Der IBM-Mainframe: Wie er funktioniert und warum er überlebt

Andrew Hudson – 24. Juli 2023, 11:00 Uhr UTC

Großrechner werden oft als uralte Maschinen angesehen – praktisch als Dinosaurier. Aber Mainframes, die speziell für die Verarbeitung enormer Datenmengen entwickelt wurden, sind auch heute noch äußerst relevant. Wenn es Dinosaurier sind, dann sind es T-Rexe, und Desktops und Servercomputer sind kümmerliche Säugetiere, die man mit Füßen treten muss.

Schätzungen zufolge sind heute 10.000 Großrechner im Einsatz. Sie werden fast ausschließlich von den größten Unternehmen der Welt genutzt, darunter zwei Drittel der Fortune-500-Unternehmen, 45 der 50 größten Banken der Welt, acht der zehn größten Versicherer, sieben der zehn größten globalen Einzelhändler und acht der größten Top 10 Telekommunikationsunternehmen. Und die meisten dieser Mainframes stammen von IBM.

In diesem Erklärer werfen wir einen Blick auf den IBM-Großrechner – was er ist, wie er funktioniert und warum er auch nach über 50 Jahren immer noch so gut funktioniert.

Großrechner gingen direkt aus der Technologie der ersten Computer in den 1950er Jahren hervor. Anstatt jedoch auf kostengünstige Desktop- oder Server-Nutzung zugeschnitten zu werden, wurden sie für die Bewältigung massiver Datenarbeitslasten wie Massendatenverarbeitung und großvolumige Finanztransaktionen entwickelt.

Vakuumröhren, Magnetkernspeicher, Magnettrommelspeicher, Bandlaufwerke und Lochkarten bildeten die Grundlage für die IBM 701 im Jahr 1952, die IBM 704 im Jahr 1954 und die IBM 1401 im Jahr 1959. Diese nach heutigen Maßstäben primitiven Maschinen stellten die Funktionen bereit von wissenschaftlichen Berechnungen und Datenverarbeitung, die sonst von Hand oder mit mechanischen Taschenrechnern durchgeführt werden müssten. Es gab einen Markt für diese Maschinen, und IBM verkaufte sie so schnell, wie es sie herstellen konnte.

In den Anfangsjahren der Informatik hatte IBM viele Konkurrenten, darunter Univac, Rand, Sperry, Amdahl, GE, RCA, NEC, Fujitsu, Hitachi, Unisys, Honeywell, Burroughs und CDC. Zu dieser Zeit machten alle diese anderen Unternehmen zusammen etwa 20 Prozent des Mainframe-Marktes aus, und IBM beanspruchte den Rest. Heute ist IBM der einzige Mainframe-Hersteller, der zählt und Geschäfte jeglicher Art in großem Maßstab abwickelt. De-facto-Konkurrenten sind mittlerweile die Cloud und Cluster, aber wie wir sehen werden, ist der Wechsel zu diesen Plattformen nicht immer kosteneffektiv und sie können nicht die Zuverlässigkeit des Mainframes bieten.

In jeder Hinsicht sind Mainframes riesig. Der heutige Mainframe kann über bis zu 240 Server-CPUs, 40 TB fehlerkorrigierenden RAM und viele Petabyte redundanten Flash-basierten Sekundärspeicher verfügen. Sie sind darauf ausgelegt, große Mengen kritischer Daten zu verarbeiten und gleichzeitig eine Betriebszeit von 99,999 Prozent aufrechtzuerhalten – das entspricht einem Ausfall von etwas mehr als fünf Minuten pro Jahr. Eine mittelgroße Bank nutzt möglicherweise einen Mainframe, um 50 oder mehr separate Finanzanwendungen und unterstützende Prozesse auszuführen, und beschäftigt Tausende von Supportmitarbeitern, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

Die meisten Großrechner verarbeiten Finanztransaktionen mit hohem Volumen, zu denen beispielsweise Kreditkartenkäufe an der Kasse, Abhebungen am Geldautomaten oder Aktienkäufe im Internet gehören.

Das Lebenselixier einer Bank ist nicht Geld, sondern Daten. Bei jeder Transaktion einer Bank fallen Daten an, die verarbeitet werden müssen. Bei einer Debitkartentransaktion müssen beispielsweise folgende Daten verarbeitet werden:

All dies muss in Sekundenschnelle geschehen, und die Banken müssen sicherstellen, dass sie auch bei großvolumigen Ereignissen wie Einkaufsferien schnell reagieren können. Mainframes sind von Grund auf so konzipiert, dass sie für diese Zwecke sowohl Redundanz als auch hohen Durchsatz bieten. Eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung nützt nichts, wenn die Verarbeitung während der Geschäftszeiten unterbrochen wird, und eine zuverlässige Verarbeitung nützt nichts, wenn die Leute minutenlang auf die Verarbeitung einer Transaktion warten müssen.

Wenn Sie eine Finanztransaktion abwickeln, bedeutet das, dass Sie Geld verdienen. Wenn Sie viele Transaktionen verarbeiten, müssen Sie viel Geld für Redundanz ausgeben, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Wenn Teile unweigerlich ausfallen, muss die Show weitergehen. Hier kommt die integrierte redundante Verarbeitung von Mainframes ins Spiel.