Das autonome Datencenter wird Realität
Der Begriff «autonomes Rechenzentrum» gehört zurzeit zu den Super-Trends in der IT. Dabei ist die Erleichterung der Arbeit der IT-Administratoren das vorrangige Ziel. Doch die heterogen gewachsenen Infrastrukturen erfordern besondere Managementlösungen. Es gilt also, mögliche Probleme in dieser heterogenen Welt zu entdecken, vorherzusagen und möglichst automatisch zu lösen.
Wir können mit Sicherheit sagen, dass die IT in den nächsten fünf Jahren noch komplexer sein wird, als dies schon in den vergangenen fünf Jahren der Fall war. Zusammen mit den immer weniger zur Verfügung stehenden IT-Ressourcen stellt dies CIOs vor eine schier unlösbare Aufgabe. Dies war sicherlich einer der Gründe des X-as-a-Service-Erfolgs in den vergangenen Jahren: Man bezieht aus der Cloud, was geht, und verringert so die On-Prem-Komplexität und somit die Fixkosten. Da sich aber nicht alles als Service beziehen lässt, braucht es auch on-prem einen neuen Ansatz. Hyperkonvergenz-Lösungen sind dazu ein möglicher Weg.
Einen Schritt weiter geht das autonome Datacenter. Zu vergleichen mit dem selbstfahrenden Auto, wo das Fahrzeug zwar das Fortbewegungsmittel darstellt, aber das autonome Fahren nur dank Verknüpfung mit den anderen Verkehrsteilnehmern mittels 5G möglich ist. Um ein autonomoes Datacenter zu bauen, braucht es somit auch eine «Verknüpfung aller Verkehrsteilnehmer». Dies wird erreicht mit dem Einsatz von künstlicher Inteligenz, basierend auf Telemetriedaten aller im IO-Stack agierenden Komponenten. Also von Menschen geschaffene Signaturen und Erfahrungswerte, gepaart mit Big-Data-Analysen. Künstliche Intelligenz lernt und erkennt neue Verhaltensmuster und Reaktionen, ohne dass sie jedes Mal neu programmiert werden muss.
Die HPE-Infrastruktur-KI erkennt bereits heute schon mehr als 86 Prozent aller Fehler und Verbesserungs-/Optimierungspotenziale im IO-Stack, sprich Storage, Netwerk, Host bis und mit Hypervisor. Und wie das autonome Auto von den anderen Verkehrsteilnehmern Inputs bekommt, profitieren alle HPE-Kunden voneinander, indem die KI die weltweiten Telemetriedaten korreliert, anaysiert und entsprechend daraus resultierende Empfehlungen und Warnungen herausgibt.
Eine Untersuchung von ESG hat gezeigt, dass dank KI zusammen mit der Nutzung von HPE Nimble Storage die Komplexität und somit die Betriebskosten um bis zu 79 Prozent geringer sind. Dies gebündelt mit 86 Prozent weniger Aufwand bei technischen Problemen.
Technisch sind wir also bereits heute in 86 Prozent aller Fälle fähig, mögliche Probleme im Voraus zu erkennen und zu lösen für ein autonomes Datacenter. Die 100-Prozent-Umsetzung wird allerdings noch eine Weile Zeit in Anspruch nehmen, da ausser der technischen Machbarkeiten natürlich auch die Gourvernance und Verantworlichkeiten gesetzlich geregelt sein müssen – genau wie auch beim selbstfahrenden Auto.
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