Ansatzpunkte für den KI-Einsatz

Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum

| Autor / Redakteur: Bernhard Lück / Andreas Donner

KI und maschinelles Lernen können für mehr Sicherheit im Rechenzentrum sorgen.
KI und maschinelles Lernen können für mehr Sicherheit im Rechenzentrum sorgen. (Bild: Extreme Networks)

Netzwerkspezialist Extreme Networks hat vier Einsatzmöglichkeiten KI-basierter Anwendungen in Rechenzentren zusammengefasst und erläutert die Vorteile, die diese Lösungen Unternehmen bieten.

Extreme Networks zufolge gibt es momentan vier Anwendungsbereiche, in denen sich der Einsatz von KI besonders anbietet: das Regulieren von Stromverbrauch und Kühlung, die IT-Sicherheit (inklusive physischem Zugriff), das Infrastrukturmanagement sowie die IT-Automatisierung. Daher könne jedes Rechenzentrum in unterschiedlichem Maße von Künstlicher Intelligenz profitieren, unabhängig davon, ob es sich um das Rechenzentrum eines bestimmten Unternehmens, eines Dienstleisters oder um eine Co-Location handelt.

Oberste Priorität für diese Unternehmen habe dabei die Verbesserung der Betriebseffizienz und die Senkung der Betriebskosten. Durch eine Kombination von KI und Automatisierung würden die Komplexität verringert und Routineaufgaben automatisiert.

Energie-Effizienz

Durch die Automatisierung der IT und die Optimierung des Energieverbrauchs könne KI den Rechenzentrumsbetreibern helfen, energieeffizienter zu werden. Ein Beispiel: Nutzt eine dezentrale Anwendung mehrere Rechenknoten im Rechenzentrum, könnten die gesammelten Daten zur Servernutzung sowie andere wichtige Kennzahlen mittels überwachter, durch maschinelles Lernen gestützter Algorithmen erfasst und ausgewertet werden.

Diese Algorithmen könnten dann Änderungen in KI-gesteuerten Arbeitsabläufen auslösen. Würde das KI-basierte System beispielsweise feststellen, dass die IT-Nutzung eine bestimmte Auslastung unterschreitet, könne es einzelne Racks oder ganze Reihen ungenutzter IT-Infrastruktur herunterfahren und die Kühlung in diesen nicht genutzten IT-Geräten ausschalten.

Da auf diesem Weg nach und nach immer mehr Daten eingespeist würden, könne das System sich und die Workflows im Rechenzentrum selbstständig optimieren. Die Algorithmen seien nicht neu, doch KI biete nun die Möglichkeit, sie mit beispielloser Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu nutzen. Darüber hinaus sei die vorhandene Logik dieser Algorithmen regelbasiert – in dem Maße, wie maschinelles Lernen die Entscheidungsfindung beeinflusse, könne es möglicherweise Zusammenhänge aufdecken, die vorher nicht ersichtlich waren.

Verbesserte Sicherheit

Bei Risk-Adaptive Access Control (RAdAC) handle es sich um eine KI-gesteuerte Umsetzung der sogenannten Attribute Based Access Control (ABAC). Diese Funktion biete Sicherheit, indem sie die Zugriffsrechte für Datenerfassung und Datenverarbeitung innerhalb des Rechenzentrums definiert. Zudem würde sie auch den physischen Zugang zum Rechenzentrum überwachen.

Dank RAdAC unterliege alles im Rechenzentrum, seien es Daten oder ein physisches Objekt, einer Reihe von Attributen und Risikofaktoren. Würde ein IT-System oder eine reale Person Zugriff auf ein anderes IT-System anfordern, würden diese Attribute in einen komplexen Algorithmus eingespeist, um zu bestimmen, ob der Zugriff gewährt oder verweigert werden soll. RAdAC werde durch das Hinzufügen von Risikofaktoren angereichert und so das mit einem bestimmten Attribut verbundene Risiko dynamisch durch einen auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus bewertet.

Diese Risikoeinschätzung könne zudem verwendet werden, um sicherzustellen, dass jeweils korrekte Zugriffsrechte gewährt werden – individuell abgestimmt auf die juristische Person beziehungsweise das IT-System sowie die aktuelle Risikoeinstufung für beide. Darüber hinaus sei künstliche Intelligenz ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung von anomalem Verhalten.

Vor dem Einsatz künstlicher Intelligenz habe das Erkennen von anomalem Verhalten einen regelbasierten Ansatz erfordert, bei dem Basiswerte für die wichtigsten Kennzahlen ermittelt und Alarme ausgelöst worden seien, wenn die Werte von dieser Norm abwichen. Die Kapazitäten KI-basierter Lösungen bei der Datenverarbeitung und im Bereich des maschinellen Lernens würden die Fähigkeit, anomales Verhalten zu erkennen, signifikant verbessern.

Infrastruktur-Management

Bei der IT-Architektur von Rechenzentren seien physische Server heutzutage nicht mehr so relevant wie früher. Stattdessen seien eher virtuelle Maschinen oder Container ein Thema.

Genauso wie Daten mittels überwachter, auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen verarbeitet würden und so die Servernutzung verbessern könnten, könnten sie auch die Nutzung der IT-Infrastruktur optimieren. Es gehe 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 könne künstliche Intelligenz heute genutzt werden. Für die IT-Abteilung sei es wichtig, sehr detaillierte Einblicke in und Kenntnis über jede einzelne Komponente und jede Ressource im Rechenzentrum zu haben. Andernfalls erbringe die Automatisierung nicht die Analyseergebnisse, die für eine effektive Arbeit notwendig seien. Wenn diese Daten jedoch verfügbar seien, könne künstliche Intelligenz eine vorausschauende Analyse („Predictive Analytics“) der Kapazitätsplanung und Skalierung von Rechenzentren ermöglichen, was die zukünftige Planung verbessern würde.

Automatisierung

Extreme Networks zufolge werden sich halb automatisierte, KI-basierte Rechenzentren in Zukunft immer stärker durchsetzen. Noch sei es aber nicht soweit. Momentan seien Betreiber von Rechenzentren dabei, die Automatisierung in verschiedenen Bereichen zu verbessern. Hierbei handle es sich um einen Prozess, der Automatisierungen auf allen Ebenen umfasst und oftmals Zwischenschritte erforderlich mache. Damit die IT-Automatisierung funktionieren könne, müssten die Rechenzentrumsbetreiber beispielsweise die vollständige Kontrolle über sämtliche KI-Algorithmen haben, einschließlich intelligenter IT-Dienstleistungen, durchgängiger Transparenz auf Serviceebene, Datenanalyse und intelligenter Datenwiederherstellung.

Um einen Vergleich mit einer anderen Branche zu ziehen: Es sei derselbe Prozess, den die Luftfahrt im Laufe der Jahre durchlaufen habe. Am Anfang seien Flugzeuge manuell von Piloten geflogen worden, doch mit der Zeit habe die Automatisierung zu einer Ära geführt, in der die meisten modernen Flugzeuge mit Computerunterstützung („Fly-by-Wire“) oder zumindest teilweise mittels künstlicher Intelligenz gesteuert würden.

Betrachte man die genannten Möglichkeiten, so zeige sich, dass künstliche Intelligenz zahlreiche Vorteile für die effiziente Steuerung und Nutzung von Rechenzentren biete. Trotzdem gebe es bezüglich KI noch immer Vorurteile. Die Furcht vor Personalabbau sei eine der größten Hürden für den Einsatz von Technologie auf Basis von KI. Dabei würden Rechenzentren auch in Zukunft Fachpersonal benötigen – KI mache die Verwaltung des Rechenzentrums lediglich effizienter, planbarer und zuverlässiger.

In den nächsten Jahren werde sich KI im Rechenzentrum zunächst im Bereich der IT-Automatisierung weiterentwickeln. Dies sei der Punkt, der den meisten Rechenzentrumsbetreibern am Herzen liege, da sie mit hohen IT-Kosten kämpfen und eine Optimierung anstreben würden. Diese Art der IT-Automatisierung werde in unterschiedlicher Ausprägung von verschiedenen Anbietern bereitgestellt, sodass sich die Rechenzentrumsbetreiber auch die Anbieter aussuchen könnten, die sie bereits kennen und bei denen sie sich am wohlsten fühlen.

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