{"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 Prozess der digitalen Transformation der Wirtschaft sieht sich die Menschheit gezwungen, immer mehr Rechenzentren zu bauen. Auch die Rechenzentren selbst m\u00fcssen sich wandeln: Fragen von Ausfallsicherheit und Energieeffizienz sind derzeit wichtiger denn je. Die Einrichtungen verbrauchen enorme Mengen an Elektrizit\u00e4t, und Ausf\u00e4lle der darin untergebrachten kritischen IT-Infrastruktur sind f\u00fcr Unternehmen kostspielig. K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kommen den Ingenieuren zur Hilfe \u2013 in den letzten Jahren werden sie zunehmend zur Schaffung ausgekl\u00fcgelterer Rechenzentren eingesetzt. Dieser Ansatz erh\u00f6ht die Bereitschaft der Einrichtungen, reduziert die Anzahl der Ausf\u00e4lle und senkt die Betriebskosten.<\/p>\n

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Wie funktioniert das?<\/h2>\n

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Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden zur Automatisierung der operativen Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten, die von verschiedenen Sensoren gesammelt werden, eingesetzt. In der Regel werden solche Mittel in DCIM-Systeme (Data Center Infrastructure Management) integriert und erm\u00f6glichen die Vorhersage von unerwarteten Situationen sowie die Optimierung des Betriebs von IT-Ausr\u00fcstung, Ingenieurinfrastruktur und sogar des Wartungspersonals. Sehr h\u00e4ufig bieten Hersteller den Eigent\u00fcmern von Rechenzentren Cloud-Dienste an, die Daten vieler Kunden sammeln und verarbeiten. Solche Systeme b\u00fcndeln die Erfahrungen aus dem Betrieb verschiedener Rechenzentren und arbeiten daher besser als lokale Produkte.<\/p>\n

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IT-Infrastrukturmanagement<\/h2>\n

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Das Unternehmen HPE f\u00f6rdert einen Cloud-Service f\u00fcr Predictive Analytics InfoSight<\/a><\/noindex> F\u00fcr das Management der IT-Infrastruktur, die auf Nimble Storage- und HPE 3PAR StoreServ-Speichersystemen, HPE ProLiant DL\/ML\/BL-Servern, HPE Apollo-Rack-Systemen und der HPE Synergy-Plattform basiert. InfoSight analysiert die Daten von im Ger\u00e4t installierten Sensoren, 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 (Ausr\u00fcstungsfehler, Kapazit\u00e4tsersch\u00f6pfung von Speicher-Arrays, Leistungsabfall virtueller Maschinen usw.) bereits bevor sie auftreten. F\u00fcr die pr\u00e4diktive Analyse ist in der Cloud die Software von VoltDB bereitgestellt, die autoregressionsbasierte Prognosemodelle und probabilistische Methoden verwendet. 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 Nutzung von Ressourcen der Ger\u00e4te. Dell EMC nutzt ebenfalls Technologien aus dem Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in seinen L\u00f6sungen f\u00fcr Hochleistungsrechnen. Derartige Beispiele gibt es zahlreiche; auf diesem Weg bewegen sich derzeit fast alle f\u00fchrenden Hersteller von Rechentechnik und Datenspeichersystemen.<\/p>\n

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

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Ein weiterer Anwendungsbereich von KI in Rechenzentren bezieht sich auf das Management der technischen Infrastruktur, insbesondere auf die K\u00fchlung, deren Anteil am Gesamtenergieverbrauch des Standorts 30 % \u00fcberschreiten kann. Eines der ersten Unternehmen, das \u00fcber intelligente K\u00fchlung nachdachte, war Google: Im Jahr 2016 entwickelte es gemeinsam mit der Firma DeepMind ein k\u00fcnstliches Intelligenzsystem<\/a><\/noindex> zur \u00dcberwachung einzelner Komponenten des Rechenzentrums, die den Energieverbrauch f\u00fcr die Klimatisierung um 40 % senken konnten. Zun\u00e4chst gab sie nur Tipps an das Personal, wurde jedoch sp\u00e4ter \u00fcberarbeitet und kann nun die K\u00fchlung der Serverr\u00e4ume eigenst\u00e4ndig steuern. Ein im Cloud-Bereich bereitgestelltes neuronales Netzwerk verarbeitet Daten von Tausenden interner und externer Sensoren: Es trifft Entscheidungen unter Ber\u00fccksichtigung der Serverlast, der Temperaturen sowie der Windgeschwindigkeit drau\u00dfen und vieler anderer Parameter. Die von dem Cloud-System vorgeschlagenen Anweisungen werden an das Rechenzentrum gesendet und dort von den lokalen Systemen erneut auf Sicherheit gepr\u00fcft, wobei das Personal jederzeit den automatischen Modus deaktivieren und die K\u00fchlung manuell steuern kann. Nlyte Software hat zusammen mit dem Team von IBM Watson 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 technischen Teilsysteme und ben\u00f6tigt keine Verbindung zur Cloud-Infrastruktur des Herstellers \u2013 wenn 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 viele innovative intelligente L\u00f6sungen f\u00fcr Rechenzentren auf dem Markt, und st\u00e4ndig kommen neue hinzu. Das Unternehmen Wave2Wave hat ein robotergest\u00fctztes System zur Verbindung von Glasfaserkabeln geschaffen, das eine automatisierte Organisation von Kreuzverbindungen in Verkehrsaustauschpunkten (Meet Me Room) innerhalb des Rechenzentrums erm\u00f6glicht. Das von ROOT Data Center und LitBit entwickelte System nutzt KI zur \u00dcberwachung von Notstromaggregaten, w\u00e4hrend Romonet eine selbstlernende Softwarel\u00f6sung zur Optimierung der Infrastruktur entwickelt hat. Die von Vigilent geschaffenen L\u00f6sungen verwenden maschinelles Lernen zur Vorhersage von Ausf\u00e4llen und zur Optimierung des Temperaturregimes in den R\u00e4umlichkeiten des Rechenzentrums. Der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und anderen innovativen Technologien zur Automatisierung von Prozessen in Rechenzentren hat relativ k\u00fcrzlich begonnen, ist jedoch heute eines der vielversprechendsten Entwicklungsbereiche der Branche. Moderne Rechenzentren sind zu gro\u00df und komplex geworden, um sie effektiv manuell zu steuern.<\/p>\n

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

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