eBook: Die Zukunft des Rechenzentrums – Selbstverwaltung statt Support-Chaos

Wie Big Data und KI schon heute das Data Center revolutionieren
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Mit den richtigen Daten und intelligenten Analyseverfahren lassen sich Fehler im Rechenzentrumsbetrieb finden und automatisiert beheben, bevor es zu Ausfällen kommt. Dieses eBook zeigt Ihnen, was heute schon möglich ist und welche Voraussetzungen erfüllt werden müssen, damit das vollständig autonome Rechenzentrum Wirklichkeit werden kann.

Inhalt:

Die Behebung von Fehlern und Ausfällen im klassischen Rechenzentrumsbetrieb ist in der Regel reaktiv, langwierig und oft für alle Beteiligten frustrierend. Die für die Fehleranalyse notwendigen Informationen müssen mühsam aus Log-Files und System-Dumps zusammengesucht werden. Häufig reichen Detailtiefe und zeitliche Granularität der Daten nicht aus, um den Ursachen wirklich auf den Grund zu gehen.

Doch diese Situation ändert sich mit der zunehmenden Virtualisierung und der zentralen Steuerung im sogenannten Software-defined Data Center. Moderne Hardware liefert darüber hinaus über eine Vielzahl Software-basierter Sensoren kontinuierlich und mit hoher zeitlicher Auflösung die notwendigen Daten, intelligente Cloud-basierte Analysesysteme werten sie weitgehend selbständig aus und ziehen die richtigen Schlüsse. Schnellere, proaktive Reaktionen auf Fehler, weniger Ausfälle und ein geringerer Managementaufwand sind die positiven Folgen.

Dieses eBook zeigt Ihnen an konkreten Beispielen, wie Hard- und Software zusammenspielen müssen, um typische Probleme im Rechenzentrumsbetrieb zu lösen.

Erfahren Sie unter anderem:

  • Wie Sie bereits heute First- und Second-Level-Support vollständig automatisieren können.
  • Welche Rolle Big Data und KI für Automatisierung und Hochverfügbarkeit spielen.
  • Welche Voraussetzungen notwendig sind, damit die Zukunftsvision des autonomen Rechenzentrums Wirklichkeit werden kann.

Originalauszug aus dem Dokument:

Die Abstraktion und Virtualisierung der Rechenzentrumskomponenten ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur nächsten Evolutionsstufe – zum autonomen Data Center. Es fehlt aber noch ein weiterer wesentlicher Bestandteil, um eine selbstorganisierte Steuerung der RZ-Funktionen zu ermöglichen: Information. Ähnlich wie beim selbstfahrenden Auto sind auch im autonomen Rechenzentrum detaillierte Daten über die Betriebszustände und Aktionen aller beteiligten Systeme von entscheidender Bedeutung.

Schon für das Training der Steuerungsintelligenz mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen müssen große Datenmengen über lange Zeiträume erfasst werden. HPE sammelte beispielsweise über zwei Jahre Daten aus Nimble Storage Arrays und trainierte damit die Cloud-basierte KI-Lösung InfoSight. Erst nach dieser umfangreichen Trainingsphase konnte das intelligente System selbstständig aussagekräftige Vorhersagen treffen und Analysen durchführen. Derzeit fehlt es allerdings noch in vielen Bereichen an detaillierten Informationen. Nur die wenigsten Rechenzentrumskomponenten sind mit einer ausreichenden Zahl an Sensoren ausgestattet, um Daten in der nötigen Schärfe und Tiefe liefern zu können. Eine besondere Bedeutung kommt dabei den Servern zu. Schließlich werden auf ihnen die Applikationen betrieben. Aber auch die Netzwerkkomponenten müssen in Zukunft sehr viel mehr Daten bereitstellen, um eine ausreichende Datenbasis für das autonome Rechenzentrum zu erhalten.

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