Extreme Networks gibt vier Ansatzpunkte für den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Rechenzentrum.
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Künstliche Intelligenz verringert Komplexität und automatisiert Routineaufgaben
Unter den vielen Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz (KI) in Rechenzentren genutzt werden kann, gibt es laut dem Netzwerkaustatter Extreme Networks momentan vier Anwendungsbereiche, in denen sich der Einsatz besonders anbietet.
Durch die Automatisierung der IT und die Optimierung des Energieverbrauchs hilft KI den Rechenzentrumsbetreibern, energieeffizienter zu werden. Ein Beispiel: Wenn eine dezentrale Anwendung mehrere Rechenknoten im Rechenzentrum nutzt, können die gesammelten Daten zur Servernutzung sowie andere wichtige Kennzahlen mittels überwachter, durch maschinelles Lernen gestützter Algorithmen erfasst und ausgewertet werden.
Diese Algorithmen können dann Änderungen in KI-gesteuerten Arbeitsabläufen auslösen. Wenn das KI-basierte System beispielsweise feststellt, dass die IT-Nutzung eine bestimmte Auslastung unterschreitet, kann es Teile der IT-Infrastruktur herunterfahren und die Kühlung in diesen nicht genutzten IT-Geräten ausschalten. Da auf diesem Weg nach und nach immer mehr Daten in das System eingespeist werden, optimiert es sich und die Workflows im Rechenzentrum selbstständig. Während diese Algorithmen selbst nicht neu sind, bietet KI nun die Möglichkeit, sie mit beispielloser Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu nutzen.
Bei Risk-Adaptive Access Control (RAdAC) handelt es sich um eine KI-gesteuerte Umsetzung der sogenannten Attribute Based Access Control (ABAC). Diese Funktion bietet Sicherheit, indem sie die Zugriffsrechte für Datenerfassung und Datenverarbeitung innerhalb des Rechenzentrums definiert. Zudem überwacht sie auch den physischen Zugang zum Rechenzentrum.
Dank RAdAC unterliegt alles im Rechenzentrum, seien es Daten oder ein physisches Objekt, einer Reihe von Attributen und Risikofaktoren. Wenn ein IT-System oder eine reale Person Zugriff anfordert, werden diese Attribute in einen komplexen Algorithmus eingespeist, um zu bestimmen, ob der Zugriff gewährt oder verweigert werden soll. RAdAC wird durch das Hinzufügen von Risikofaktoren angereichert und so das mit einem bestimmten Attribut verbundene Risiko dynamisch durch einen auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus bewertet.
Bei der IT-Architektur von Rechenzentren sind physische Server heutzutage nicht mehr so relevant wie früher. Stattdessen sind eher virtuelle Maschinen oder Container ein Thema.
Genauso wie Daten mittels überwachter, auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen verarbeitet werden und so die Servernutzung verbessern können, können sie auch die Nutzung der IT-Infrastruktur optimieren. Es geht darum, Einblicke in die IT-Infrastruktur zu gewinnen, Art und Nutzung der Daten zu verstehen und anschließend die IT-Ressourcen mithilfe einer intelligenten, auf KI basierenden IT-Automatisierung zu optimieren.
Auch zur Planung in Rechenzentren kann KI genutzt werden. Für die IT-Abteilung ist es wichtig, dass sie detaillierte Einblicke in jede einzelne Komponente und jede Ressource im Rechenzentrum hat. Wenn die richtigen Daten verfügbar sind, ermöglicht KI eine vorausschauende Analyse („Predictive Analytics“) der Kapazitätsplanung und Skalierung von Rechenzentren, was die zukünftige Planung verbessert.
Halbautomatisierte, KI-basierte Rechenzentren werden sich in Zukunft immer stärker durchsetzen. Damit die IT-Automatisierung funktionieren kann, müssen die Betreiber beispielsweise die vollständige Kontrolle über sämtliche KI-Algorithmen haben, einschließlich intelligenter IT-Dienstleistungen, durchgängiger Transparenz auf Serviceebene, Datenanalyse und Datenwiederherstellung.
Trotz der Möglichkeiten, die KI bietet, kämpft das Thema noch immer mit Vorurteilen. Die Furcht vor Personalabbau ist eine der größten Hürden für den Einsatz von Technologie auf Basis von KI. Dabei werden Rechenzentren auch in Zukunft Fachpersonal benötigen – KI macht die Verwaltung des Rechenzentrums lediglich effizienter, planbarer und zuverlässiger.
