Hansolo1978
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Hallo zusammen,
ich entwickle derzeit HeliOSCLOUD, ein Projekt aus Darmstadt mit dem Ziel, 100.000 dezentrale, flüssigkeitsgekühlte Edge-Nodes direkt in den Kellern von Wohngebäuden zu platzieren.
Das Konzept:Wir integrieren Hochleistungs-Serverhardware (in Zusammenarbeit mit etablierten Herstellern) in die bestehende Gebäudeinfrastruktur. Der Clou: Wir nutzen einen Flüssigkeitskühlkreislauf, um die „Abwärme“ aufzufangen und sie dem Gebäude als thermisches Nebenprodukt zur Verfügung zu stellen.
Die Hardware:
Konkret interessieren mich eure Gedanken zu folgenden Punkten:
Ich freue mich auf euer Feedback und eine spannende Diskussion darüber, ob das die Zukunft der Cloud ist oder ein logistischer Albtraum! Danke!
ich entwickle derzeit HeliOSCLOUD, ein Projekt aus Darmstadt mit dem Ziel, 100.000 dezentrale, flüssigkeitsgekühlte Edge-Nodes direkt in den Kellern von Wohngebäuden zu platzieren.
Das Konzept:Wir integrieren Hochleistungs-Serverhardware (in Zusammenarbeit mit etablierten Herstellern) in die bestehende Gebäudeinfrastruktur. Der Clou: Wir nutzen einen Flüssigkeitskühlkreislauf, um die „Abwärme“ aufzufangen und sie dem Gebäude als thermisches Nebenprodukt zur Verfügung zu stellen.
Die Hardware:
- Maßgeschneiderte, flüssigkeitsgekühlte Nodes (Fokus auf KI-Inferenz und High-Density Computing).
- Zielgröße: 100.000 Einheiten regional/global.
- Kein User-Interface für den Hausbesitzer – es handelt sich um ein reines "Black-Box" Infrastruktur-Asset.
Konkret interessieren mich eure Gedanken zu folgenden Punkten:
- Orchestrierung im großen Stil: Würdet ihr bei einem 100k-Node-Deployment eher auf eine leichtgewichtige K8s-Distribution wie K3s setzen oder eher auf einen spezialisierten P2P-Orchestrierungs-Layer, um hohe Latenzen und schwankende Node-Verfügbarkeit zu managen?
- Thermal-Aware Scheduling: Hat jemand Erfahrung mit Workload-Schedulern, die den „thermischen Bedarf“ berücksichtigen? (Beispiel: Mehr Rechenlast an einen Node schieben, weil der physische Standort gerade mehr Wärmeabfuhr benötigt).
- Remote Maintenance & Provisioning: Was ist der robusteste Weg für ein „Zero-Touch-Provisioning“ durch Techniker vor Ort (kein IT-Fachpersonal), um sicherzustellen, dass der Node sicher ins Grid integriert wird?
- Sicherheit/Isolation: Abgesehen von TEE (Trusted Execution Environments) – was sind die größten Fallstricke beim Betrieb sensibler KI-Workloads in einer physisch „unsicheren“ Wohnumgebung?
Ich freue mich auf euer Feedback und eine spannende Diskussion darüber, ob das die Zukunft der Cloud ist oder ein logistischer Albtraum! Danke!