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Wie Sie mit ML-Anwendungen Ihr Rechenzentrum optimieren
KI und maschinelles Lernen revolutionieren den Betrieb von Rechenzentren. Sie können Einrichtungen durch Optimierung des Stromverbrauchs und der Überwachung effizienter verwalten.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind beliebte Schlagworte für die IT-Profis von heute, aber im Fall der Rechenzentren Ihres Unternehmens sind sie wirklich vielversprechend.
ML-Software sagt Situationen schneller voraus, als Sie oder Ihr Team sie wahrnehmen, und löst sie vielleicht sogar schneller. Diese Systeme sind eine logische Erweiterung der heutigen hybriden Rechenzentrumsumgebung und stellen einen wachsenden Teil der Rechenzentrumsinfrastruktur dar.
Laut einer Umfrage des Uptime Institute aus dem Jahr 2022 vertrauen 57 Prozent der Betreiber von Rechenzentren auf KI und maschinelles Lernen, um routinemäßige Betriebsentscheidungen zu treffen. Viele nutzen sie jedoch nur für die Optimierung der Stromversorgung und Kühlung sowie die Erkennung von Anomalien.
73 Prozent der Befragten einer Uptime-Institute-Umfrage aus dem Jahr 2023 glauben, dass KI-basierte Software den Personalbestand in Rechenzentren reduzieren wird, und 25 Prozent dieser Befragten glauben, dass das in fünf Jahren der Fall sein wird. KI und maschinelles Lernen in Rechenzentren können einen Großteil des Gesamtbetriebs optimieren, einschließlich Planung und Design, Arbeitslasten, Betriebszeit und Kostenmanagement.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in Rechenzentren
Maschinelles Lernen kann aus Szenarien und Datensätzen lernen, um sofortige Reaktionen zu formulieren, anstatt menschliches Eingreifen zu erfordern oder sich auf eine begrenzte Anzahl von vorprogrammierten Aktionen zu verlassen. Diese Technologie kann Ihnen helfen, mehr über die Systeme Ihres Rechenzentrums zu erfahren, sie effizienter zu verwalten und unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden. Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen maschinelles Lernen und KI die Leistung von Rechenzentren optimieren können.
1. Effizientere Rechenzentren schaffen
Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um die physische Umgebung ihres Rechenzentrums autonom zu verwalten, wobei die Software in Echtzeit Änderungen an der physischen Anlage und der Architektur des Rechenzentrums vornimmt, anstatt Softwarewarnungen zu versenden.
Google, Meta und Microsoft nutzen KI und maschinelles Lernen, um die Energie- und Leistungsoptimierung in ihren Rechenzentren zu überwachen.
2. Risikoreduzierung im Betrieb
Die Verhinderung von Ausfallzeiten ist für den Betrieb von Rechenzentren entscheidend. Maschinelles Lernen kann Ausfallzeiten vorhersagen und verhindern. Software für maschinelles Lernen in Rechenzentren überwacht Echtzeit-Leistungsdaten von kritischen Geräten – wie Energiemanagement- und Kühlsysteme – und sagt voraus, wann die Hardware ausfallen könnte. So können Betreiber vorbeugende Wartungsarbeiten an diesen Systemen durchführen und kostspielige Ausfälle verhindern.
Die auf maschinellem Lernen basierende Risikoanalyse verbessert die Betriebszeit von Rechenzentren, indem sie verschiedene Konfigurationen modelliert, die die Ausfallsicherheit erhöhen, Möglichkeit für vorbeugende Wartungsmaßnahmen aufzeigt und potenzielle Cybersicherheitsrisiken identifiziert, bevor sie sich manifestieren.
3. Senkung der Kundenabwanderung mit intelligenten Daten
Unternehmen können maschinelles Lernen in Rechenzentren nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen und das Kundenverhalten vorherzusagen. Als Erweiterung von Kundenerfolgsprogrammen kann das maschinelle Lernen die Berge von Informationen in Rechenzentren analysieren, die nach der Erfassung ungenutzt bleiben.
Durch die Verbindung von Software für maschinelles Lernen mit einem CRM-System (Customer Relationship Management) könnte das KI-gestützte Rechenzentrum Daten suchen und abrufen, die in einer historischen Datenbank gespeichert sind, die traditionell nicht für CRM verwendet wird. Das ermöglicht dem CRM-System, verschiedene Strategien zu formulieren, die zur Generierung oder zum Erfolg des Kunden führen.
4. Verwaltung des Strom- und Energieverbrauchs
Unternehmen können mit Hilfe von maschinellem Lernen den Energieverbrauch verwalten und sofort erhebliche Gewinne erzielen. Die Siemens-Software Datacenter Clarity LC für das Infrastrukturmanagement von Rechenzentren nutzt beispielsweise KI-gestützte Tools zur Analyse einzelner Server, um Anomalien und Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen.
Mit Hilfe von maschinellem Lernen und KI-Tools werden Arbeitslasten erkannt und von weniger effizienten Servern auf energie- und arbeitseffizientere Server mit geringerer Auslastung umgeleitet. Die Betreiber erhalten eine Benachrichtigung über den Austausch des älteren Servers. Diese Benachrichtigung gibt den Betreibern Zeit, den Server aufzurüsten, bevor er veraltet ist.
5. Analyse von Systemprotokollen
Die meisten Systeme in Rechenzentren erzeugen während ihrer Arbeit Protokolle, die jedoch für die Betreiber nicht von Nutzen sind, wenn sie nicht verwaltet werden. Mithilfe von maschinellem Lernen können die Protokolle zentralisiert und analysiert werden, um benutzerfreundliche Berichte zu erstellen, die für das Team des Rechenzentrums von Nutzen sind. Open-Source-Technologien wie Elasticsearch und kostenpflichtige Optionen von Splunk können Daten analysieren und aufnehmen, die von maschinellen Lernroutinen erfasst werden.
6. Durchführen einer Ursachenanalyse
Wenn ein Leistungsfehler auftritt, müssen die Betreiber in der Lage sein, die Grundursache schnell zu identifizieren und zu beheben. KI-Prädiktions-Engines wie InfoSight von Hewlett Packard Enterprise bieten Tools zur Identifizierung und Behebung von Fehlern in nahezu Echtzeit in den lokalen Rechenzentren und Cloud-Konfigurationen eines Unternehmens.
KI und maschinelle Lernstrategien zur Optimierung von Rechenzentren
Die Hardware und Software von Rechenzentren werden mit der Weiterentwicklung der Technologie immer komplexer. Diese Anforderungen wirken sich auf das IT-Personal und den Betrieb der gesamten IT-Infrastruktur aus.
AIOps und MLOps
AIOps und MLOps beschreiben den Einsatz von KI und maschinellem Lernen im IT-Betrieb, um IT-Betriebsprobleme automatisch zu erkennen und zu beheben. Bei diesen Ansätzen handelt es sich um mehrschichtige Plattformen, die maschinelles Lernen, Analysen und Data Science auf den IT-Betrieb auf Unternehmensebene anwenden, unabhängig davon, ob dieser On-Premises oder in einem Rechenzentrum stattfindet.
AIOps durchbricht Datensilos, um IT-Daten aus Service- und Betriebsmanagement-Tools und -Anwendungen zusammenführen und zu analysieren. Erkannte Muster bestimmen, ob das Problem automatisch behoben oder IT-Teams alarmiert werden können.
MLOps ist die Entwicklung des maschinellen Lernens und dessen Einsatz zur Steigerung der Automatisierung. MLOps sorgt auch für den Einsatz, die Wartung und die Überwachung von maschinellen Lernmodellen.
SecOps und DevOps
SecOps und DevOps sind verwandte Begriffe, die sich auf KI und maschinelles Lernen in Cybersicherheits- und Technologieentwicklungsaktivitäten beziehen. Bisherige Automatisierungs-Tools haben die Arbeitsbelastung von Sicherheitsanalysten nicht verringert, sondern erhöht. SecOps mit KI reduziert Fehler und macht die Arbeit des Analysten effizienter und ganzheitlicher. Analysten müssen herausfinden, was einen Alarm verursacht, aber die SecOps-Tools können die Fehler proaktiver identifizieren.
Bei DevOps automatisieren und optimieren KI-Tools den Prozess der Softwareentwicklung und -bereitstellung. KI automatisiert Test- und Bereitstellungsprozesse, verbessert die Genauigkeit und Qualität der Softwareentwicklung und optimiert die Ressourcennutzung und die Zuweisung von Ressourcen, zum Beispiel der Cloud-Infrastruktur. Wenn der Code die Tests besteht, wird er automatisch in die Produktionscodebasis integriert.
KI kann Entwickler während ihrer Arbeit Code vorschlagen, was die Zeit für die Erstellung neuer Funktionen oder Produkte verkürzt. KI kann auch eine Ursachenanalyse für Fehler im Code während der Entwicklung durchführen, so dass DevOps-Teams den Fehler erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen können.
