Wochenendarbeit und Nachtschichten gehören für IT-Administratoren leider allzu oft zum Arbeitsalltag. In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie mithilfe künstlicher Intelligenz Schluss mit solchen Sonderschichten und Notfalleinsätzen im Rechenzentrum machen und gleichzeitig die Verfügbarkeit Ihrer IT-Infrastruktur drastisch erhöhen.
Inhalt:
Die Verwaltung von Rechenzentren ist traditionell mit hohem manuellen Aufwand verbunden. Egal ob es um die Installation, Einrichtung und Wartung der Server, Speichersysteme und Netzwerkgeräte, die Aktualisierung von Betriebssystemen und Applikationen oder um Klimatisierung und unterbrechungsfreie Stromversorgung geht – immer wieder sind menschliche Eingriffe notwendig, um Verfügbarkeit, Leistungsfähigkeit und Sicherheit der IT-Infrastruktur sicherzustellen.
Es gibt jedoch guten Grund zur Hoffnung, dass das Management von Rechenzentren in den kommenden Jahren wesentlich vereinfacht und bis hin zum autonomen Betrieb automatisiert werden kann.
Dieses Whitepaper zeigt Ihnen anhand einer konkreten Lösung, HPE InfoSight, welche Rolle KI dabei spielt und wie Sie mithilfe von Predictive Analytics und Recommendation Engines Probleme und Performance-Engpässen erkennen und automatisiert beseitigen können, bevor es zu Ausfällen kommt.
Erfahren Sie außerdem:
- Was die größten Vorteile eines autonomen Rechenzentrums sind.
- Welche Hindernisse einer weitergehenden Automatisierung entgegenstehen
- Wie Sie mit künstlicher Intelligenz diese Hindernisse überwinden und die Rechenzentrumsverwaltung auf eine neue Ebene heben.
Originalauszug aus dem Dokument:
Als Mensch können wir die Gegenwart sehen und uns ein wenig an die Vergangenheit erinnern, die mit den Tools übereinstimmt, die IT-Administratoren zur Verwaltung ihrer Umgebungen einsetzen. Um die Belastung durch die Verwaltung der Infrastruktur zu verringern, ist es jedoch erforderlich, dass Probleme gut vorhergesagt werden können, bevor sie auftreten, und dass umfassende Informationen über die zugrundeliegenden Workloads und Ressourcen verfügbar sind, um zu wissen, wie die Umgebung optimiert werden kann. Herkömmliche Tools reichen aus diesen Gründen nicht aus:
Sie können nicht voneinander lernen: Analytics, die lediglich über lokale Systemmetriken berichten, sind nur begrenzt aufschlussreich, da das Verhalten von Tausenden von Peer-Systemen nicht für die Erkennung und Diagnose von Entwicklungsproblemen genutzt werden kann. Im Gegensatz dazu kann ein globaler Ansatz zur Datenerhebung und -analyse Beobachtungen aus einer immensen Vielfalt von Workloads zusammenfassen. So können seltene Ereignisse, die an einem Standort erkannt wurden, an einem anderen präventiv vermieden und häufiger auftretende Ereignisse früher und genauer erkannt werden.