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Management per KI erobert das Rechenzentrum

KI wird zur Pflicht

Deep Mind Google
KI-Einsatz: Die Grafik zeigt, wie Machine Learning die Wirtschaftlichkeit der Google-Rechenzentren optimiert.
(Quelle: Google)
Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2020 jedes dritte Rechenzentrum, das keine Künstliche Intelligenz erfolgreich nutzt, seine „operative und wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit verlieren“ werde. Analyst Dave Cappuccio schätzt, dass im Jahr 2025 acht von zehn Unternehmen ihre traditionellen Rechenzentren ohne KI außer Betrieb gesetzt haben werden.
Es stellt sich allerdings die Frage, ob dieser Trend auch langfristig anhält. Beim Einsatz weitgehend einheitlicher KI-Systeme dürften sich die operativen Parameter von Rechenzentren branchenweit einpendeln. Rechenzentrumsbetreibern dürfte es dann immer schwerer fallen, mit nennenswerten Effizienzvorteilen gegenüber ihren Mitbewerbern zu trumpfen. Und genau wie beim klassischen DCIM dürfte der betriebswirtschaftliche Erfolg eines Data-Centers auch im KI-Zeitalter vor allem eine Frage der optimalen Managementprozesse darstellen.

KI gegen KI

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Rechenzentrum soll jedoch nicht allein die Gebäude und die Server-Hardware am Laufen halten, sie soll nicht zuletzt auch vor Cyberangriffen schützen, die wiederum selbst bald per Künstlicher Intelligenz daherkommen werden.
IBM-Forscher warnen: Malware wird in naher Zukunft KI-gestützt ihr Unwesen treiben - gesteuert durch lernfähige Algorithmen. Einfache Formen von bösartiger KI tauchten bereits vereinzelt auf. Die sogenannten Transformers, eine neuartige Malware-Variante, sind etwa in der Lage, ihren Code automatisch auf das Betriebssystem zu portieren - Schad-Software könnte so im Rechenzentrum von Server zur Server springen.
Konventionelle Tools für Cybersicherheit können bösartiger KI bei Weitem nicht das Wasser reichen. Viele Sicherheitsforscher fordern daher die Entwicklung einer sogenannten Security Fabric, eines KI-gestützten, lernenden Systems der kontinuierlichen Ereignisüberwachung der gesamten IT-Infrastruktur eines Unternehmens.
Einer der Vorreiter beim Einsatz von maschinellem Lernen zur Cyberabwehr ist Siemens. In seinem Hochsicherheits-Rechenzentrum Eagle, dem „Fort Knox“ Münchens, nutzt der Konzern schon seit rund fünf Jahren die Big-Data-Plattform Splunk des gleichnamigen Anbieters. Das Team von Eagle habe das „Rechenzentrum mit Splunk vollumfänglich ab­decken“ wollen, erklärt Siemens-Sicherheitsexperte Oliver Kollenberg. „Wir haben in der Zwischenzeit eine ganz respektable Größe erreicht, wo wir diesem Ziel recht nahegekommen sind“, so Kollenberg weiter.
Zu den Hauptaufgaben der Splunk-Installation von Eagle zählt neben dem Betriebs-Monitoring vor allem die Erkennung von Advanced Persistent Threats (APTs, fortgeschrittene, andauernde Bedrohungen). Splunk wertet hierfür rund 210 Datentypen aus 3.200 Datenquellen aus.

Fazit

Die wachsende Komplexität des Data-Center-Managements entzieht sich langsam dem menschlichen Fassungsvermögen. Für das einst unvermeidliche „Bauchgefühl“ bleibt auch auf diesem IT-Feld kaum noch Raum. Wo deterministische Regeln versagen, tritt zunehmend Künstliche Intelligenz auf den Plan. Das Potenzial scheint enorm zu sein, doch die Lernkurve der Pioniere ist steil.
Beim Management von Rechenzentren mit Künstlicher Intelligenz geht es in absehbarer Zukunft um den Weg der kleinen Schritte. Das Rennen um die besten KI-gestützten Lösungen für das Management der IT-Infrastruktur hat gerade erst begonnen.
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