Einsatz von Cloud-Technologien und -ressourcen in der Co-Simulation

Schnell veränderliche (gesetzliche) Rahmenbedingungen, volatile Märkte und immer stärker ausgeprägte Cross-industrielle Netzwerke machen den Einsatz von computergestützten Simulations- und Optimierungslösungen notwendig. Oftmals stellen die beteiligten Komponentenlieferanten ihre Teilmodelle jedoch nur als Black-Box bereit, um ihr geistige Eigentum zu schützen. In diesem Fall ist im Rahmen der Systemintegration eine monolithische Berechnung des Gesamtsystems nicht mehr möglich. Hier kann die Methode der Co-Simulation entscheidend weiterhelfen, mögliche Betriebszustände und Optima effizient zu ermitteln. Im vorliegenden Artikel wird beschrieben, wie diese Methode unter Einsatz von Multi-Cloud-Technologien und -Ressourcen in einem skalierbaren System implementiert wurde. Dabei werden sowohl Privacy-Aspekte der beteiligten Akteure als auch eine optimale Ausnutzung lokaler und in der Cloud verfügbarer Ressourcen unter Berücksichtigung von Performance- und Kostenaspekten betrachtet. Der Einsatz der ausgewählten Technologien erlaubt es, eine Vielzahl an Berechnungen parallel durchzuführen und so komplexe Parameterräume durch entsprechende Variationsrechnungen in kürzester Zeit abzutasten.Rapidly changing (legal) framework conditions, volatile markets and increasingly distinct cross-industry networks make the use of computer-aided simulation and optimization solutions necessary. Often, however, the component suppliers involved only make their partial models available as a black box to protect their intellectual property. In this case, a monolithic calculation of the entire system is no longer possible in the context of system integration. Here, the method of co-simulation can decisively help to efficiently determine possible operating states and optima. This article describes how this method was implemented in a highly scalable system using multi cloud technologies and resources. Privacy aspects of the involved actors as well as an optimal utilization of local resources and resources available in the cloud are considered, considering performance and cost aspects. The use of the selected technologies makes it possible to carry out many calculations in parallel and to scan complex parameter spaces in the shortest possible time using corresponding variation calculations. The use of the selected technologies allows calculations to be carried out in parallel and complex parameter spaces to be scanned in the shortest possible time through parallelized variation calculations.