Computer-Hardware
Physische Komponenten eines Computersystems, die Leistung, Energiebedarf und Formfaktor bestimmen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Veraltete Komponenten führen zu Sicherheits- und Wartungsproblemen
- Fehlende Kompatibilität zwischen Komponenten erhöht Integrationsaufwand
- Unterschätzte thermische Belastung kann Ausfälle verursachen
- Frühe Thermik- und Leistungsanalysen durchführen
- Komponenten nach Lebenszykluskriterien auswählen
- Standard-Referenzdesigns für Wiederverwendbarkeit pflegen
I/O & Ressourcen
- Leistungs- und Kapazitätsanforderungen
- Budget- und Zeitrahmen
- Umgebungs- und Betriebsbedingungen
- Technische Spezifikationen und Stückliste
- Validierte Prototypen und Testprotokolle
- Rollout- und Wartungsplan
Beschreibung
Computer-Hardware umfasst die physischen Komponenten eines Rechensystems — Prozessoren, Speicher, Massenspeicher und Peripherie. Sie bildet die technischen Grenzen und Möglichkeiten, die Architektur, Leistung und Energiebedarf bestimmen. Es beeinflusst Auswahl, Integration und Wartbarkeit über den gesamten Produktlebenszyklus.
✔Vorteile
- Klare Grenzen für Leistungs- und Kapazitätsplanung
- Optimierte Kosten durch zielgerichtete Beschaffung
- Bessere Vorhersagbarkeit von Betrieb und Wartung
✖Limitationen
- Physische Einschränkungen wie Größe, Gewicht und Wärmeabfuhr
- Hardware-Änderungen sind langsamer als Software-Iterationen
- Abhängigkeit von Lieferketten und Komponentenverfügbarkeit
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz (Transactions/s oder FLOPS)
Misst die verarbeitete Last pro Zeiteinheit und bewertet Leistungskapazität.
- Latenz (ms)
Zeit bis zur Verarbeitung einzelner Anfragen, kritisch für Echtzeitsysteme.
- Energieverbrauch (Watt / Joule pro Operation)
Bewertet Effizienz und Betriebskosten über den Lebenszyklus.
Beispiele & Implementierungen
RISC-V Entwicklungsboard im Edge-Cluster
Einsatz kleiner, energieeffizienter Boards zur Beschleunigung edge-naher Analysen.
Hochdichte GPU-Server für KI-Training
Spezialisierte Hardware-Konfigurationen zur Optimierung von Trainingsdurchsatz und Kühlung.
Standardisierte Arbeitsplatzkonfiguration
Einheitliche Hardware-Profile reduzieren Support-Aufwand und vereinfachen Rollouts.
Implementierungsschritte
Anforderungen erfassen und priorisieren
Architektur- und Komponentenentscheidungen dokumentieren
Prototypen bauen und validieren
Produktion, Rollout und Monitoring einführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Board-Layouts erschweren spätere Upgrades
- Proprietäre Schnittstellen ohne Adapterstrategie
- Unzureichende Monitoring-Anbindung für Hardwarezustand
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Einsatz von Consumer-Komponenten in kritischen Servern
- Ignorieren von Firmware-Updates aus Kompatibilitätsängsten
- Verzicht auf Redundanz in ausfallsicheren Systemen
Typische Fallen
- Unterschätzung langfristiger Betriebskosten
- Fehlende Testumgebung für thermische Grenzfälle
- Nichtberücksichtigung von Lieferkettenrisiken
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Physikalische Abmessungen und Formfaktor
- • Stromversorgung und Energiebudget
- • Regulatorische und Sicherheitsstandards