{"id":33095,"date":"2019-10-31T21:50:42","date_gmt":"2019-10-31T18:50:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt\/"},"modified":"2019-10-31T21:50:42","modified_gmt":"2019-10-31T18:50:42","slug":"roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/roboty-v-data-tsentre-chem-mozhet-byt-polezen-iskusstvennyj-intellekt","title":{"rendered":"Roboter im Rechenzentrum: Wie kann k\u00fcnstliche Intelligenz n\u00fctzlich sein?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Im Zuge der digitalen Transformation der Wirtschaft sieht sich die Menschheit mit der Errichtung immer neuer Rechenzentren konfrontiert. Diese Rechenzentren m\u00fcssen sich ebenfalls wandeln: Fragen der Ausfallsicherheit und Energieeffizienz sind aktueller denn je. Die Einrichtungen verbrauchen enorme Mengen an Energie, und Ausf\u00e4lle von kritischen IT-Infrastrukturen sind f\u00fcr Unternehmen kostspielig. Um Ingenieuren zu helfen, setzen sie zunehmend auf Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens \u2014 in den letzten Jahren werden diese Technologien immer h\u00e4ufiger genutzt, um leistungsf\u00e4higere Rechenzentren zu schaffen. Dieser Ansatz erh\u00f6ht die Betriebsbereitschaft der Einrichtungen, verringert die Ausfallraten und senkt die Betriebskosten.<\/p>\n

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Wie funktioniert das?<\/h2>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um operationale Entscheidungen auf Grundlage von Daten, die von verschiedenen Sensoren gesammelt werden, zu automatisieren. In der Regel werden solche L\u00f6sungen mit Data Center Infrastructure Management (DCIM)-Systemen integriert, um das Auftreten von St\u00f6rf\u00e4llen vorherzusagen und die Leistung von IT-Ausr\u00fcstung, ingenieurtechnischer Infrastruktur und sogar des Servicepersonals zu optimieren. Oft bieten Hersteller Cloud-Dienste an, die Daten vieler Kunden erfassen und verarbeiten. Solche Systeme fassen die Erfahrungen des Betriebs verschiedener Rechenzentren zusammen und arbeiten daher effizienter als lokale Produkte.<\/p>\n

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Verwaltung der IT-Infrastruktur<\/h2>\n

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HPE f\u00f6rdert einen Cloud-Dienst f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen InfoSight<\/a><\/noindex> f\u00fcr das Management von IT-Infrastrukturen, die auf Nimble Storage- und HPE 3PAR StoreServ-Speichersystemen, HPE ProLiant DL\/ML\/BL-Servern, HPE Apollo-Racksystemen und der HPE Synergy-Plattform basieren. InfoSight analysiert die Werte der installierten Sensoren in der Hardware, verarbeitet \u00fcber eine Million Ereignisse pro Sekunde und lernt kontinuierlich dazu. Der Service erkennt nicht nur St\u00f6rungen, sondern prognostiziert auch m\u00f6gliche Probleme mit der IT-Infrastruktur (z. B. Hardwareausf\u00e4lle, Ersch\u00f6pfung der Speicherkapazit\u00e4t, Leistungseinbu\u00dfen virtueller Maschinen usw.) noch bevor sie auftreten. F\u00fcr Predictive Analytics in der Cloud wurde die Software des Unternehmens VoltDB implementiert, die autoregressive Prognosemodelle und probabilistische Methoden nutzt. Eine \u00e4hnliche L\u00f6sung ist auch f\u00fcr die hybriden Datenspeichersysteme von Tegile Systems verf\u00fcgbar: Der Cloud-Service IntelliCare Cloud Analytics \u00fcberwacht den Zustand, die Leistung und die Ressourcennutzung der Ger\u00e4te. Auch Dell EMC nutzt KI- und Machine-Learning-Technologien in seinen L\u00f6sungen f\u00fcr Hochleistungsrechnungen. Solche Beispiele gibt es viele, und heute folgen beinahe alle f\u00fchrenden Hersteller von Rechenhardware und Datenspeichersystemen diesem Trend.<\/p>\n

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Energieversorgung und K\u00fchlung<\/h2>\n

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Ein weiterer Anwendungsbereich der KI in Rechenzentren betrifft das Management der technischen Infrastruktur, insbesondere die K\u00fchlung, deren Anteil am gesamten Energieverbrauch des Objekts 30 % \u00fcberschreiten kann. Eines der ersten Unternehmen, das \u00fcber intelligente K\u00fchlung nachdachte, war Google: 2016 entwickelte es in Zusammenarbeit mit DeepMind ein KI-System<\/a><\/noindex> zur \u00dcberwachung einzelner Komponenten des Rechenzentrums, die die Energiekosten f\u00fcr die Klimatisierung um 40 % gesenkt hat. Zun\u00e4chst gab sie nur Hinweise an das Personal, wurde jedoch sp\u00e4ter weiterentwickelt und kann nun die K\u00fchlung der Serverr\u00e4ume eigenst\u00e4ndig steuern. Ein in der Cloud bereitgestelltes neuronales Netzwerk verarbeitet Daten von Tausenden interner und externer Sensoren: Es trifft Entscheidungen unter Ber\u00fccksichtigung der Serverlast, der Temperatur sowie der Windgeschwindigkeit im Freien und vieler weiterer Parameter. Die von dem Cloud-System angebotenen Anweisungen werden an das Rechenzentrum weitergeleitet und dort erneut von lokalen Systemen auf Sicherheit \u00fcberpr\u00fcft. Dabei kann das Personal jederzeit den automatischen Modus deaktivieren und die K\u00fchlung manuell steuern. Nlyte Software hat zusammen mit dem IBM Watson-Team L\u00f6sung<\/a><\/noindex>, das Daten \u00fcber Temperatur und Luftfeuchtigkeit, Energieverbrauch und Auslastung der IT-Ausr\u00fcstung sammelt. Es erm\u00f6glicht die Optimierung der Arbeit der Ingenieursubsysteme und erfordert keine Verbindung zur Cloud-Infrastruktur des Herstellers \u2013 falls notwendig, kann die L\u00f6sung direkt im Rechenzentrum bereitgestellt werden. <\/p>\n

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Weitere Beispiele<\/h2>\n

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Es gibt zahlreiche innovative intelligente L\u00f6sungen f\u00fcr Rechenzentren auf dem Markt, und st\u00e4ndig kommen neue hinzu. Das Unternehmen Wave2Wave hat ein roboterbasiertes System zur automatischen Verwaltung von Glasfaser-Kabelverbindungen entwickelt, um Kreuzverbindungen in Traffic Exchange Punkten (Meet Me Room) innerhalb von Rechenzentren zu organisieren. Die von ROOT Data Center und LitBit entwickelte L\u00f6sung nutzt KI, um Backup-Notstromaggregate zu \u00fcberwachen, w\u00e4hrend Romonet eine selbstlernende Softwarel\u00f6sung zur Optimierung der Infrastruktur entwickelt hat. Die von Vigilent entwickelten L\u00f6sungen setzen maschinelles Lernen ein, um Ausf\u00e4lle vorherzusagen und die Temperaturregelung in Rechenzentren zu optimieren. Der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und anderen innovativen Technologien zur Automatisierung von Prozessen in Rechenzentren hat erst vor relativ kurzer Zeit begonnen, ist jedoch heute eines der vielversprechendsten Entwicklungsfelder der Branche. Moderne Rechenzentren sind so gro\u00df und komplex geworden, dass sie nicht mehr manuell effektiv verwaltet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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