Artificial Intelligence HPE: Software-definiert zur künstlichen Intelligenz

Man kann nicht behaupten, dass Hewlett Packard Enterprise (HPE) den Trend hin zur künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) verschlafen hat. Die Methoden, diese umzusetzen, sind jedoch etwas diversifiziert. Einerseits bietet man über „Microsoft Azure“ eine AI-Plattform mit entsprechenden Apps an, andererseits will man Rechenzentren mit (Hyper)Konvergenz und einer „Composable Infrastructure“ bereit machen für die neue Zeit.

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Bereits 2014 präsentierte der Konzern sein „HPE Haven On-Demand“-Angebot als Erweiterung der damals schon bestehenden „Machine Learning as a Service“-Plattform. Auf Haven On Demand finden sich aktuell über 60 Application Programming Interfaces (APIs) und Services für das Maschinenlernen – das ist der hier eigentlich korrekte Ausdruck für künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI).

AI-Plattform Haven On Demand

Maschinenlernen orientiert sich am menschlichen Lernen: Im Gehirn finden sich etwa 100 Milliarden Neuronen, die über Synapsen miteinander kommunizieren. Sobald ein Mensch trainiert, erhöhe sich die Frequenz der Impulse an den Synapsen und ein Muster entsteht. Mit der so genannten Langzeitpotenzierung (LTP) prägen Menschen sich Dinge ein. Entscheidend für den Erfolg sind Intensität, Zeitpunkt sowie Anzahl der Impulse. Je stärker der Impuls, desto eher merkt der Mensch sich etwas.

Die Funktionen für maschinelles Lernen schlagen sich in Predictive Analytics, Gesichtserkennung, Sprache-zu-Text-Anwendungen und wissensbasierte Graphanalyse – im Wesentlichen ist das Bilderkennung auch in Videos – nieder. Generell sollen aus auch unstrukturierten Daten größerer Art Strukturen und Muster extrahiert werden können.

HPE Haven On Demand wendet sich nach Konzernangaben an Entwickler, Startup-Unternehmen und Großunternehmen, die damit datenreiche Anwendungen für den Mobilbereich, für Unternehmen, Endverbraucher, den Desktop-Bereich und das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) erstellen sollen. Angeboten wird das Ganze über die Microsoft Azure-Cloud.

Anbindung an Azure

Für die Nutzung der HPE-AI-Apps ist also die Anbindung an Azure notwendig. HPE spricht in diesem Fall von einer hybriden IT: Eine hybride IT macht das Rechenzentrum flexibel erweiterbar, ganz nebenbei verschiebt sich damit auch das Kostenmodell von CapEx zu OpEx, also hin zu einer verbrauchsabhängigen Zahlungsweise.

Es gibt aber auch die Möglichkeit künstlich intelligente Analytics-Lösungen von HPE on premise zu beziehen. „HPE Idol“ (siehe: Video) offeriert Datenanalyse für unstrukturierte Daten auf Basis von maschinellem Lernen, wodurch Text-, Bild-, Audio- und Videodaten untersucht werden können.

Rechenzentren werden Software-definiert

Ein weiterer Ansatz, um AI von HPE im Rechenzentrum nutzen zu können, ist für die Kunden der Umstieg auf ein Software-definiertes Rechenzentrum. Als einen Schritt in diese Richtung stellt das auf „HPE One View“ Management basierende HPE Hyper Converged System dar. Diese hyperkonvergente Architektur wird hauptsächlich als fertige Appliance geliefert und kann von Unternehmen oder auch Service Providern in Standard-Racks eingesetzt werden.

Ein entsprechendes System kann als eine Art „Data Center in a Box“ betrachtet werden. Der Implementierungs- und Konfigurationsaufwand der Systeme ist gegenüber dem Aufbau einer komplett eigenen vergleichbaren Architektur sehr gering.

Passende Hardware

Ein Beispiel für eine solche Appliance ist das System „HPE Hyper Converged 380“ mit Intel Xeon E5-Prozessoren mit 6 bis 18 Kernen und 65 bis 145 Watt. Es kombiniert „HPE Proliant DL380“ Server, VMware Virtualisierungssoftware und HPE Management-Software und ermöglicht den Einsatz einer VM mit nur fünf Klicks. Zudem ist das HPE Hyper Converged 380 laut Hersteller „die ideale Virtualisierungsplattform“, die auf eine Private und Hybrid Cloud erweitert werden kann.

Auch „HPE Hyper Converged 250“ ist ein vorkonfigurierter, integrierter und virtualisierter Infrastruktur-Baustein, der innerhalb von nur 15 Minuten einsatzbereit ist. Sie wurde für die Verarbeitung einer Vielzahl an Workloads optimiert – von On-Demand-IT-Infrastruktur bis VDI (Virtual Desktop Infrastructure).

Anfang 2017 hat HPE sein einschlägiges Knowhow durch die Übernahme des auf Hyper Converged Infrastructure (HCI) spezialisierten Startups Simplivity verstärkt (siehe: Übernahme, HPE schluckt den Hyperconvergenz-Anbieter Simplivity. 650 Millionen Dollar hat das junge Unternehmen gekostet.

Es bietet ein Software-basiertes System namens „Simplivitys“ an, die sich auf x86-Servern nutzen lässt. Sie vereinfacht IT-Infrastrukturen durch die Konsolidierung sämtlicher Infrastruktur- und Datendienste unterhalb des Hypervisors und kombiniert – typisch für hyperkonvergente Systeme – Datacenter-Kernfunktionen in einem Server, darunter Hypervisor, Rechenleistung, Speicher, Netzwerk-Switching, Backup, Replikation, Cloud-Gateway, Caching, WAN-Optimierung und Echtzeit-Deduplizierung.

Composable Infrastructure

Einen Schritt weiter als die HPE Hyper Converged Systeme geht die „Composable Infrastructure“, die durch Software-definierte Intelligenz und eine einzige einheitliche API Ressourcen nach Bedarf bereitstellt. Das passiert mithilfe zusammenstellbarer Infrastrukturkomponenten, die IT Rechen-, Speicher- und Fabric-Ressourcen zu gemeinsam genutzten Pools zusammenfassen und diese bedarfsabhängig zuweisen.

Abhängig von den geschäftlichen Anforderungen kann die IT für bestimmte Anwendungen optimierte Rechen-, Speicher- und Networking-Blöcke zusammenstellen. Dank der „Composable Infrastructure“ können Unternehmen zudem gegenüber den Fachabteilungen als Service Provider auftreten.

Eine Ausprägung der Composable Infrastruktur ist das „HPE Synergy“ System. Es kombiniert flexible Ressourcen-Pools, Software-definierte Intelligenz sowie eine einheitliche Programmierschnittstelle. HPE sieht darin eine neue Systemkategorie, die traditionelle IT-Umgebungen für Clouds öffnet.

Ressourcen auf ein Kommando

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* Dr. Dietmar Müller ist freier Autor und lebt in Niederbayern.

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