Microsoft hat mit Azure NetApp Files (ANF) eine Speicherlösung etabliert, die speziell für rechenintensive EDA-Workloads (Electronic Design Automation – Software für den Entwurf integrierter Schaltkreise) ausgelegt ist. Unabhängige Benchmark-Validierungen belegen jetzt, dass ANF massive Parallelzugriffe, niedrige Latenz und konsistente Produktionsperformance auch im großen Maßstab liefert. Für Halbleiterunternehmen, die ihre Chip-Design-Prozesse in die Cloud verlagern, entfällt damit ein klassischer Flaschenhals: der Speicher.
Was ist neu?
EDA-Workloads gelten als besonders anspruchsvoll: Sie erzeugen extrem hohe Parallelzugriffe auf gemeinsam genutzte Dateisysteme, benötigen niedrige und stabile Latenz und produzieren dabei Datenmengen im Petabyte-Bereich. On-Premises-Infrastrukturen stoßen hier regelmäßig an Grenzen – und Cloud-Speicher galt lange als zu langsam oder zu unzuverlässig für diese Szenarien.
Laut der aktuellen Ankündigung im Azure Blog liefert Azure NetApp Files nun unabhängig validierte Benchmark-Ergebnisse, die zeigen: ANF unterstützt massiven Concurrent-Access (gleichzeitige Zugriffe von Tausenden von Compute-Knoten), erreicht konsistente Durchsatzraten auch unter Produktionslast und skaliert horizontal ohne die typischen Performance-Einbrüche, die bei klassischen NFS-Lösungen in der Cloud auftreten.
Konkret relevant ist das für Unternehmen, die EDA-Tools wie Synopsys oder Cadence in Azure-Umgebungen betreiben. Die Kombination aus Azure HPC-Compute und ANF als gemeinsamem Netzwerkspeicher (NFS v3/v4.1) erlaubt es, bestehende On-Premises-Workflows nahezu 1:1 zu migrieren – ohne Anpassungen an den Tools selbst.
Praxistipp: Azure NetApp Files ist kein Standard-Blob-Storage. ANF arbeitet auf Basis von NetApp ONTAP und bietet dedizierte Kapazitätspools mit konfigurierbaren Performance-Stufen (Standard, Premium, Ultra). Für EDA-Szenarien ist in der Regel die Ultra-Stufe relevant.
Was bedeutet das für Azure-Admins?
In meinen Azure-Kursen begegnet mir das Thema ANF meist im Kontext von SAP on Azure oder HPC – EDA ist ein Spezialszenario, das aber strukturell sehr ähnliche Anforderungen stellt. Wer ANF für EDA evaluiert, sollte folgende Punkte im Blick behalten:
| Aspekt | Relevanz für EDA |
|---|---|
| Kapazitätspool-Größe | Mindestens 4 TiB pro Pool; EDA-Projekte benötigen oft mehrere Pools parallel |
| Performance-Stufe | Ultra (128 MiB/s pro TiB) für latenz- und durchsatzkritische Jobs |
| Protokoll | NFS v3 oder v4.1; SMB nicht typisch für Linux-basierte EDA-Tools |
| Netzwerkanbindung | ANF läuft im delegierten Subnetz; ExpressRoute empfohlen für hybride Szenarien |
| Snapshot-Strategie | ANF-Snapshots sind platzsparend und hilfreich für Design-Checkpoints |
Merksatz: Azure NetApp Files ist kein Ersatz für Azure Blob Storage – sondern ein vollständig gemanagte NAS-Lösung für Workloads, die auf POSIX-konformen Dateizugriff mit hoher Parallelität angewiesen sind.
Für KMUs im Halbleiter- oder Elektronikumfeld lohnt sich ein Proof of Concept direkt in Azure: Ein delegiertes Subnetz anlegen, einen ANF-Kapazitätspool in der Ultra-Stufe bereitstellen und die bestehenden EDA-Jobs gegen einen gemessenen Baseline-Wert aus dem On-Premises-Betrieb laufen lassen. Die Benchmark-Daten aus der Microsoft-Ankündigung können dabei als Referenzwert dienen.
Alle Details finden Sie in der Originalankündigung bei Azure Blog.