Computing Was ist Computing?
Computing ist die Verarbeitungsleistung, die Anwendungen ausführt, Daten analysiert, Anweisungen umsetzt und digitale Workloads unterstützt. Computing umfasst die Hardware-, Software-, Prozessor-, Arbeitsspeicher- und Infrastrukturressourcen, die Systeme dabei unterstützen, über Rechenzentren, Cloud-Umgebungen, Edge-Standorte und KI-Workloads hinweg Aufgaben zu erledigen.
Lesezeit: 13 Minuten 13 Sekunden | Aktualisiert: 27. Juli 2026
Inhaltsverzeichnis
Wichtigste Erkenntnisse zum Computing
- Computing bezieht sich auf die Verarbeitungsfähigkeit, die es Systemen ermöglicht, Anwendungen zu betreiben, Berechnungen durchzuführen, Daten zu analysieren und Workloads auszuführen.
- Das Computing kann auf Servern und virtuellen Maschinen, in Containern, Cloud-Instanzen, Edge-Geräten, auf Supercomputern und auf spezialisierter Hardware wie GPUs durchgeführt werden.
- Unternehmen nutzen Computing zur Unterstützung von Geschäftsanwendungen, Datenanalysen, KI, maschinellem Lernen, High Performance Computing, Edge Computing und verteilt arbeitenden Teams.
- Die richtige Computing-Umgebung hängt von der Größe der Workload, dem Leistungsbedarf, dem Kostenmodell, den Sicherheitsanforderungen, dem Datenstandort und den Skalierbarkeitszielen ab.
Was bedeutet Computing, einfach ausgedrückt?
Einfach ausgedrückt ist Computing die Leistung, die ein System zur Verarbeitung von Informationen und zur Ausführung von Arbeiten verwendet. Beim Öffnen einer Anwendung, bei der Abfrage einer Datenbank, bei Vorhersagen auf Basis eines KI-Modells oder bei der Analyse von Daten in einem Unternehmens-Dashboard – stets führen Computing-Ressourcen die Verarbeitung im Hintergrund durch.
Computing ist neben Datenspeichern und Netzwerken einer der Kernbereiche der IT-Infrastruktur. Datenspeicher speichern die Daten ab. Netzwerke transportieren die Daten. Computing verarbeitet die Daten und betreibt die Anwendungen zur Verwendung der Daten.
Warum ist Computing wichtig?
Computing ist wichtig, weil fast jeder digitale Service von Verarbeitungsleistung abhängig ist. Geschäftsanwendungen, Analyseplattformen, Websites, Datenbanken, KI-Modelle, Edge-Geräte und Cloud-Services benötigen Computing-Ressourcen für ihren Betrieb.
Für Unternehmen kann die richtige Computing-Umgebung die Leistung verbessern, Verzögerungen reduzieren, bessere Entscheidungen unterstützen und Teams dabei helfen, Workloads bei Bedarfsänderungen zu skalieren. Außerdem bietet sie Unternehmen mehr Flexibilität, um die Anwendungen am richtigen Ort auszuführen: in der Cloud, vor Ort, am Edge oder in einer hybriden Umgebung.
Ohne ausreichende Computing-Kapazität können Anwendungen langsamer werden, Analysen länger dauern, KI-Modelle schwieriger zu trainieren sein und Teams es schwer finden, neue digitale Services zu unterstützen.
Wie funktioniert Computing?
Computing funktioniert so, dass es Prozessoren, Arbeitsspeicher, Software und Infrastrukturressourcen nutzt, um Anweisungen auszuführen und Daten zu verarbeiten. Ein Prozessor empfängt Anweisungen, führt Berechnungen oder logische Operationen durch und sendet eine Ausgabe zurück, die von einer Anwendung oder einem System verwendet werden kann.
Wenn zum Beispiel ein Kunde auf einer Website den Bestand überprüft, helfen Computing-Ressourcen dabei, die Anfrage zu verarbeiten, die Datenbank abzufragen, die Anwendungslogik auszuführen und das Ergebnis zurückzusenden. Bei einer KI-Workload helfen Computing-Ressourcen beim Verarbeiten der Trainingsdaten, der Ausführung von Algorithmen und bei der Erstellung von Vorhersagen oder Ausgaben.
Computing kann über physische Server, virtuelle Maschinen, Container, Cloud-Services, Edge-Systeme oder High Performance Computing-Cluster bereitgestellt werden. Der beste Ansatz hängt von der Workload und dem Ort ab, an dem die Daten verarbeitet werden müssen.
Was sind die wichtigsten Arten von Computing?
Es gibt viele unterschiedliche Formen des Computings, die davon abhängen, wo es ausgeführt wird und was die Workload benötigt.
Art des Computings | Bedeutung | Häufige Anwendungsfälle |
|---|---|---|
| Server-Computing | Verarbeitungsleistung, die von physischen Servern in einem Rechenzentrum oder einer IT-Umgebung bereitgestellt wird. | Unternehmensanwendungen, Datenbanken, Virtualisierung und Kerngeschäftssysteme. |
| Computing-Ressourcen, die über Cloud-Services bereitgestellt und normalerweise bedarfsabhängig skaliert werden. | Anwendungshosting, Analysen, Tests, Entwicklung und variable Workloads. | |
| On-Premises-Computing | Computing-Infrastruktur, die sich im eigenen Rechenzentrum oder am eigenen Standort eines Unternehmens befindet oder von diesem betrieben wird. | Vertrauliche Daten, vorhersehbare Workloads, Compliance-Anforderungen und direkte Infrastrukturkontrolle. |
| Edge Computing | Verarbeitungsleistung, die in größerer Nähe zu Geräten, Benutzern, Sensoren oder Maschinen angeordnet ist. | Industrielles IoT, Einzelhandelsanalysen, Geräte des Gesundheitswesens, Smart Cities und Anwendungen mit geringer Latenz. |
| Hybrid-Computing | Computing, das sich über Cloud-, On-Premises-, Private Cloud- und Edge-Umgebungen verteilt. | Unternehmen, die Flexibilität, Datenkontrolle und Workload-Portabilität benötigen. |
| Container-Computing | Computing, das zur Ausführung containerisierter Anwendungen und Microservices verwendet wird. | Cloud-native Anwendungen, DevOps und schnellere Softwarebereitstellung. |
| KI- und GPU-Computing | Beschleunigtes Computing mit GPUs oder anderer spezialisierter Hardware. | KI-Training, KI-Inferenz, maschinelles Lernen, Computer Vision und Deep Learning. |
| High Performance Computing | Umfangreiches Computing für die komplexe Modellierung, Simulation und Forschung. | Wissenschaftliche Forschung, Engineering, Wettermodellierung, KI-Forschung und Finanzmodellierung. |
Was ist der Unterschied von Computing im Vergleich zu Datenspeicher und Netzwerk?
Obwohl Computing, Datenspeicher und Netzwerk zusammenarbeiten, hat jeder Systemteil eine andere Aufgabe. Computing ist der Teil, der die Arbeit erledigt. Der Datenspeicher speichert die Informationen. Das Netzwerk verbindet Systeme miteinander, damit Informationen dorthin transportiert werden können, wo sie benötigt werden.
Infrastrukturebene | Funktionen | Einfaches Beispiel |
|---|---|---|
| Computing | Verarbeitet Daten, führt Anwendungen und Befehle aus. | Ein Server führt eine Anwendung aus oder analysiert einen Datensatz. |
| Datenspeicher | Speichert Daten, Dateien, Anwendungen und Systeminformationen und ruft sie ab. | Ein Datenspeichersystem speichert Kundendatensätze oder Bilddateien. |
| Netzwerk | Verbindet Systeme miteinander und transportiert Daten zwischen Benutzern, Anwendungen, Geräten und Umgebungen. | Ein Netzwerk transportiert Daten zwischen einem Edge-Gerät und einem Rechenzentrum hin und her. |
Cloud Computing im Vergleich zum On-Premises Computing
Sowohl Cloud-Computing als auch On-Premises-Computing stellen Verarbeitungsleistung zur Verfügung, unterscheiden sich aber in Bezug auf Eigentumsrecht, Kostenmodell, Kontrolle und Skalierbarkeit. Viele Unternehmen nutzen einen hybriden Ansatz, um ein ausgewogenes Verhältnis von Flexibilität, Kontrolle, Leistung und Governance zu erreichen.
Bereich | Cloud-Computing | On-Premises-Computing |
|---|---|---|
| Eigentumsrecht | Wird von einem Cloud-Anbieter bereitgestellt. | Eigentum des Unternehmens oder vom Unternehmen betrieben. |
| Kostenmodell | Häufig Pay-as-you-go oder abonnementbasiert. | Oft Investitionskosten für die Infrastruktur plus laufende Betriebskosten. |
| Skalierbarkeit | Kann Ressourcen schnell nach oben oder nach unten skalieren. | Erfordert Kapazitätsplanung und Hardwareverfügbarkeit. |
| Kontrolle | Weniger Direktkontrolle über die physische Infrastruktur. | Direktere Kontrolle über Systeme, Daten und Richtlinien. |
| Datenstandort | Die Daten können in Cloud-Bereichen verarbeitet werden. | Daten können in der eigenen Umgebung eines Unternehmens verbleiben. |
| Beste Lösung für | Variable Workloads, schnelle Experimente, Remote-Teams und elastischen Bedarf. | Vertrauliche Daten, vorhersehbare Workloads, Compliance-Anforderungen und lokale Verarbeitung mit geringer Latenz. |
Wie unterstützt Computing Edge Computing und IoT?
Computing unterstützt Edge-Computing, indem es Daten in größerer Nähe zu dem Ort verarbeitet, an dem diese entstehen. Statt alle Daten an eine zentrale Cloud oder ein zentrales Rechenzentrum zurückzusenden, kann Edge Computing Informationen in der Nähe von Geräten, Sensoren, Maschinen, Kameras oder Benutzern analysieren.
Dies ist für Unternehmensumgebungen nützlich, die kurze Reaktionszeiten, Entscheidungen vor Ort oder einen reduzierten Netzwerkverkehr benötigen. Ein Betrieb kann zum Beispiel Edge Computing zur Überwachung von Geräten, Erkennung von Fehlern, Unterstützung der Robotik oder zur Echtzeit-Analyse von IoT-Daten verwenden.
Edge Computing kann auch Einzelhandelsgeschäfte, Krankenhäuser, Smart Cities, Energiestandorte und Transportsysteme unterstützen. In diesen Umgebungen kann lokales Computing die Latenz verbessern, den Bandbreitenbedarf reduzieren und dabei helfen, dass vertrauliche Daten in der Nähe ihrer Quelle bleiben.
Wie unterstützt Computing KI und maschinelles Lernen?
Computing ist entscheidend für KI und maschinelles Lernen, weil KI-Modelle zum Trainieren, zur Optimierung und zur Ausführung Verarbeitungsleistung benötigen. Je umfangreicher ein Datensatz oder Modell ist, desto mehr Rechenleistung ist normalerweise erforderlich.
Beim Modell-Training verarbeiten Computing-Ressourcen große Datenmengen, damit das Modell Muster erlernen kann. Während der Inferenz führen Computing-Ressourcen das angelernte Modell mit neuen Daten aus, um eine Antwort, Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung oder automatisierte Aktion zu produzieren.
KI-Workloads nutzen häufig GPUs oder andere Beschleuniger, weil diese viele Berechnungen gleichzeitig verarbeiten können. Dies verleiht dem beschleunigten Computing hohe Bedeutung für Deep Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und umfangreiche Datenanalysen.
Was sind Container und virtuelle Maschinen im Computing?
Container und virtuelle Maschinen sind zwei gängige Methoden zur Ausführung von Anwendungen mit Computing-Ressourcen. Beide sind von Bedeutung und werden, je nach Anwendung, Sicherheitsanforderungen, Betriebsmodell und Modernisierungsstrategie auch von vielen Unternehmen zusammen eingesetzt.
Bereich | Container | Virtuelle Maschinen |
|---|---|---|
| Hauptzweck | Verpacken und führen Anwendungen konsistent aus. | Schaffen isolierte virtuelle Systeme auf gemeinsam genutzter Hardware. |
| Ressourcenbedarf | In der Regel gering, weil sie das Host-Betriebssystem gemeinsam nutzen. | In der Regel höher, da jede VM ein eigenes Betriebssystem enthält. |
| Startgeschwindigkeit | Häufig schneller. | Häufig langsamer als Container. |
| Portierbarkeit | Perfekt für Cloud-native und DevOps-Workflows. | Perfekt für die traditionelle Anwendungsisolierung und Infrastrukturkonsolidierung. |
| Skalierbarkeit | Häufig leichter skalierbar mit Orchestrierungstools. | Gut skalierbar, können aber mehr Ressourcen und Management erfordern. |
Wie wählen Unternehmen eine Computing-Infrastruktur aus?
Unternehmen sollten die Computing-Infrastruktur auf Basis von Workload, Datenanforderungen, Leistungsanforderungen, Kostenmodell und Betriebsumgebung auswählen.
Für ein Unternehmen, das Analysen, Cloud-native Anwendungen oder verteilte Workloads ausführt, sind möglicherweise flexible Cloud- oder Managed Computing-Services notwendig. Ein Unternehmen mit vertraulichen Daten, vorhersehbaren Workloads oder strengen Compliance-Anforderungen kann hingegen On-Premises-, Private Cloud- oder Hybrid-Computing bevorzugen. Teams, die mit KI-Training, intensiver Datenverarbeitung oder wissenschaftlicher Forschung beschäftigt sind, benötigen möglicherweise GPU-Server, High Performance-Server oder High Performance Computing-Systeme.
Für kleine Rechenzentren kann auch eine hyperkonvergente Infrastruktur nützlich sein, da sie Computing, Datenspeicher und Virtualisierung in einer einfacheren integrierten Umgebung kombiniert.
- Die Art der Workload, z. B. Geschäftsanwendungen, Analysen, KI, Container, Edge oder HPC.
- Der erforderliche Umfang an Verarbeitungsleistung, Arbeitsspeicher, Datenspeicher und Netzwerkleistung.
- Die Vertraulichkeit der Daten und ihr Standort.
- Das prognostizierte Nutzungsmuster, einschließlich einer stabilen Nachfrage, saisonaler Spitzen oder eines unvorhersehbaren Wachstums.
- Die Kompetenz des Teams zur Verwaltung der Infrastruktur-, Automatisierungs-, Sicherheits- und Lebenszyklus-Betriebsabläufe.
Welche Vorteile bietet Computing?
Computing bietet Unternehmen die Verarbeitungsleistung, die sie benötigen, um digitale Services auszuführen, Daten zu analysieren und moderne Workloads zu unterstützen.
Der größte Vorteil besteht darin, dass Computing Unternehmen dabei hilft, Daten und Software in wirkungsvolle Maßnahmen umzusetzen. Es bietet Anwendungen und Teams die Ressourcen, die sie für Betrieb, Reaktionsvermögen und Wachstum benötigen.
- Höhere Anwendungsleistung und schnellere Datenverarbeitung.
- Bessere Unterstützung für Analysen, KI, maschinelles Lernen und Automatisierung.
- Mehr Flexibilität zur Ausführung von Workloads in Cloud-, On-Premises-, Edge- oder Hybrid-Umgebungen.
- Skalierbarkeit zur Unterstützung sich ändernder Geschäftsanforderungen.
- Verbesserte Fähigkeit zur Modernisierung von Anwendungen und Infrastruktur.
Mit welchen Herausforderungen ist Computing verbunden?
Wenn Workloads wachsen, die Umgebungen immer stärker verteilt werden und Teams ein ausgewogenes Verhältnis von Kosten, Leistung und Sicherheit erreichen müssen, kann das Computing zu Herausforderungen führen.
Aufgrund dieser Herausforderungen müssen Unternehmen über eine Computing-Strategie verfügen, die Workload-Platzierung, Leistungsplanung, Automatisierung, Sicherheit und Lebenszyklusmanagement einbezieht.
- Auswahl des richtigen Computing-Modells für jede Workload.
- Kostenmanagement aller Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Umgebungen.
- Skalierung von Ressourcen ohne Überbereitstellung.
- Sicherstellung verteilter Computing-Umgebungen.
- Unterstützung moderner Workloads wie KI, Container, Edge und High Performance Computing.
Wie HPE Computing unterstützt
HPE unterstützt Computing mit Servern, Software, Services und Hybrid Cloud-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, Workloads in Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und Edge-Standorten auszuführen.
HPE ProLiant Compute unterstützt eine breite Vielfalt von Unternehmens-Workloads – von Kerngeschäftsanwendungen bis hin zu Datenanalysen, Virtualisierung, Containern und KI. HPE Compute Ops Management unterstützt Teams bei der Überwachung und Verwaltung verteilter Computing-Umgebungen mit mehr Transparenz und Kontrolle. GreenLake kann Cloud-ähnliche Verbrauchsmodelle für Unternehmen unterstützen, die Flexibilität in hybriden Umgebungen wünschen.
HPE unterstützt auch spezielle Computing-Anforderungen. HPE Private Cloud AI hilft Unternehmen bei der Ausführung von KI-Workloads in einer Private Cloud-Umgebung. HPE Cray Supercomputing unterstützt das High Performance Computing sowie Modellierung, Simulation und Forschung im großen Maßstab. HPE Edge-Lösungen können dazu beitragen, Daten in größerer Nähe zu Geräten, Maschinen und Benutzern zu verarbeiten.
Mit HPE können Unternehmen Computing-Umgebungen aufbauen, die Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Automatisierung und Workload-Flexibilität vom Edge bis zur Cloud unterstützen.
Häufig gestellte Fragen zu Computing
Was ist der Unterschied zwischen Computing und Verarbeitung?
Computing ist die Gesamtleistungsfähigkeit, die ein System zur Ausführung von Anwendungen, zur Zuweisung von Ressourcen und zur Erledigung von Aufgaben verwendet. Verarbeitung ist der Vorgang, bei dem Anweisungen ausgeführt oder Daten transformiert werden. Vereinfacht ausgedrückt ist die Verarbeitung ein Vorgang im Rahmen des Computings. Dagegen umfasst Computing die Hardware-, Software- und Infrastrukturressourcen, die eine solche Verarbeitung erst ermöglichen.
Wie sollten Unternehmen die Kosten für Cloud Computing und On-Premises-Computing vergleichen?
Unternehmen sollten die Kosten von Cloud Computing und On-Premises-Computing miteinander vergleichen, indem sie Nutzungsmuster, Infrastrukturbedarf, Datenübertragungskosten sowie Lizenzierungs-, Support-, Energie-, Personal- und Skalierungsanforderungen berücksichtigen. Cloud Computing kann Flexibilität bieten, während On-Premises-Computing eine stärkere Kontrolle für vorhersehbare Workloads, vertrauliche Daten und die langfristige Infrastrukturplanung ermöglicht.
Worauf sollten Teams des Bereichs Industrielles IoT bei einer Edge Computing-Plattform achten?
Teams im Bereich Industrielles IoT sollten nach Edge Computing-Plattformen suchen, die eine Verarbeitung mit geringer Latenz, hohe Sicherheit, Remoteverwaltung, zuverlässige Konnektivität und die Integration mit Sensoren, Maschinen und Analysetools unterstützen. Die Plattform sollte die Daten in der Nähe der Betriebsabläufe verarbeiten, sich bei Bedarf aber weiterhin mit Cloud- oder Rechenzentrumssystemen verbinden lassen.
Worauf sollten Unternehmen bei GPU-Computing für das KI-Training achten?
Unternehmen sollten GPU-Computing für das KI-Training auf Basis von Modellgröße, Datenvolumen, GPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Datenspeichergeschwindigkeit, Netzwerk, Skalierbarkeit, Sicherheit und Managementtools bewerten. Die richtige Umgebung sollte Training, Optimierung und Inferenz unterstützen, ohne unnötige Kosten oder betriebliche Komplexität zu verursachen.
Was sind Managed Computing-Services für verteilt arbeitende Teams?
Managed Computing Services helfen Teams bei der Ausführung, Überwachung und Skalierung von Computing-Ressourcen, ohne jeden Teil der Infrastruktur selbst verwalten zu müssen. Bei verteilt arbeitenden Teams kann Managed Computing die Konsistenz verbessern, den Betriebsaufwand reduzieren, die Remote-Entwicklung fördern und die Ausführung von Anwendungen in Cloud-, Rechenzentrums- und Edge-Umgebungen unterstützen.
Wo können Unternehmen Server für umfangreiche Datenverarbeitungs-Workloads erwerben?
Unternehmen können Server für umfangreiche Datenverarbeitungs-Workloads von Enterprise Server-Anbietern, Infrastrukturpartnern oder Cloud-Anbietern erwerben. Dabei sollten die Käufer Prozessorleistung, GPU-Unterstützung, Speicherkapazität, Speichergeschwindigkeit, Netzwerk, Managementtools, Sicherheitsfunktionen, Supportservices und Skalierbarkeit vergleichen, bevor sie sich für eine Plattform entscheiden.