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KI ist jetzt Verbündeter von Rechenzentren-Betreibern

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Die Verwaltung von Rechenzentren wird oft als eine Aufgabe angesehen, die dem Jonglieren mit drehenden Tellern gleicht – sie erfordert eine optimale Balance zwischen der Verwaltung von Workloads und IT-Personal, der Steigerung der Effizienz und der Kostensenkung. In der letzten Zeit wurde diese Arbeit durch die Hilfe eines wichtigen Partners erleichtert – die Künstliche Intelligenz (KI).

KI verspricht, ein wichtiger Verbündeter bei der automatischen Verwaltung von Aufgaben in Rechenzentren zu sein, sodass IT-Personal sich den Aufgaben widmen kann, die tatsächlich menschliches Eingreifen erfordern. Darüber hinaus neigen die bisher eingesetzten Tools dazu, nur Antworten auf die Probleme zu geben, die in diesen Umgebungen auftreten, nicht jedoch Daten zu erfassen, um Vorhersagen zu treffen, das Auftreten von Problemen zu reduzieren und die Ressourcen zu optimieren, wie es die KI-Lösungen ermöglichen, betont Sean Kenney, Direktor von KPMG.

KI-Technologien helfen unter anderem dabei, den Bedarf vorherzusagen und Ressourcen effizienter zu verteilen, wodurch Rechenzentren flexibler und kostengünstiger betrieben werden können. Eine große Herausforderung in der Umgebung der Rechenzentren ist die Frage, wie man dem Bedarf zu Spitzenzeiten am besten gerecht wird. In dieser Frage kann KI Muster der Arbeitslast im Laufe der Zeit aufzeigen und Möglichkeiten vorschlagen, um den Anforderungen entsprechend der verfügbaren Kapazität in den Rechenzentren gerecht zu werden, erklärt Goutham Belliappa, Vice President of AI Engineering für Nordamerika bei Capgemini.

Noch dazu können KI-Technologien in Bereichen hilfreich sein, die zunehmend auf der Agenda von Unternehmen stehen, beispielsweise die Reduzierung von Emissionen durch die Verwaltung der Temperatur von Geräten sowie die Optimierung des Energieverbrauchs. Noch dazu hilft KI dabei, die Betriebskosten zu senken. Ein weiteres Einsatzgebiet von KI ist die Wartung, da Probleme, die zu Ausfällen führen könnten, viel früher vorhergesehen werden und Ausfallzeiten vermieden werden können.

Der Gedanke, KI beim Management von Rechenzentren anzuwenden, ist nicht neu. Was sich jedoch mit der Weiterentwicklung von KI abzeichnet, sind Tools, die auf einer Kombination verschiedener maschineller Lerntechniken basieren, welche wiederum auf Basis von ihnen verwalteten Arbeitslasten kontinuierlich optimiert werden, und das bei minimaler menschlicher Intervention. Bill Howe, außerordentlicher Professor an der School of Information der University of Washington, nennt als Beispiel Datenbanksysteme, die die Konfiguration vieler Elemente erfordern, um Effizienz zu gewährleisten, beispielsweise die Indizierung von Tabellen, die Partitionierung von Daten auf verschiedenen Servern, die Speicherzuweisung und weitere Elemente. In diesem Fall kann KI helfen, indem Regeln und Verfahren aus historischen Daten sowie Anpassungen, die bei jeder Aufgabe zu mehr Effizienz führen, erlernt werden. Selbst für einen Experten wäre es unmöglich, dies auf die gleiche Weise zu erledigen.

Nur etwas für große Konzerne?

Große Rechenzentren nutzen bereits seit einigen Jahren KI-Technologien als integralen Bestandteil ihres Betriebs. Google beispielsweise berichtete 2016, wie das Unternehmen den Energieverbrauch in einigen seiner Rechenzentren durch die automatische Steuerung von Lüftern und Kühlsystemen senken konnte. Diese basiere auf Lösungen von DeepMind, dem auf künstliche Intelligenz spezialisierten Zweig der Holdinggesellschaft Alphabet, der Google gehört. Im Jahr 2019 berichtete das Unternehmen zudem, dass es mithilfe von KI bis zu 36 Stunden im Voraus die Leistung von Windturbinen vorhersagen kann, die zur Deckung des Energiebedarfs von Rechenzentren und Büros in den USA eingesetzt werden.

Alibaba Cloud verwendet in seinem globalen Rechenzentrum ein KI-basiertes Temperaturwarnsystem. Die Lösung analysiert mittels Temperatursensoren gewonnene Überwachungsdaten über einen bestimmten Zeitraum, um Veränderungen der Temperatur aufgrund von Kühlanlagenausfällen schneller und zuverlässiger zu erkennen.

Die Kühlung und die vorausschauende Wartung waren die am häufigsten genannten Anwendungsfälle von KI in Rechenzentren, so die Experten, mit denen die DCD-Website Anfang 2021 sprach. Energie- und Workload-Management sowie Sicherheit sind weitere potenzielle Anwendungsfälle, die noch nicht merklich in Fahr gekommen sind. “Das Potenzial ist vorhanden und wird aufgezeigt, aber es ist noch nicht weit verbreitet”, betont Dave Sterlace, Chief Technology Officer für den Geschäftsbereich Data Center Solutions bei ABB.

Anbieter bauen KI-Technologien zunehmend in ihre Produkte ein, oft mit Punktlösungen, die Juniper Networks zufolge noch lange nicht alle Bereiche eines Rechenzentrums verwalten können. Die Schwierigkeit könnte eine Folge der heterogenen Menge an Geräten und Systemen sein, die typischerweise in den heutigen Umgebungen zu finden sind.

Was ist mit Ihrem Rechenzentrum? Ist es bereit, auf der Welle des KI-Erfolges zu schwimmen? Für Jeff Kavanaugh, Direktor des Infosys Knowledge Institute, hängt die Antwort von der technologischen Reife, der Größe des Betriebs und der Dynamik des Rechenzentrums ab. Umgebungen mit veralteter Infrastruktur und veralteten Methoden wird es nur schwer gelingen, den Übergang zu vollziehen. Andererseits bieten immer mehr Anbieter von KI-Technologien Tools für jede Unternehmensart und -größe an, was die Möglichkeiten erhöht, KI als Verbündeten im Management von Rechenzentren zu nutzen.

Allerdings müssen die Dinge langsam angegeben werden. Kleine Änderungen in Rechenzentrumssystemen und -praktiken werden von KI-Techniken möglicherweise nicht erfasst, da sie auf die Identifizierung stabilerer Aufgabenmuster spezialisiert sind, so Howe. Zu drastische oder plötzliche Änderungen der Umgebung werden von KI-Modellen möglicherweise nicht erkannt, sodass Sie leider nicht die gewünschte Reaktion erhalten. Bleiben Sie dran!

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