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Agisoft Metashape wird häufig für Photogrammetrie, 3D-Modellierung und Drohnenkartierung verwendet. Da die Datensätze jedoch immer größer werden und die Verarbeitungszeiten sich auf Stunden – oder sogar Tage – ausdehnen, stellen sich viele Anwender die Frage: Soll ich meine lokale Workstation aufrüsten oder zur Cloud-Verarbeitung wechseln? Dieser Artikel vergleicht die beiden Ansätze in Bezug auf Geschwindigkeit, Leistung, Kosten und Skalierbarkeit, damit Sie die beste Lösung für Ihren Workflow 2025 wählen können.
1. Was ist Cloud Processing für Metashape?
Die Cloud-Verarbeitung bezieht sich auf die Ausführung von Agisoft Metashape auf entfernten virtuellen Maschinen, die von Anbietern wie z.B.:
- AWS EC2 (Amazon Web Services)
- Paperspace oder Lambda Labs
- Microsoft Azure
- GPU-basierte VPS-Anbieter
Sie mieten Hochleistungs-GPUs (wie RTX 4090 oder A6000) stundenweise und führen Metashape aus der Ferne über Remote-Desktop-Tools oder SSH aus. Ihre Daten werden auf den Server hochgeladen, verarbeitet und dann heruntergeladen, wenn sie vollständig sind.
2. Lokale Workstations: Leistung und Investition
Ein moderner lokaler Arbeitsplatzrechner kann Metashape mit hoher Leistung ausführen, vorausgesetzt, er verfügt über:
- High-End-GPU: NVIDIA RTX 4080, 4090, oder A4000+
- Schnelle CPU: AMD Ryzen 9 oder Intel i9 13./14. Generation
- RAM: 64-128 GB für große Projekte
- Speicher: NVMe SSD für schnelles Lesen/Schreiben
Die Anschaffungskosten sind zwar hoch (in der Regel $2.500-$5.000+), aber es fallen keine stündlichen Gebühren an, und es bietet vollständigen Offline-Zugriff ohne Upload-/Download-Latenz.
3. Geschwindigkeitsvergleich: Cloud vs. Lokal
In Bezug auf die reine Geschwindigkeit übertreffen Cloud-Instanzen mit Spitzen-GPUs oft die lokalen Rechner. Zum Beispiel:
- Ein Projekt mit 500 Bildern bei 20MP kann auf einem High-End-Laptop 3-4 Stunden dauern, aber nur 45 Minuten auf einer AWS EC2-Instanz mit einer A100 GPU.
- Dense Cloud Generation ist mit mehr GPU-Kernen und VRAM deutlich schneller.
Die Geschwindigkeit der Cloud hängt jedoch stark von der Upload-/Downloadzeit und der Verfügbarkeit der Instanz ab. Bei kleinen Projekten kann die lokale Variante sogar schneller sein, da die Übertragungszeit entfällt.
4. Kostenüberlegungen
Lokale Workstation: Hohe Anfangskosten, aber keine wiederkehrenden Kosten. Ideal für Vollzeit-Profis oder Labore, die regelmäßig Daten verarbeiten.
Cloud: Abrechnung nach Aufwand. Kostenbeispiel (ab 2025):
- AWS EC2 mit A10G-GPU: ~$1,50-$2,50/Stunde
- Paperspace mit RTX 4090: ~$1.80/Stunde
- Lambda Labs A100: ~$3,50/Stunde
Die Cloud wird teurer, wenn Sie täglich Daten verarbeiten, aber sie ist ideal für kurzfristige Projekte, skalierende Teams oder gelegentliche Nutzer.
5. Flexibilität und Skalierbarkeit
Cloud: Einfaches Skalieren mit mehreren Instanzen zur Parallelisierung von Aufträgen. Ideal für große Projekte oder Organisationen mit entfernten Teams. Keine Hardwarebegrenzung oder Wartung.
Lokal: Begrenzt durch Ihre Hardware. Upgrades sind teuer und zeitaufwändig. Am besten geeignet für konstante Arbeitslasten oder Offline-Verarbeitung.
6. Verlässlichkeit und Datensicherheit
Bei sensiblen Daten (z.B. militärische oder archäologische Stätten) gewährleistet die lokale Verarbeitung den Datenschutz und die volle Kontrolle. Cloud-Dienste erfordern Vertrauen in die Verschlüsselung und die Datenrichtlinien des Anbieters.
Internetausfälle oder Ausfallzeiten der Cloud können Arbeitsabläufe stören, insbesondere wenn Uploads mitten im Prozess unterbrochen werden.
7. Hybrider Workflow: Das Beste aus beiden Welten
Viele Profis kombinieren beide Einstellungen:
- Verwenden Sie eine lokale Workstation zur Vorschau, zum Ausrichten oder für kleine Projekte
- Verwenden Sie die Wolke für die endgültige Verarbeitung von dichten Wolken, Netzen und Orthomosaiken.
Dieses Hybridmodell maximiert die Geschwindigkeit und die Budgeteffizienz, insbesondere bei der Verwendung von Automatisierungsskripten oder Batch-Workflows.
Fazit: Was ist im Jahr 2025 besser?
Es gibt kein Patentrezept für alle. Entscheiden Sie sich für eine lokale Workstation, wenn Sie regelmäßig Photogrammetriedaten verarbeiten, Wert auf Offline-Fähigkeit legen oder eine vollständige Datenkontrolle benötigen. Entscheiden Sie sich für die Cloud-Verarbeitung, wenn Sie große Datenmengen verarbeiten, in Teams arbeiten oder eine elastische Skalierbarkeit ohne Hardware-Investitionen benötigen.
Im Jahr 2025 sind beide Ansätze schneller und leistungsfähiger als je zuvor – Ihre Wahl hängt von Arbeitsablauf, Budget und Projektumfang ab. Testen Sie nach Möglichkeit beide, um die effizienteste Lösung für Ihre Photogrammetrieziele zu finden.
