Branchen & Sektoren – Rechnen für die Forschung

Wissenschaft: Rechenpower für Forschung

Simulationen, Datenauswertung und Forschungsdaten-Management – mit GPU- und CPU-Leistung, die pro Projekt gebucht wird statt Jahre im Antrag zu stecken.

Warum centron

Infrastruktur für Projekte statt Anträge

Forschung ist projektförmig – Rechenleistung sollte es auch sein.

GPU für Berechnungen

Simulationen und ML-Auswertungen laufen auf dedizierten GPUs ab 92,59 €/Monat (stundengenau abgerechnet) – gebucht für die Projektlaufzeit, abgerechnet auf Drittmittel.

Forschungsdaten FAIR

S3 Object Storage hält Datensätze versioniert und zitierfähig vor – von Rohdaten bis zum Publikations-Supplement.

Cluster nach Bedarf

Batch-Jobs skalieren in Kubernetes – große Parameterstudien bekommen viele Nodes, danach schrumpft der Cluster auf null.

Datenschutz für Studien

Personenbezogene Studiendaten bleiben in deutschen, C5-testierten Rechenzentren – ethikkommissionstauglich.

Vom Notebook zum Cluster

Reproduzierbare Forschung auf reproduzierbarer Infrastruktur

Analysen entstehen in Jupyter auf einer VM, skalieren als Container-Jobs in Kubernetes und archivieren Ergebnisse samt Umgebung in S3 – jede Publikation bleibt nachvollziehbar. Abrechnungen je Projekt liefern Kontingente und cReports für die Drittmittelverwaltung.

projektgenaustundenbasiert · ideal für Drittmittel
Kosten im Preisrechner kalkulieren
  • Interaktiv – Jupyter & RStudio auf VMs
  • Batch-Rechnen – Kubernetes für Parameterstudien
  • Daten-Archiv – S3 versioniert und zitierfähig
  • Drittmittel-tauglich – Kosten je Projekt
Empfohlene Bausteine

Die passenden centron Produkte

Mit diesen Bausteinen setzen Kunden diesen Anwendungsfall typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.

Cloud GPU
Ab
92,59 € / Monat
NVIDIA-Leistung
  • RTX A4000 ab 92,59 €/Monat
  • Dediziert, nicht geteilt
  • Ohne Mindestlaufzeit
Kubernetes
Ab
29,99 € / Monat
Container-Orchestrierung
  • AutoScaler inklusive
  • Traffic im Fixpreis
  • CI/CD-ready
S3 Object Storage
Ab
5,00 € / Monat
Skalierbarer Speicher
  • S3-kompatible API
  • Traffic kostenlos
  • Unbegrenzt skalierbar
Kurz beantwortet

Welche Cloud-Infrastruktur passt für Wissenschaft?

Cloud für die Wissenschaft: Rechencluster, GPU-Knoten und Speicher für Forschungsprojekte – flexibel, förderfähig, aus Deutschland. Tragender Baustein ist Cloud GPU ab 92,59 € pro Monat – stundengenau abgerechnet, ohne Mindestlaufzeit. Ergänzt wird das je nach Bedarf durch Kubernetes und S3 Object Storage. Gehostet wird DSGVO-konform in den eigenen, nach ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifizierten Rechenzentren von centron mit BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben.

Bausteine und Preise
BausteinPreis
Cloud GPUab 92,59 € / Monat
Kubernetesab 29,99 € / Monat
S3 Object Storageab 5,00 € / Monat
Branchen & Sektoren FAQ

Häufige Fragen

Passt das Abrechnungsmodell zu Drittmittelprojekten?

Sehr gut: Ressourcen werden stundengenau je Projekt abgerechnet, Kontingente begrenzen Budgets hart, und cReports liefert die Verbrauchsnachweise für die Mittelverwendung – ohne langfristige Bindung über die Projektlaufzeit hinaus.

Was kostet der Einstieg?

Der Start ist bewusst günstig: Cloud GPU ab 92,59 € pro Monat, Kubernetes ab 29,99 € pro Monat und S3 Object Storage ab 5,00 € pro Monat. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben für 60 Tage – Ihre konkrete Konfiguration kalkulieren Sie transparent im Preisrechner.

Ist das DSGVO-konform umsetzbar?

Ja. In der Forschung sind Probanden- und Studiendaten oft besondere Kategorien nach Art. 9 DSGVO; hinzu kommen Vorgaben der Ethikkommission und der Fördermittelgeber zum Speicherort. Bei centron bleiben sie in Deutschland, mit AV-Vertrag nach Art. 28 DSGVO. Die Rechenzentren sind nach ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifiziert, für ccloud³ / Managed Cloud besteht ein uneingeschränktes BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Details finden Sie im Trust Center.
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