Ein Tag im Leben eines Datacenter-Teams

In grossen Organisationen von Finanzdienstleistern bis hin zu Produktionsbetrieben tragen Rechenzentrumsspezialisten die Verantwortung für die Aufrechterhaltung kritischer Infrastrukturen. Sie können bei einem Ausfall zu erheblichen Verlusten führen, wie zwei Beispiele zeigen. Kommt es an einer Börse während der Hauptgeschäftszeiten zu Latenzproblemen, kann dies Auswirkungen auf mögliche Transaktionen in Milliardenhöhe haben. Und ein ausgefallenes Logistiksystem kann die Lieferkette und den Handel für mehrere Tage unterbrechen.

Die Vermeidung solcher Szenarien – sei es durch die Verhinderung von Ausfällen oder die schnelle Fehlerbehebung bei Störungen – gehören zu den zentralen Aufgaben von Verantwortlichen für Netzwerkinfrastrukturen. Sie sind dabei auch mit einer sich weiterentwickelnden IT-Landschaft konfrontiert, in der traditionelles Netzwerk-Know-how nahtlos mit modernsten KI- und Cloud-Technologien verschmelzen muss.

Alltag von Datacenter-Teams

Ein typischer Tag eines Datacenter-Spezialisten beginnt mit proaktiven Systemzustandsüberprüfungen, die früher stundenlang manuell durchgeführt werden mussten, heute aber durch den Einsatz von KI-gestützten Diagnosetools effizienter ablaufen. Im Laufe des Tages übernehmen diese Fachleute dann verschiedene Aufgaben innerhalb eines Frameworks, das gewissermassen den Datacenter-Lifecycle abdeckt. Dazu gehören:

• Day-0-Planung: Die Netzwerk-Experten konzipieren Netzwerktopologien, legen Testverfahren fest und erstellen Entwürfe für eine skalierbare Infrastruktur. Ein wichtiges Hilfsmittel ist hierbei die Verwendung digitaler Zwillinge – virtueller Nachbildungen des Produktionsnetzes, die eine umfassende Simulation und Optimierung ermöglichen. Durch den Einsatz digitaler Zwillinge können Architekten Was-wäre-wenn-Szenarien untersuchen und Änderungen, Kapazitätserweiterungen oder die Integration von KI-Workloads testen, ohne die Stabilität der Live-Umgebung zu gefährden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Architektur nicht nur robust, sondern auch anpassungsfähig ist, um die Innovationen von morgen zu unterstützen.
• Day-1-Implementierung: In der Deployment-Phase werden zum Beispiel Switches angeschlossen, Konfigurationen implementiert und Tests durchgeführt. Dabei wird jede Verbindung überprüft, jede Konfiguration validiert und jedes System unter Last getestet und ausbalanciert, sodass ein einwandfreier Betrieb gewährleistet ist.
• Day-2+-Operations: Im Rechenzentrumsmanagement sorgen die Teams für eine hohe Performance durch eine kontinuierliche Überwachung, eine schnelle Reaktion auf Anomalien und eine proaktive Optimierung. Sie nutzen die Automatisierung für Routineaufgaben und konzentrieren ihr Fachwissen auf strategische Verbesserungen und innovative Lösungen für neue Herausforderungen und Geschäftsanforderungen.

Wo KI unterstützend eingesetzt wird

Da aber die Grenzen des technologisch Machbaren zunehmend erweitert werden, ändert sich auch die Rolle von Rechenzentrumsexperten. Vor allem KI-gestützte Tools liefern dabei eine deutliche Entlastung. Sie bieten unter anderem:

• Diagnose und Fehlerbehebung in Echtzeit: KI-Systeme können kontinuierlich Netzwerk-Traffic-Muster, Metriken der Applikationsperformance und Zustandsindikatoren der Infrastruktur analysieren. Dabei können sie potenzielle Probleme innerhalb von Millisekunden erkennen, noch bevor sie sich auf die Benutzererfahrung auswirken.
• Vorausschauende Analytik: Fortschrittliche Algorithmen verarbeiten historische Daten und aktuelle Trends, um potenzielle System- und Kapazitätsengpässe oder Hardwareausfälle zu prognostizieren. So können Teams eine vorbeugende Wartung und Kapazitätsplanung mit hoher Genauigkeit durchführen.
• Proaktive Problembehebung: Wenn potenzielle Probleme erkannt werden, können KI-Systeme automatisch Abhilfemaßnahmen einleiten oder dem Team detaillierte Empfehlungen zur Behebung geben. Dazu können das Rerouting des Datenverkehrs, die Anpassung der Ressourcenzuweisung oder die Initiierung von Failover-Verfahren gehören.

„KI-Tools werden das Fachwissen in Datacenter-Teams nicht ersetzen, aber sie befähigen sie, auf einem noch höheren Niveau zu arbeiten. Die Fachleute werden sicherstellen, dass KI effektiv implementiert wird, ihre Erkenntnisse interpretieren und einspringen, wenn die menschliche Intuition zur Lösung komplexer Herausforderungen erforderlich ist“, erklärt Manfred Felsenberg, Senior Director Data Center Global bei Juniper Networks.

Quelle: Juniper Networks