Das Rechenzentrum soll autonom werden
HPE rückt Datacenter-Problemen mit KI zu Leibe
Die Komplexität von Infrastrukturen wächst, der Support-Aufwand ebenso. Mit KI-Analysen von Rechenzentrumsdaten will HPE gegensteuern und langfristig sogar ein sich autonom verwaltendes und reparierendes Rechenzentrum schaffen. Dessen Kernstück ist eine Plattform, die vor gut einem Jahr mit der Übernahme von Nimble Storage ins Unternehmen kam und nun auch für die 3Par-Systeme bereitsteht.
Für mehr als eine Milliarde Dollar übernahm Hewlett Packard Enterprise im März des vergangenen Jahres den Flash-Spezialisten Nimble Storage und war damals nicht nur an dessen Speicherarchitektur, sondern auch an der Analytics-Plattform »Infosight« interessiert. Mit der werden zahlreiche Betriebsdaten der Arrays und der darauf laufenden Anwendungen gesammelt und ausgewertet, um unter anderem Performance-Probleme, Fehlkonfigurationen oder drohende Hardware-Ausfälle zu erkennen. Nimble sei daher ohne First-Level-Support ausgekommen, berichtet Till Stimberg, Director der Hybrid IT Business Unit von HPE in der DACH-Region und in Russland, im Gespräch mit CRN. Der Hersteller konnte die meisten Support-Fälle schlicht vorab beheben, und das meist sogar ohne Zutun des Kunden.
Unternehmen und ihre Systemhäuser erhalten über Infosight darüber hinaus wertvolle Informationen für die Performance- und Kapazitätsplanung: Beide wissen frühzeitig, wo nachgerüstet werden muss, bevor Workloads an Leistungs- und Speicherplatzgrenzen stoßen. Und wo vielleicht schon eine Konfigurationsänderung ausreicht, um die Performance zu optimieren. »Kunden erschlagen Performance-Probleme meist mit mehr Hardware«, sagt Stimberg, »dabei ist das oft gar nicht notwendig.«
Konfigurationstipps von der KI
Die Vision von HPE ist es nun, mithilfe von Infosight das gesamte Rechenzentrum zu überwachen und seine Verwaltung möglichst weitgehend zu automatisieren. Bis zum wirklich autonomen Datacenter ist es aber noch ein weiter Weg – derzeit werden nur einige, wenige Aktionen von der Plattform selbst angestoßen, etwa der Stopp eines Firmware-Rollouts, wenn die Aktualisierung zu Problemen führt. Heute geht es vor allem noch darum, mithilfe von Big Data und KI frühzeitig Probleme zu erkennen und die Verantwortlichen mit Handlungsempfehlungen zu unterstützen. Oder wie Stimberg es ausdrückt: »Weniger Zeit und Schweiß in das klassische Troubleshooting zu stecken.«
HPE hat dafür die Predictive-Analytics-Plattform um eine KI-basierte Recommendation Engine erweitert, die dem Manager zufolge »weit über Kapazitäts- und Performance-Planung hinausgeht«. Sie macht beispielsweise konkrete Vorschläge zur Konfiguration der QoS-Funktionen, um alle Workloads mit optimaler Leistung zu versorgen. Oder empfiehlt eine Anpassung von Netzwerkeinstellungen, um einen sauberen Fail-Over im Ernstfall sicherzustellen. Und sie legt dem Admin auch mal nahe, eine virtuelle Maschine umzuziehen, um die Ressourcenauslastung des Gesamtsystems zu verbessern.
»Grafiken zur Performance oder Kapazitätsauslastung kann mittlerweile fast jeder anzeigen«, sagt Stimberg. »Aber entscheiden, ob es wirklich ein Problem gibt, das kann nicht jeder. Das ist die Stärke der KI.«
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