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AI-defined Infrastructure (AiDI) – Denn Infrastrukturen benötigen mehr Intelligenz

By on März 16, 2017 in Analysen

Software-defined Infrastructure (SDI) gehören unumstritten zu den aktuell wichtigsten Trends in Rechenzentren und Cloud-Umgebungen. Anhand des Einsatzes von Skripten oder Source Code sorgt eine SDI für eine bessere Flexibilität auf Infrastrukturebene. Allerdings darf eine SDI lediglich nur als ein 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 – AiDI).

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 oberhalb 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, z.B. eine Cloud-Infrastruktur, wird anhand der Entwicklung von Skripten oder Programmcode aufgebaut. Die Software beinhalt 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, unabhängig der eingesetzten Hardware-Komponenten, durch Software ausgetauscht werden. Nur ein Grund, warum SDIs die Basis heutiger Cloud-Infrastruktur-Umgebungen sind.

Jedoch sollte eines 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 (AiDI)

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 bzw. den Kenntnissen des verantwortlichen Entwicklers beziehungsweise des Administrators, welche die Skripte oder den Programmcode für die Umgebung schreiben. Weiterhin ist eine SDI nur zu einem bestimmten Grad dynamisch, da diese nicht in der Lage ist, die eigene Umgebung zu verstehen bzw. von ihr zu lernen.

Eine Artificial Intelligence defined Infrastructure (AI-defined Infrastructure – AiDI) erweitert eine SDI mit notwendigen komplexen Algorithmen, Machine Learning und Artificial Intelligence – und macht eine SDI somit intelligent. Eine AiDI erlaubt es einer SDI, selbstlernende bzw. 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 dazugehörigen 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. Bei dem Kern einer AI-defined Infrastructure handelt es sich 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.

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

Die AiDI ist nur ein kleiner Teil des AI-defined Enterprise Stacks

Eine AI-defined Infrastructure ist ein essentieller 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 höchsteffizient bereitzustellen, indem sie nicht nur das Wissen eines einzelnen Experten nutzen, sondern des gesamten IT-Betrieb Teams. Weiterhin wird der IT-Betrieb damit von einem reinen Konsumenten von Ressourcen zu einem Orchestrierter bzw. Manager eines vollständig automatisierten und intelligenten IT-Stacks – die wesentliche Grundlage eines Ende-zu-Ende AI-ready Enterprise.

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About the Author

About the Author: Rene Buest is Director Market Research & Technology Evangelism at Arago. Prior to that he was Senior Analyst and Cloud Practice Lead at Crisp Research, Principal Analyst at New Age Disruption and member of the worldwide Gigaom Research Analyst Network. Rene Buest is top cloud computing analyst in Germany and one of the worldwide top analysts in this area. In addition, he is one of the world’s top cloud computing influencers and belongs to the top 100 cloud computing experts on Twitter and Google+. Since the mid-90s he is focused on the strategic use of information technology in businesses and the IT impact on our society as well as disruptive technologies. Rene Buest is the author of numerous professional technology articles. He regularly writes for well-known IT publications like Computerwoche, CIO Magazin, LANline as well as Silicon.de and is cited in German and international media – including New York Times, Forbes Magazin, Handelsblatt, Frankfurter Allgemeine Zeitung, Wirtschaftswoche, Computerwoche, CIO, Manager Magazin and Harvard Business Manager. Furthermore Rene Buest is speaker and participant of experts rounds. He is founder of CloudUser.de and writes about cloud computing, IT infrastructure, technologies, management and strategies. He holds a diploma in computer engineering from the Hochschule Bremen (Dipl.-Informatiker (FH)) as well as a M.Sc. in IT-Management and Information Systems from the FHDW Paderborn. .

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