21 Mal auf- und wieder abbauen. Trotz der Belastungen hat sich das Team gegen eine Cloud-Strategie entschieden. Der Rennstall betreibt seine IT lokal mit einer hyperkonvergenten Infrastruktur.
  • Die alte Infrastruktur war an ihre Grenzen gestoßen.
  • Eine neue hyperkonvergente Infrastruktur sorgt jetzt für mehr Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität, ohne dabei auf die Cloud zurückgreifen zu müssen.
  • Das Team verzeichnet eine Leistungssteigerung von 79 Prozent gegenüber der bisherigen Architektur.
Red Bull Racing
Foto: Aston Martin Red Bull Racing

Das Formel-1-Team von Aston Martin Red Bull Racing steht vor mehr IT-Herausforderungen als ein durchschnittliches Unternehmen. Nicht viele IT-Abteilungen in anderen Unternehmen müssen ihr Rechenzentrum 21 Mal im Jahr neu aufbauen und innerhalb weniger Stunden in Betrieb nehmen. Auch müssen nicht viele Rechenzentren verpackt und mit 45 Tonnen Equipment auf dem Luft- und Seeweg um die Welt transportiert werden. Und nicht viele IT-Techniker müssen auch eine Doppelrolle als Boxenstopp-Mechaniker übernehmen.

Lokal statt in die Cloud

Die Garage bei einem Formel-1-Rennen ist eine enge Arbeitsumgebung. Ein Team von nur zwei IT-Technikern steht unter dem Druck des Werks- und Streckenpersonals, die IT sehr schnell zum Laufen zu bringen. Doch trotz all dieser Belastungen hat Aston Martin Red Bull Racing keine Cloud-gesteuerte Strategie. Stattdessen haben sie sich dafür entschieden, die gesamte IT lokal zu betreiben.

700 Mitarbeiter bauen zwei Autos

Der Grund dafür ist Leistung. Das Passt, denn die Formel 1 (F1) ist ein ultimativer Leistungssport. Ein Rundgang durch die Fabrik des Teams in Milton Keynes, England, macht deutlich, dass die gesamte Organisation auf maximale Leistung aus ist. 700 Mitarbeiter in der Fabrik von Red Bull Racing widmen sich im Wesentlichen der Herstellung von nur zwei Autos.

Mechaniker von Red Bull Racing in der Box.

Der Detaillierungsgrad ist überwältigend, um Spitzenleistungen zu erreichen. Beispielsweise kann eine Maschine mit einem Roboterarm, der die Maße der werkseitig gefertigten Komponenten überprüft, eine Genauigkeit messen, die zehnmal dünner ist als ein menschliches Haar. Dieses Streben nach Höchstleistung wird jedoch auf Schritt und Tritt durch die strengen Regeln des F1-Dachverbandes FIA (Fédération Internationale de l'Automobile) eingeschränkt.

Virtueller Windkanal ersetzt Testfahrten

Beschränkungen in Bezug auf Tests und Technologieeinsatz sollen verhindern, dass der Sport zu einem Wettrüsten wird. So ist zum Beispiel Testfahrten auf der Strecke vor der Saison auf nur acht Tage beschränkt. Zudem ist das Testen von Windkanälen nur mit Modellen im Größenmaßstab von 60 Prozent erlaubt. Die Nutzung von Windkanälen wird durch die Verwendung von Computational-Fluid-Dynamics-Software, quasi einem virtuellen Windkanal, ausgeglichen.

Um die Leistung unter diesen sehr engen logistischen und regulatorischen Bedingungen zu maximieren, musste das Aston Martin Red Bull Racing Team auf eine leistungsfähigere und agilere IT setzen.

Laut Neil Bailey, Head of IT Infrastructure, Enterprise Architecture and Innovation, war ihre alte Infrastruktur nicht mehr ausreichend. Bevor sie sich für eine hyperkonvergente Infrastruktur entschieden, war die "traditionelle IT an ihre Grenzen gestoßen", sagt Bailey. "Wenn die Dinge an ihre Grenzen stoßen, gehen sie kaputt, genau wie ein Auto."

Wechsel auf eine hyperkonvergente Infrastruktur

Der Fokus des Teams bei der Umstellung auf die hyperkonvergente Infrastruktur war die Leistung. Jetzt, mit "der zusätzlichen Leistung von SimpliVity, bedeutet es, dass die IT nicht mehr an ihre Grenzen stößt", sagt Bailey. HPE SimpliVity hat dazu beigetragen, den Platzbedarf zu reduzieren, die Rechenleistung zu optimieren und die Agilität zu erhöhen.

Datenanalyse mit dem Fahrer.
Foto: Aston Martin Red Bull Racing

Einer der ersten und wichtigsten Anwendungsfälle war die Nachverarbeitung von lokalen Daten auf der Strecke. Während eines Rennwochenendes ist jedes Auto typischerweise mit über 100 Sensoren ausgestattet, die mehrmals pro Sekunde wichtige Daten wie Reifentemperatur und Abrieb liefern. Die Verarbeitung dieser Daten und die Umsetzung der Erkenntnisse sind der Schlüssel zur Leistungssteigerung.

Neue IT-Architektur bringt bis zu 79 Prozent mehr Leistung

Mit der alten Infrastruktur, sagt Bailey, verloren sie "wertvolle Zeit während des freien Trainings, während wir auf die Datenverarbeitung warteten". Seit der Umstellung auf HPE SimpliVity ist die Dauer der Datenverarbeitung von mehr als 15 Minuten auf weniger als fünf Minuten gesunken. Insgesamt verzeichnete das Team eine Leistungssteigerung von 79 Prozent gegenüber der bisherigen Architektur. Dies ermöglichte die Analyse der Rennstrategie in Echtzeit und verbesserte die Entscheidungsfindung für die Rennstrategie.

Die Datenanalyse hilft dem Team, einen Schritt voraus zu sein, da die Entscheidungen über die Rennstrategie datengetrieben sind. Beispielsweise helfen Echtzeit-Reifentemperaturdaten dem Team bei der Beurteilung des Reifenverschleißes und der Entscheidung für einen Boxenstopp. Der Echtzeit-Zugriff auf die Reifendaten verhalf dem Team vielleicht zum Sieg beim Großen Preis von China in dieser Saison.

Nur zwei IT-Mitarbeiter im Boxenstall

Hyperkonvergente Infrastruktur ist laut Bailey auch für die "unwirtliche" Streckenumgebung gut geeignet. Mit einer hyperkonvergenten Infrastruktur werden nur zwei Racks pro Rennen benötigt, von denen SimpliVity nur circa 20 Prozent des Platzes einnimmt und somit in den sehr engen Garagen am Streckenrand Platz schafft.

Da das Team bei jedem Rennen auf 60 Mitarbeiter begrenzt ist, können nur zwei Mitarbeiter von Baileys Team vor Ort sein. Die Verkleinerung der IT-Ausrüstung und die engere Integration der neuen Plattform ermöglichen es den Ingenieuren, das streckenseitige Rechenzentrum schnell in Betrieb zu nehmen und die Arbeit sofort nach ihrer Ankunft aufzunehmen.

Seitdem das Team die beachtlichen Leistungssteigerungen durch den Einsatz von hyperkonvergenter Infrastruktur an der Rennstrecke gesehen hat, hat es auch einen Teil des IT-Bereichs der Fabrik auf HPE SimpliVity umgestellt. Dazu gehören die aerodynamischen Berechnungen, das ERP-System, SQL-Server, Exchange-Server und der Team Foundation Server.

Mehr Zeit für Innovationen

Die hyperkonvergente Infrastruktur bringt nicht nur Leistungsvorteile, sondern hat auch erhebliche Auswirkungen auf das Arbeitsverhalten des nur zehnköpfigen Teams von Bailey. Laut Bailey ist der größte operative Gewinn der hyperkonvergenten Infrastruktur, dass die Ingenieure "Zeit für Innovation gewinnen". Mit der alten IT-Struktur verbrachten sie zu viel Zeit mit der reinen Überwachung und Instandhaltung der Systeme. Jetzt kann Baileys Team "dem Unternehmen besser und schneller helfen" und "kreativer mit dem Einsatz von Technologie umgehen".

Hyperkonvergente Infrastruktur hat Aston Martin Red Bull Racing die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität gegeben, die sie benötigen, ohne dabei auf die Cloud zurückgreifen zu müssen. Sie ermöglicht es ihnen, immer mehr Ressourcen an die Mitarbeiter auf der Rennstrecke zu liefern und dies in immer größerer Geschwindigkeit. Trotz all dieser Leistungssteigerungen konnte Aston Martin Red Bull Racing die IT-Kosten senken. So sind die Anwender, das IT-Team und auch der Finanzdirektor zufrieden.

Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies - 2005 bis 2018
2005
Bereits 2005 sieht Gartner das Thema "Augmented Reality" als ein mittelfristig wichtiges an und sagt voraus, dass es binnen fünf bis zehn Jahren - also spätestens 2015 - seinen Höhepunkt in der öffentlichen Wahrnehmung erreichen werde.
2006
Der Tablet-PC macht sich 2006 auf seinen Weg durch den Trend-Zyklus und verschwindet erst 2010, nachdem Apple das erste iPad vorstellt und ihn damit zu einem Massenprodukt macht.
2007
In diesem Hype Cycle taucht erstmals der 3D-Druck auf, der sich heute langsam auf dem Weg in die breite Anerkennung befindet.
2008
Es beginnt die Zeit des Cloud Computing - kaum ein anderer Begriff wird die IT-Branche in den folgenden Jahren so prägen. Heute - sechs Jahre später - ist die Wolke im "Tal der Desillusionierung" angekommen, wie auch der unten verlinkte Beitrag zeigt.
2009
Seit Jahren schon befindet sich das "Quantencomputing" im Bereich "Technology Trigger" mit der Aussicht, erst in ferner Zukunft wirklich relevant zu werden. Das war schon 2005 so und ist es bis heute.
2010
Das Internet-Fernsehen sollte diesem Hype Cycle nach bis spätestens 2020 ganz groß rauskommen. Mediatheken, Youtube und Streaming-Platformen befeuern diesen Trend, der sich derzeit auf dem Weg in die Massentauglichkeit befindet.
2011
Das Thema "Virtuelle Welten" beschäftigt Gartner seit dem Trend um Second Lífe in den Jahren 2007 und 2008. Ab 2012 hält es als "Virtual Reality" Einzug ins "Tal der Desillusionierung", wo es bis heute verharrt.
2012
Nachdem es viele Jahre lang eher ein nicht greifbarer Trend gewesen ist, sind die "Predictive Analytics" spätestens 2012 auf dem "Plateau der Produktivität" angekommen.
2013
In-Memory-Computing hat sich nach seinem Peak im Jahr 2011 aufgemacht, die überzogenen Erwartungen an die Datenverarbeitung direkt im Hauptspeicher ein wenig zu dämpfen - der produktive Einsatz kommt näher.
2015
Der Hype Cycle 2015 nimmt 37 Technologietrends unter die Lupe. Im Internet of Things bekommen CIOs nun künftig eine neue Kundengruppe: Dinge wie Roboter und smarte Maschinen. Big Data und In-Memory findet man allerdings nicht mehr in der Kurve, diese Technologien hält Gartner inzwischen für etabliert.
2016
Während sich Augmented und Virtual Reality im Jahr 2016 langsam in den Produktivbereich entwickeln, erlebt die Blockchain-Technologie einen rasanten Aufstieg. Machine Learning und Software-defined Security befinden sich auf dem Höhepunkt der übertriebenen Erwartungen.
2017
Die Blockchain spielt auch 2017 eine Rolle - allerdings geht es jetzt um die überzogenen Erwartungen an die neuartige Datenbank. Während es vor zehn Jahren (2007) noch um 3D-Druck ging, schreibt Gartner jetzt über 4D-Druck.
2018
2018 sieht Gartner den Hype Cycle im Mega-Trend Mensch und Maschine. Die Grenzen zwischen beiden verschwimmen, so die Analysten. Daher geht es etwa um Neuromorphic Hardware und Brain-Computer Interfaces.
2019
Das Zusammenspiel von Mensch und Maschine sowie die Einbindung Künstlicher Intelligenz stehen im Fokus von Gartners Hype Cycle for emerging Technologies 2019. Die US-Marktforscher geben für die kommenden zehn Jahre Prognosen für 29 Technologie-Trends ab.
2020
Im Hype Cycle for Emerging Technologies 2020 hat Gartner aus über 1.700 Technologien jene 30 herausgefiltert, die aus Sicht der Analysten das größte Transformationspotenzial für Gesellschaft und Wirtschaft bieten und einen hohen Nutzen versprechen. Dazu zählen in diesem Jahr unter anderem Technologien, die es Unternehmen erlauben, ihren Betrieb zu modularisieren, die das Vertrauen der Gesellschaft in Technologie wiederherstellen sollen und die den Zustand des menschlichen Gehirns verändern können.
2021
KI, Blockchain, digitale Menschen: Die Marktforscher von Gartner sagen, welche Technologien Gesellschaft und Wirtschaft in ein paar Jahren auf den Kopf stellen könnten.
2022
Zum Auftakt ihres IT Symposiums/Xpo in den USA haben die Analysten von Gartner die aus ihrer Sicht wichtigsten Technologietrends veröffentlicht, mit denen sich Unternehmen beschäftigen sollten.
2023
Dass KI ein Trendthema ist, ist uns allen bewusst. Für Gartner hat KI zudem das Potenzial in den nächsten zwei bis fünf Jahren einen transformativen Mehrwert zu erzielen.