Cloud Computing


IT-Infrastrukturen benötigen mehr Intelligenz

AI-defined Infrastructure macht die IT flexibler

23.02.2017
René Büst ist Director Market Research & Technology Evangelism bei der Arago GmbH. Zuvor war er Senior Analyst und Cloud Practice Lead bei der Crisp Research AG sowie Principal Analyst bei New Age Disruption und Mitglied des weltweiten Gigaom Research Analyst Network. Seit Ende der 90er Jahre konzentriert er sich auf den strategischen Einsatz der Informationstechnologie in Unternehmen.
Die Software-defined Infrastructure (SDI) gehört aktuell zu den wichtigsten Trends in Rechenzentren und Cloud-Umgebungen. Mithilfe von Skripten oder Source Code sorgt eine SDI für eine bessere Flexibilität auf Infrastrukturebene.

Allerdings sollte eine SDI nur als Mittel zum Zweck betrachtet werden. Schließlich führen ein hoher Automatisierungsgrad sowie intelligente Systeme basierend auf komplexen Algorithmen zu einer Artificial Intelligence defined Infrastructure (AI-defined Infrastructure).

Selbstlernende Systeme und Automatisierung führen zu einer "AI-defined Infrastructure".
Selbstlernende Systeme und Automatisierung führen zu einer "AI-defined Infrastructure".
Foto: Scanrail1 - shutterstock.com

SDI ist nur ein Mittel zum Zweck

Eine SDI trennt die Software von der Hardware. Damit befindet sich die Kontrollinstanz nicht mehr innerhalb der Hardware-Komponenten, sondern eine Ebene darüber integriert in einem Software-Stack. Basierend auf Software und entsprechender Automatisierungslogik ist eine SDI so konzipiert, dass sie eine Infrastruktur weitestgehend ohne menschliche Interaktion aufbauen und kontrollieren kann.

Eine typische SDI-Umgebung, zum Beispiel eine Cloud-Infrastruktur, wird anhand der Entwicklung von Skripten oder Programmcode aufgebaut. Die Software beinhaltet hierzu alle notwendigen Befehle, um eine vollständige Infrastruktur-Umgebung inklusive Applikationen und Services zu konfigurieren. Eine SDI-basierte Infrastruktur arbeitet unabhängig von einer bestimmten Hardware-Umgebung. Somit kann eine Infrastruktur vollständig und unabhängig von den eingesetzten Hardware-Komponenten, durch Software ausgetauscht werden. Das ist nur ein Grund, warum SDIs die Basis heutiger Cloud-Infrastruktur-Umgebungen sind.

Eines sollte dabei bedacht werden: eine SDI ist nicht intelligent. Sie basiert auf statischem Programmcode, in welchem Befehle fest kodiert sind, um bestimmte Aktionen automatisch vorzunehmen.

Die AI-defined Infrastructure

Eine Software-defined Infrastruktur ist ein wichtiges Konzept, um dynamische IT-Umgebungen aufzubauen und zu betreiben. Allerdings bewegt sich eine SDI in den Grenzen von statischem Programmcode beziehungsweise den Kenntnissen des verantwortlichen Entwicklers oder Administrators, welche die Skripte oder den Programmcode für die Umgebung schreiben. Weiterhin ist eine SDI nur zu einem bestimmten Grad dynamisch, da sie nicht in der Lage ist, die eigene Umgebung zu verstehen oder von ihr zu lernen.

AI-Defined Infrastructure im Kontext des AI-enabled Enterprise
AI-Defined Infrastructure im Kontext des AI-enabled Enterprise
Foto: arago GmbH, 2017

Eine Artificial Intelligence defined Infrastructure (AI-defined Infrastructure - AiDI) erweitert eine SDI mit notwendigen komplexen Algorithmen, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Sie macht eine SDI somit intelligent. Eine AiDI erlaubt es einer SDI, selbstlernende beziehungsweise selbstheilende Infrastruktur-Umgebungen aufzubauen und zu betreiben. AI-defined Infrastructure-Umgebungen sind somit in der Lage, ohne menschliche Interaktion,

  • abhängig von den Workload-Anforderungen, die notwendigen Ressourcen bereitzustellen sowie diese wieder zu de-allokieren, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

  • fortlaufend das sich ständig verändernde Verhalten und den Status einzelner Infrastruktur-Komponenten zu analysieren und sich damit selbst zu verstehen.

  • auf den Status einzelner Infrastruktur-Komponenten zu reagieren bzw. proaktiv zu agieren, indem autonom Aktionen durchgeführt werden, um die Infrastruktur damit in einen fehlerfreien Zustand zu überführen.

Eine AI-defined Infrastructure kann nicht mit altbekannten Automationslösungen verglichen werden, die typischerweise mit vordefinierten Skripten und Runbooks arbeiten. Eine AI-defined Infrastructure nutzt das existierende Wissen eines Unternehmens und führt dieses automatisch und unabhängig aus. Wie jeder neugeborene Organismus muss eine AI-defined Infrastructure trainiert werden, um anschließend autonom zu agieren. Anhand des (selbst)-erlernten Wissens werden Störungen automatisch beseitigt und das ebenfalls proaktiv für nicht erwartete Ereignisse, indem passende Vorfälle aus der Vergangenheit autonom verknüpft werden.

Demnach überwacht und analysiert eine AI-defined Infrastructure alle zugehörigen Komponenten in Echtzeit, um ein Problem zu identifizieren und auf Basis des existierenden Wissens zu lösen. Je mehr Incidents gelöst werden, desto größer wird das Wissen der AI-defined Infrastructure. Im Kern handelt es sich bei einer AI-defined Infrastructure somit um eine wissensbasierte Architektur, welche Incidents und Veränderungen erkennen kann und eigenständig Strategien entwickelt, um ein Problem zu lösen.

Weiterhin setzt eine AI-defined Infrastructure auf Communities, um

  • das Wissen von externen Experten zu nutzen, um intelligenter zu werden.

  • sich mit anderen AI-defined Infrastructure Umgebungen zu verbinden, um die Wissensbasis zu kombinieren und zu teilen.

  • ständig den Wissenspool zu erweitern.

  • das Wissen zu optimieren.

Unterm Strich handelt es sich bei einer AI-defined Infrastructure um ein intelligentes System, welches initial mit externem Wissen befüllt wird und anschließend in der Lage ist, eigenständig zu lernen und autonom Entscheidungen zu treffen, ohne auf menschliche Interaktionen angewiesen zu sein.

AI-defined Infrastructure - nur ein kleiner Teil des AI-defined Enterprise Stacks

Eine ist ein essenzieller Teil des heutigen IT-Betriebs und bildet die Basis für das AI-enabled Enterprise. Zunächst ermöglicht sie es IT-Abteilungen, das Verhalten ihrer Infrastrukturen von einer semi-dynamischen hin zu einer Echtzeit-IT-Umgebung zu verändern.

Diese autonome Art der Planung, des Aufbaus, Betriebs und der Wartung einer Infrastruktur befähigt IT-Abteilungen und Entwickler, Ressourcen wie Server, Storage, Netzwerk, Datenbanken und andere Services besonders effizient bereitzustellen, indem sie nicht nur das Wissen eines einzelnen Experten nutzen, sondern das des gesamten IT-Betriebs-Teams. Darüber hinaus wandelt sich der IT-Betrieb damit vom reinen Konsumenten von Ressourcen zu einem Orchestrierer oder Manager eines vollständig automatisierten und intelligenten IT-Stacks. Dieses wiederum bildet die Grundlage eines Ende-zu-Ende AI-ready Enterprise.

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