KI im RZ: Transformation von Betriebsabläufen und Karrieren

Betriebliche Effizienz

KI arbeitet ständig im Hintergrund, um Datenpunkte im Zusammenhang mit dem Betrieb von Rechenzentren zu sammeln und zu analysieren. Ihre Analysen liefern Erkenntnisse, die in die Entscheidungsfindung einfließen können, was zu wirkungsvolleren Betriebsstrategien und deren Umsetzung führt.

Serververwaltung

KI-gestützte Verwaltungs-Tools helfen dabei, Server, Storage- und Netzwerkressourcen dynamisch auszugleichen. Dazu gehören die Optimierung der Serverauslastung, die automatische Skalierung von Ressourcen und die Reduzierung der Netzwerklatenz. Die Fähigkeit der KI, die Verteilung der Arbeitslast auf der Grundlage von Nutzungsmustern und Echtzeitänderungen der Nachfrage anzupassen, steigert die betriebliche Effizienz im gesamten Rechenzentrum.

Energieverbrauch

Intelligentes Energiemanagement kann Rechenzentren dabei helfen, optimale Bedingungen aufrechtzuerhalten und den Energieverbrauch zu senken. Die Integration von KI in Energiemanagementsysteme ermöglicht eine konsistente Überwachung von Umweltfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit. KI passt die Einstellungen auch entsprechend den Gerätespezifikationen an.

Datenmanagement

KI optimiert die Datenverarbeitung und eignet sich daher gut für die Identifizierung von Effizienzpotenzialen bei Storage und Workloads. Dies erhöht die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, sorgt für schnellere Reaktionszeiten für die Nutzer und ermöglicht einen effizienteren Zugriff in großem Maßstab. KI kennzeichnet auch Inkonsistenzen, Redundanzen und andere Probleme mit der Datenqualität und schützt so vor menschlichen Fehlern.

Bessere Sicherheit und Datenschutz

Die rasante Entwicklung und Einführung neuer Technologien führt zu Schwachstellen. KI hilft Rechenzentren, böswilligen Akteuren, die ihre Techniken ständig weiterentwickeln, einen Schritt voraus zu sein.

KI zeichnet sich durch ihre Anomalieerkennung aus, da sie die Umgebung kontinuierlich auf ungewöhnliche Aktivitäten überwacht. Dazu gehört die Suche nach verdächtigen Verhaltensweisen, die Erkennung von Nutzungsmustern, die von der Norm abweichen, und die Identifizierung unbekannter Anomalien. KI-Bedrohungserkennungssysteme überwachen bekannte Bedrohungen und Schwachstellen. Wenn eine Bedrohung erkannt wird, markiert das System das Problem und generiert umsetzbare nächste Schritte, um die Bedrohung zu beseitigen.

Cybersicherheitsaufgaben können automatisiert werden, um den Sicherheitsperimeter zu schützen, bis ein menschliches Eingreifen möglich ist. Beispielsweise filtert KI während der kontinuierlichen Überwachung von Bedrohungen und Anomalien Fehlalarme heraus und passt bestimmte Einstellungen an, um potenziell kompromittierte Geräte zu isolieren. Auch in Cloud-Umgebungen bietet KI Prognosemodelle für Cyberbedrohungen sowie automatisierte Reaktionen und erweiterte Resilienz.

Durch die Integration von KI in Sicherheitspraktiken können sich die Mitarbeiter auf komplexere Themen wie Compliance und Governance konzentrieren.

Optimiertes Infrastrukturmanagement

Die Konfiguration und Wartung der Rechenzentrumsinfrastruktur ist ressourcenintensiv, zeitaufwändig und komplex. Die Geräte im Rechenzentrum erfordern eine konsequente Wartung und Aufmerksamkeit, um sicherzustellen, dass alle Komponenten ordnungsgemäß funktionieren. Eine einzige Fehlfunktion kann zu unerwarteten Ausfallzeiten führen.

Herkömmliche Initiativen zum Management der Rechenzentrumsinfrastruktur verfolgen bei der Wartung oft einen reaktiven Ansatz. Wenn Komplikationen auftreten, müssen Administratoren Fehler beheben, um die Ursache zu identifizieren und zu beheben. Durch einen reaktiven Ansatz geht wertvolle Zeit verloren. Die Integration von KI macht das Infrastrukturmanagement jedoch proaktiver.

KI-Überwachungs-Tools, die maschinelles Lernen nutzen, verfolgen autonom den Status der Geräte und sagen voraus, wann eine Wartung erforderlich ist. Algorithmen für maschinelles Lernen werden anhand historischer Systemdaten und Anlagenprotokolle trainiert, um eine Leistungsbasislinie für Hardware und Software zu erstellen. Vorhersagemodelle schätzen anhand spezifischer Ereignisse, Aktivitäten, Statusdaten und Leistungskennzahlen, wann Wartungsarbeiten erforderlich sind.

Je nach Komplikation löst die KI das Problem oder generiert Anweisungen, die von Menschen umgesetzt werden können. Diese Methode spart Zeit, da weniger manuelle Reparaturen und Wartungsarbeiten erforderlich sind. Sie ermöglicht Administratoren einen proaktiven Ansatz beim Infrastrukturmanagement, wodurch unerwartete Ausfallzeiten vermieden werden können. So bleiben die Systeme rund um die Uhr voll funktionsfähig, gut gewartet und optimiert.

KI-Technologien sollen die menschlichen Fähigkeiten unterstützen und erweitern, nicht ersetzen.

Entlastung der Mitarbeiter

KI-Technologien sollen die menschlichen Fähigkeiten unterstützen und erweitern, nicht ersetzen. Durch die Automatisierung intensiver, sich wiederholender und mühsamer Aufgaben ermöglicht KI den Mitarbeitern des Rechenzentrums, ihre Aufmerksamkeit auf strategischere Aufgaben zu richten.

KI löst einfache Probleme und automatisiert routinemäßige Wartungsaufgaben, während Menschen komplexere Situationen bewältigen. Die Sichtbarkeit und Transparenz von KI verschafft Administratoren ein besseres Verständnis der Systemfunktionalität und -leistung auf Makro- und Mikroebene. Dadurch können Administratoren Systemprobleme genauer diagnostizieren und lösen.

Mitarbeiter von Rechenzentren haben berechtigte Bedenken hinsichtlich der KI-Integration und der Zukunft ihrer Arbeitsplätze. Die KI-Integration verringert zwar den Bedarf an Personal für repetitive Aufgaben und Wartungsarbeiten, schafft aber neue Beschäftigungsmöglichkeiten für anspruchsvollere Karrieren, wie beispielsweise KI-Engineering und Datenwissenschaft.

Auf strategischer Ebene ermöglicht KI den Mitarbeitern, mehr Zeit und Ressourcen für Wachstumsaktivitäten aufzuwenden, wie etwa die Kapazitätserweiterung zur Deckung der Nachfrage und die Weiterentwicklung der Fähigkeiten des Rechenzentrums, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Dazu gehören die Erforschung, Entwicklung und Investition in nachhaltigere Rechenzentrumstechnologien und -systeme, um die Umweltbelastung zu reduzieren und Effizienzsteigerungen zu erzielen, die sonst unentdeckt geblieben wären.

Die Mitarbeiter können auch Zeit für Weiterbildungen aufwenden. Zu den Schwerpunkten könnten folgende Bereiche gehören:

• Einführung neuer Anwendungen
• Verbesserung der Datenschutzrichtlinien
• Optimierung der Abläufe zur Verbesserung des Geschäftsergebnisses
• Schutz des Sicherheitsperimeters
• Lösung von Integrations- und Interoperabilitätsproblemen

Der KI-Lernkurve immer einen Schritt voraus sein

Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Rolle der KI im Rechenzentrum weiter wachsen. Bei durchdachter und strategischer Anwendung ist KI ein Gewinn, der die Arbeitsweise von Rechenzentren verändert. Administratoren sollten die Vorteile von KI für Rechenzentren erkunden, um in Zukunft einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, indem sie Folgendes tun:

• Experten für die Verwaltung der KI-gestützten Infrastruktur einstellen: KI-Rechenzentren benötigen qualifizierte Mitarbeiter, die in der Implementierung und Verwaltung von KI geschult sind. Administratoren sollten die Weiterqualifizierung ihrer Mitarbeiter fördern und ihnen die dafür erforderliche Unterstützung bieten.
• Technischen Support für KI bereitstellen: Mit der Weiterentwicklung von KI-Systemen werden diese spezialisierteren Komponenten benötigt, die möglicherweise besondere Konfigurationen und Kühlungsanforderungen erfordern. Administratoren sollten überlegen, wie die Gestaltung der Einrichtungen angepasst werden muss, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Der Aufbau nachhaltigerer Systeme hält die Betriebskosten niedrig und reduziert die Umweltbelastung.
• Auf Änderungen im regulatorischen Umfeld der KI vorbereiten: Da Unternehmen mit Fragen der KI-Ethik, Sicherheit und Datenschutz konfrontiert sind, müssen die Infrastruktur und die Administratoren von Rechenzentren flexibel genug sein, um sich an veränderte Vorschriften und Compliance-Anforderungen anzupassen. Durch Vorsichtsmaßnahmen bei der Implementierung und Nutzung von KI, einschließlich der Festlegung klar definierter Standards und Richtlinien, könnten Rechenzentren in eine stabilere Position gebracht werden.

In Deutschland müssen KI-Systeme vor allem die Vorgaben der EU-KI-Verordnung (AI Act) einhalten, die seit 2025 schrittweise gilt und unter anderem Transparenz-, Dokumentations- und Aufsichtspflichten für risikoreiche sowie generelle KI-Anwendungen festlegt. Zusätzlich sind die Bestimmungen der DSGVO und des Bundesdatenschutzgesetzes zu beachten, wenn personenbezogene Daten (PII) verarbeitet werden, inklusive Betroffenenrechten und Datenschutz-Folgenabschätzungen. Bei betrieblichem Einsatz greift zudem das Betriebsverfassungsgesetz, das Mitbestimmungsrechte der Betriebsräte sichert.