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Lizenzierung von Simulationssoftware

Token oder Credits?

Firmen müssen angesichts wirtschaftlichen Drucks und kurzen Entwicklungszeiten oft zügig und flexibel auf Lastspitzen bei Simulationsprojekten reagieren. Die Anbieter solcher Tools stellen ihre Lösungen daher auch als Cloud-Computing-Resourcen bereit und bieten vielfältige Lizensierungsmodelle an – bis zur minutengenauen Buchung von Kapazität für einzelne Solver Jobs. Doch wie lassen sich Cloud Computing, permanente Lizenzen und PrePaid-Credits wirtschaftlich kombinieren?

 (Bild: ©oselote/stock.adobe.com)

(Bild: ©oselote/stock.adobe.com)

In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach bedarfsorientierter Lizenzierung für numerische Simulationen gestiegen. Bedarfsorientiert heißt hier, dass sich die Kosten der Simulationssoftware aus ihrer Nutzungsdauer ergeben. Simulationsdienstleister können diese Kosten somit für eine Simulationssoftware minutengenau nachweisen und abrechnen. Anwender hingegen federn mit dieser Lizenzierungsform auftragsbedingte Lastspitzen ab, indem sie mehrere Simulationen gleichzeitig starten. Ein weiterer Vorteil dieser Bezugform ist, erworbene Credits – so heißt die Währung bei der bedarfsorientierten Lizenzierung – für verschiedene Simulationlösungen nutzen zu können. Neben dem Simulia-Extended-Produkten für die Strukturanalyse mit Abaqus Unified FEA, Tosca und Fe-Safe, können die Credits auch für elektromagnetische Untersuchungen mit der Produkt-Suite CST, Strömungssimulationen mit XFlow und Powerflow oder auch Multibody Simulationen mit Simpack eingesetzt werden. Im Folgenden ist die Credit Nutzung am Beispiel von Abaqus erläutert.

Faustregel: Token für die Grundlast, Credits für die Lastspitzen. (Bild: TECHNIA GmbH)

Faustregel: Token für die Grundlast, Credits für die Lastspitzen. (Bild: TECHNIA GmbH)

Von Token und Credits

Traditionell wurde Abaqus als eigenständiges Produkt betrieben und mit Token lizenziert (Analysis, Portfolio oder Extended Token). Die Anzahl der benötigten Token hängt davon ab, auf wie vielen Kernen Abaqus den Solver Job verteilen soll. Diese Token-Lizenzen werden in der Regel für ein Jahr gemietet (es sind aber auch vierteljährliche Lizenzen erhältlich). Bei diesem Lizenzierungssystem werden die Token am effektivsten genutzt, wenn die Simulationslast das ganze Jahr über konstant ist. Was passiert aber, wenn plötzlich für einen kürzeren Zeitraum zusätzliche Solverkapazität benötigt wird? Das Hinzufügen von Token für ein Jahr oder drei Monate ist finanziell nicht vertretbar. Seit einigen Jahren bietet Dassault Systemes Credits als Ergänzung zu den Token an. Im Gegensatz zu Token sind Credits verbrauchbar, vergleichbar mit einem PrePaid-Konto für Mobiltelefone. Der Bedarf der Kredits hängt von der Dauer der Analyse und den verwendeten Kernen ab. Eine Obergrenze für die einsetzbaren Kerne gibt die Hardware vor. Bei den Credits kann es sich entweder um On-Premise-Credits oder OnCloud-Credits handeln. Im Gegensatz zu den On-Premise-Credits bieten die Cloud-Credits nicht nur Zugang zu zusätzlicher Solverkapazität, sondern auch zu Hardwarekapazität in der 3DExperience-Cloud-Plattform. Die Cloud-Credits sind daher auch teurer in Bezug auf die Burn-Rate, das heißt die verbrauchten Credits pro Stunde (siehe Tabelle unten). Damit gibt es selbst beim kleinsten Credit-Paket keine Grenze der nutzbaren Cores. Für die Durchführung von Analysen in der Cloud sind zusätzliche Named User-Lizenzen für den Zugriff auf die Plattform sowie auf den Simulationsmanager erforderlich, der zur Ausführung der Analysen verwendet wird. Wann benötigen Simulationsingenieure also Credits für die OnPremise-Nutzung und wann für die Cloud-Nutzung?

On-Premise-Credits

Angenommen, ein Anwender hat eine lokale Hardware mit 16 Rechenkernen und 6 Token im Unternehmen, und die Analyse, die er durchführen muss, benötigt normalerweise sechs Stunden für die Ausführung auf zwei Kernen, käme er mit diesen sechs Token aus. Wenn ein anderer Nutzer diese Abaqus-Token jedoch bereits belegt, und die Analyse terminkritisch ist, kommen die On-Premise-Credits ins Spiel. Mit ihnen lässt sich die Analyse lokal starten, ohne das Ende der anderen abwarten zu müssen. Wenn der Anwender nun alle 16 Kerne verwendet, wird die Analyse schneller abgeschlossen und verbraucht zudem weniger Credits, da die Zeitskalierung bei der Verwendung mehrerer Kerne in der Regel besser ist als der Anstieg der Burn-Rate.

Nicht immer einfach: Um die wirtschaftlichste Lösung für ihren Solver Job zu finden, müssen Simulationsingenieure schon recht genau überschlagen können. (Bild: TECHNIA GmbH)

Nicht immer einfach: Um die wirtschaftlichste Lösung für ihren Solver Job zu finden, müssen Simulationsingenieure schon recht genau überschlagen können. (Bild: TECHNIA GmbH)

On-Cloud-Credits

Führen Ingenieure fünf Varianten des benötigten Modells aus, würde das mit den verfügbaren Token und der Hardware über 30 Stunden benötigen, da die Analysen aufgrund des Mangels an ansprechbaren Rechenkernen und Token nacheinander ablaufen müssten. In diesem Fall könnten sich Cloud-Credits rechnen. Dorthin ausgelagert, ließen sich die Analysen parallel ausführen, dauern also insgesamt zwei Stunden. Eine statistische Versuchsplanung (DOE) mit 100 Varianten würde mit lokaler Hardware und Token sogar fast einen Monat dauern. Selbst der Kauf zusätzlicher Token, um alle verfügbaren Kerne zu nutzen, würde eine Durchlaufzeit von etwa einer Woche bedeuten, je nachdem, wie gut die Analyse skaliert. Mit gebuchten Cloud-Credits können Anwender auf quasi unbegrenzt viele Recheneinheiten zugreifen. So lassen sich die 100 Analysen parallel durchführen, zu den gleichen Kosten wie sequenzielle Analysen. Vergleicht man die Solver-Kosten für einen Job zwischen Credits und Token, sind die Kosten bei Credits höher. Werden die Token jedoch nur für ein paar Stunden pro Tag verwendet, sind Credits die wahrscheinlich günstigere und flexiblere Lösung. In meisten Fällen ist eine Mischung aus Token und Credits die pasendste Lösung. Der Einsatz von Token deckt die Grundauslastung ab und die Credits werden zur Bewältigung von Lastspitzen verwendet.


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