Von Kapazitäten bis Energieversorgung
KI in der Smart-Home-Industrie verändert die Anforderungen an den RZ-Betrieb
Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Aktuell in fast allen Branchen. Auch die Smart-Home-Branche verändert sich durch die neue Technologie. Zur Folge verändern sich aber die Anforderungen an die Rechenzentren.
Innerhalb der Smart-Home-Branche stand in der Vergangenheit die Vernetzung beziehungsweise die Steuerung von Komponenten und Geräten im Fokus der Entwicklungen. Seitdem die künstliche Intelligenz vermehrt Einzug in die Industrie hält, gilt der Blick nunmehr dem Fortschritt und den konkreten Aufgabenstellungen, welche die KI mit sich bringt.
KI wandelt die Anforderungen an Rechenzentren. Im Bereich Smart Home kommen KI-Daten, die über Rechenzentren verarbeitet werden, aus den unterschiedlichsten Anwendungszwecken:
- Kommunikation und Steuerung: Intelligente Steuerung liefert die Grundlage dafür, dass vernetzte Systeme auf die Bedürfnisse der Menschen reagieren können. So vereinfacht etwa Sprachsteuerung die Beziehung zwischen Mensch und Maschine. Künstliche Intelligenz verarbeitet entsprechende Sprachbefehle (Kommunikation) und führt gewünschte Aktionen aus (Steuerung).
- Analyse: Neben der Kommunikation und Steuerung ist auch die Datenanalyse mittels KI ein Entwicklungssprung: Systemkomponenten und Geräte wie beispielsweise Sensorik oder smarte Zähler, fördern Daten zutage, die Machine-Learning-Algorithmen ermöglichen. Das macht es möglich, bestimmte Datenmuster zu erkennen und Informationen zu gewinnen. Mittels dieser Informationen lassen sich zum Beispiel Auswertungen zum Energieverbrauch realisieren oder Rückschlüsse zu sicherheitsrelevanten oder Maintenance-Aspekten ziehen.
Zudem erzeugt die Fertigung über IoT-Dienste zusätzlich große Datenmengen, die ebenfalls das Datenvolumen in Rechenzentren fundamental erhöhen. Da der Einsatz von künstlicher Intelligenz weiter zunimmt, steigt folglich auch die Masse an Daten, die es zu verarbeiten gilt und beeinflusst so einen Strukturwandel. Dieser beeinflusst die Anforderungen an Effizienz und -architektur der Rechenzentren: vor allem hinsichtlich zweier Faktoren.
Kapazitäten: Die neue Informationsflut verarbeiten
Zum einen zielt der Strukturwandel auf die Verarbeitung von KI-Daten ab: Rechenzentrumsbetreiber müssen ihren Service hinsichtlich der gestiegenen Datenmengen anpassen. Hierbei handelt es sich um die externe Dimension des Rechenzentrumsbetriebes.
Mit zunehmendem KI-Gebrauch wandern immer mehr Daten in den sogenannten „Data Lake“ – bei gleichzeitig steigendem Datenzugriff. Sprach- und Bildverarbeitungsmodelle benötigen große Rechenleistungen. KI-Chips unterstützen dies beispielsweise speziell für die Mustererkennung, Sprachverarbeitung oder Netzwerksicherheit. Cloud und mobile Konnektivität prägen zunehmend die IT-Entwicklung. 5G hebt frühere Einschränkungen von Latenz oder Kapazität auf und gewachsene Datenraten schaffen größere Datenmengen in das Rechenzentrum. Fortschritte in der Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherdichte, etwa Flash-Technologien, werden hier eine Option sein.
Interne Prozessverschiebung: KI als Möglichmacher
Andererseits können Service-Provider das Potenzial von künstlicher Intelligenz nutzen, um mit ihrer Hilfe ihren eigenen Service zu verbessern und an die veränderten Anforderungen anzupassen. KI dient hier also als Tool, um die Rechenzentrumsleistung zu optimieren. Dies beschreibt die nach innen gerichtete Dimension eines Strukturwandels.
Diese interne Sichtweise auf den Betrieb verlangt danach, den stetig wachsenden Datenbestand zu moderieren und zu verwalten. Die Komplexität der Systeme und die Abhängigkeiten der Architektur nehmen eher zu als ab – infolgedessen ist Automatisierung für den Erfolg in der Zukunft unerlässlich. Prozessautomatisierung mittels KI entlastet Mitarbeiter bei Routine-Tätigkeiten. So mindert sich zwar die menschliche Interaktion auf der einen Seite, jedoch können Mitarbeiter sich so an anderer Stelle intensiver mit speziellen Projekten auseinandersetzen.
Ein solcher interner Wandel ist auf lange Sicht gesehen unausweichlich – und darüber hinaus dringend notwendig – denn neben Betriebstechnik gewinnen auch die Bereiche Datenanalyse, Virtualisierung und Cybersicherheit immer mehr an Relevanz. Relevanz, die volle Aufmerksamkeit einfordert – Aufmerksamkeit, die entlastende KI ermöglicht.
Ein Blick auf die Energieversorgung
Wachsende Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Verfügbarkeit der Systeme verlangen in Folge der steigenden Leistungsanforderungen vor allem nach Energieoptimierung, gerade bei den aktuell steigenden Energiekosten. Das bedeutet, dass Betreiber von Rechenzentren alternative Kühlungskonzepte einsetzen müssen: Luftgekühlte Systeme werden flüssigkeits- oder heliumgekühlten Anlagen weichen – eine Veränderung, die in der Raum- und Architekturplanung zu berücksichtigen sein wird.
Auch hier ist künstliche Intelligenz ein probates Hilfsmittel: Bei der Überprüfung des Zustandes und der Einsatzfähigkeit der Komponenten hilft die KI, proaktiv zu managen und Vorhersagealgorithmen und Protokolle sinnvoll zu nutzen. Anomalien werden gemeldet und vorbeugend Eingriffsszenarien durchlaufen. Statt lediglich den klassischen Ping abzusetzen, wird basierend auf Telemetriedaten der Datenverkehr auf nicht betroffene Systeme umgeleitet, ein Restore angestoßen oder ein Administrator direkt benachrichtigt. Systemkomponenten verfügen über Performance Monitoring Units, die bereits hardwareseitig hier Grundlagen bieten.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz stellt Rechenzentren vor große Herausforderungen – intern wie extern. Technische, organisatorische und rechtliche Anforderungen wandeln sich dynamisch und die Unternehmensanforderungen an Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Performance steigen. Eine ganzheitliche Sicht auf die Rechenzentrums-Organisation ist unerlässlich, um in diesem Spannungsfeld zu bestehen. KI stellt hohe Anforderungen an den Betrieb, kann aber selbst auch wieder dazu beitragen, Lösungen zu schaffen, Kosten zu reduzieren und effizienter zu arbeiten.
Stefan Wehrmann, Head of IT bei Insta
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