27. November 2018 | pArtikel drucken | kKommentieren

Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum: So vermeiden Sie IT-Störungen proaktiv

Für den Unternehmenserfolg ist es zentral, einen reibungslosen Betriebsablauf im Rechenzentrum zu gewährleisten. Das wird aber immer schwieriger. Denn angesichts von steigender Datenflut, Cloud-Anwendungen und Virtualisierung ist die IT-Infrastruktur heute sehr komplex – sodass IT-Abteilungen schnell den Überblick verlieren können. Auf der diesjährigen HPE Discover präsentierte Milan Shetti (General Manager, Global Storage Business von HPE) mit InfoSight eine Lösung, die IT-Störungen verhindert, bevor sie auftreten – um so einen reibungslosen Betriebsablauf sicherzustellen.

Tatsächlich können IT-Störungen ernsthafte Konsequenzen nach sich ziehen. Wenn die IT-Abteilung zu lange braucht, um die jeweilige Störung zu identifizieren und in den Griff zu bekommen, kann diese den Datenspeicher oder kritische Applikationen empfindlich beeinträchtigen. Es ist sogar möglich, dass Teile der IT oder gar die komplette IT zum Erliegen kommen.

Kommt eine massive Störung im Rechenzentrum vor, werden nicht nur Betriebsprozesse ausgesetzt. Vielmehr werden dadurch Unternehmensdaten bedroht – was ernsthafte Folgen nach sich ziehen kann. So drohen Imageschäden sowie finanzielle Verluste für das gesamte Unternehmen.

Um das zu verhindern und Unterbrechungen sowie Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren, muss die IT grundsätzlich in der Lage sein, schnell auf Probleme zu reagieren. Genau hier kommt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Rechenzentrum ins Spiel.

Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum: Das ist das Ziel

Der Einsatz von KI im Data Center soll einen Computer grundsätzlich in die Lage versetzen, auf neue Situationen sinnvoll, also „intelligent“, zu reagieren. Wenn Störungen auftreten, soll der Computer diese so schnell beheben, dass niemand in der IT etwas von dem Problem bemerkt.

Damit das gelingt, muss die Störung frühzeitig beseitigt werden. Denn je mehr Zeit bis zu einer Gegenreaktion verstreicht, desto wahrscheinlicher treten negative Folgen auf – wie die Beeinträchtigung des Betriebsablaufs. Und das bemerkt die IT-Abteilung auf jeden Fall.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Data Center ermöglicht diese frühzeitige Erkennung von Störungen – und geht im Idealfall darüber hinaus: So soll ein Problem identifiziert werden, noch bevor es überhaupt auftritt und die Unternehmens-IT theoretisch gefährden könnte.

Um Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum optimal einzusetzen, müssen Unternehmen allerdings einige Anforderungen meistern.

Diese Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen

Zum einen gilt es, permanent Daten zu sammeln und zu analysieren, um davon ausgehend Probleme zu prognostizieren. Hierfür müssen Unternehmen eine genaue Sicht auf ihre IT haben – besonders auf den Traffic ihres Rechenzentrumsnetzwerks. Schließlich findet dort ein reger Datenaustausch statt.

Zum anderen ist es nötig, eine Lösung zu implementieren, die über die Fähigkeit des Machine Learning verfügt. Denn eine solche Lösung ist in der Lage, sich auf Basis der Datenanalyse fortlaufend selbstständig zu trainieren – und damit Probleme oder Störungen immer besser vorherzusagen. Konkret geht es beim Machine Learning darum, Prognosen abzugeben, wann bestimmte Daten auftreten werden, die Rückschlüsse auf Probleme zulassen. Mit fortlaufendem Training werden diese Prognosen zunehmend präzise.

HPE InfoSight: Präzise Vorhersage von Problemen

HPE Infosight

Bild: CANCOM

HPE InfoSight basiert auf Machine Learning und bietet somit eine Lösung, die den Einstieg in die Automatisierung des Rechenzentrums ermöglicht. Dadurch können Unternehmen genau von dem zentralen Vorteil profitieren, den der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Data Center birgt: die Abgabe von hochsicheren Prognosen für Störungen oder Probleme.

Auf der HPE Discover betonte Milan Shetti (General Manager, Global Storage Business von HPE), wie wichtig der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Data Center heute für Unternehmen ist. So lautete eine zentrale Botschaft seines Vortrags: „Intelligenz verändert alles“. Tatsächlich könnten Unternehmen ihre IT heute nicht mehr manuell managen. Die Komplexität sei dafür schlicht zu groß.

Die Intelligenz zeichnet sich laut Shetti dadurch aus, dass die IT-Infrastruktur dank Machine Learning in der Lage ist, selbständig von ihrer Umgebung zu lernen. Auf diese Weise ist es möglich, IT-Störungen oder Probleme im Data Center immer präziser vorherzusehen und zu verhindern.

Damit Unternehmen eine solche autonome Infrastruktur schrittweise implementieren können, bietet HPE mit InfoSight dafür mehr denn je die ideale Plattform – sagt Shetti. Denn InfoSight, so Shetti, wurde nun um einen weiteren zentralen Bestandteil des Data Centers erweitert: Compute. Das bedeutet: Neben den Storage-Ressourcen überwacht InfoSight nun auch die Compute-Umgebung des Rechenzentrums automatisiert und durchgehend – also die gesamte IT-Infrastruktur.

Dafür greift die Lösung auf einen gewaltigen Datenfundus zurück. So fragt die Lösung jeden Tag Millionen von Datensensoren aus allen, auch weltweit, eingesetzten Systemen ab. Die gewonnen Informationen werden anschließend gesammelt und automatisiert analysiert.

InfoSight kann indes nicht nur Probleme vorhersagen. Auch lassen sich zum Beispiel benötigte IT-Kapazitäten genau prognostizieren. Dies ermöglicht eine intuitive Verwaltung und entlastet folglich die IT-Abteilung. Weitere Informationen zu HPE InfoSight erfahren Sie hier.

Quelle Titelbild: © geralt/Pixabay

Hier schreibt Christian Schinko für Sie

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