So nutzen Sie KI für das Cloud-Infrastrukturmanagement

Wie KI eine dynamische Skalierung in der Cloud-Infrastruktur ermöglicht

KI-basierte Dienste ermöglichen es Administratoren, Datenanalysen für reaktionsschnellere und effizientere Workflows zu nutzen. Durch die Unterstützung einer dynamischen und automatisierten Skalierung kann KI entweder nach oben skalieren, um Traffic-Spitzen zu bewältigen und Netzwerkunterbrechungen zu vermeiden, oder nach unten, um Kosten und Rechenleistung zu sparen.

Betrachten Sie die Vorteile einer KI-basierten dynamischen Skalierung, darunter die folgenden:

• vorausschauende Skalierung: Historische und Echtzeitdaten können KI dabei helfen, Veränderungen im Netzwerkverkehr und in der Netzwerknutzung vorherzusagen, um die Skalierbarkeit der Ressourcen weiter zu optimieren.
• kontinuierliche Überwachung: Monitoring stellt sicher, dass Ressourcen verfügbar sind und KI sich an Schwankungen in der Nachfrage anpassen kann.
• Anomalieerkennung: Dadurch kann KI Ausfälle vorhersagen und proaktive Maßnahmen ergreifen, sei es automatisiert oder manuell.
• Kostenmanagement: KI mit Zugriff auf Datenverkehr und Nutzungsdaten kann je nach Bedarf hoch- oder heruntergefahren werden, um unnötige Ressourcenverschwendung zu vermeiden und Kosten zu sparen.

Wie KI die Infrastrukturkonfiguration verbessern kann

Es ist gängige Praxis, KI zur Generierung von Code auf Anwendungsebene mit Sprachen wie Python oder JavaScript zu verwenden. KI kann jedoch auch Infrastructure-as-Code-Szenarien (IaC) verbessern. Einige Administratoren verwenden KI möglicherweise zur Generierung von IaC-Ressourcen, während andere sich auf KI verlassen, um Dateien zu validieren und zu analysieren.

KI kann das IaC-Management unter anderem auf folgende Weise verbessern:

• Generierung von Code aus natürlicher Sprache: Verwenden Sie Natural Language Querys (NLQ), um Code zu generieren, damit auch weniger erfahrene Administratoren mit komplexen Konfigurationen arbeiten können.
• IaC-Optimierung: Validieren und analysieren Sie vorhandene Coderessourcen, um sicherzustellen, dass sie optimal funktionieren.
• Sicherheit und Compliance: Verwenden Sie KI, um nach Fehlkonfigurationen zu suchen.
• Wissenstransfer und Dokumentation: KI-Dienste wie Komment können komplexe Code-Repositorys mithilfe natürlicher Sprache zusammenfassen und dokumentieren.

Wie KI Selbstüberwachungs- und Selbstheilungssysteme optimiert

KI bietet effektivere Selbstüberwachungs- und Selbstheilungsfunktionen, als Cloud-Administratoren in der Vergangenheit erwarten konnten. Zusätzlich zu Funktionen wie IaC-Optimierung und kontinuierlicher Überwachung kann KI schnell Fehler beheben, um Probleme zu identifizieren und zu korrigieren.

Zu den Vorteilen der Selbstüberwachungs- und Selbstheilungssysteme von KI gehören unter anderem die folgenden:

• Ursachenanalyse: KI kann Basiswerte für Ressourcen bereitstellen und überwachen und so die Erkennung von Anomalien und die Meldung von Vorfällen optimieren. Dies verhindert Ausfälle der Infrastruktur und zukünftige Ausfallzeiten.
• automatisierte Fehlerbehebung: Verwenden Sie KI, um die Wiederherstellungsprozesse zu automatisieren und zu beschleunigen. Dies erhöht die Zuverlässigkeit und trägt dazu bei, Ausfälle für die Verbraucher transparent zu halten.
• vorausschauende Wartung: Mit der Verbreitung von IoT-Geräten kann KI Hardware- und Softwaredaten nutzen, um zu bestimmen, wann Wartungs- oder Reparaturarbeiten durchgeführt werden müssen.

Diese Informationen erweitern die Wissensbasis, aus der KI für Optimierung, Compliance und Validierung schöpfen kann, und sorgen so für eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Machine-Learning- und KI-Fähigkeiten im Infrastrukturlebenszyklus.

Cloud-Infrastrukturen sind längst nicht mehr nur zentral organisiert. Mit der zunehmenden Nutzung von Edge Computing und IoT entstehen neue Herausforderungen an Sicherheit, Latenz und Datenmanagement. KI-gestützte Überwachung und Selbstheilungssysteme können hier besonders effektiv sein, da sie Datenströme in Echtzeit analysieren und lokal Entscheidungen treffen können, ohne auf zentrale Systeme angewiesen zu sein.

Realisierbarkeit von Selbstheilungssystemen

Selbstheilung klingt attraktiv, ist aber in der Praxis oft durch komplexe Infrastrukturen und Legacy-Systeme eingeschränkt. Unternehmen sollten daher evaluieren, welche Prozesse sinnvoll automatisiert werden können und wo menschliches Eingreifen notwendig bleibt. Best Practices empfehlen eine hybride Strategie: Routinefehler werden automatisiert behoben, während kritische Störungen weiterhin durch Administratoren überwacht und gesteuert werden.

KI-Tools für das Cloud-Infrastrukturmanagement

Die Verwaltung der betrieblichen Aspekte der Cloud-Infrastruktur umfasst zwei unterschiedliche, aber eng miteinander verbundene Konzepte. Das erste, Cloud Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps), nutzt Operational Intelligence, um Verfügbarkeit und Automatisierung aufrechtzuerhalten. Das zweite, generative KI (GenAI), generiert effizient Konfigurationscode, der automatisierte Abläufe unterstützt:

• Cloud AIOps: Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb nutzt ML und verfügbare Daten, um die Cloud-Infrastruktur und -Überwachung zu optimieren und so die Entscheidungsfindung zu verbessern. Denken Sie an Tools wie Fabrix oder Dynatrace. Zu den gängigen Anwendungsfällen gehören Kapazitätsplanung, Kostenoptimierung und Anomalieerkennung.
• Generative KI: Sie kann Code, Konfigurationen, Dokumentationen und Berichte für den Cloud-Betrieb erstellen, die Administratoren bei der effektiven Verwaltung ihrer Infrastruktur unterstützen. Tools wie Google Cloud Vertex AI, AWS Bedrock und OpenAI GPT-4 unterstützen generative Codierungsinitiativen.

Andere KI-Dienstprogramme bieten zusätzliche Daten oder Funktionen, um spezielle Aspekte des Infrastrukturmanagements abzudecken. Ziehen Sie Folgendes in Betracht:

• Komment destilliert Codierungs- und andere Projekte zu informativen Wikis, um die Einarbeitung und den Wissenstransfer zu optimieren. Dieses Tool kann besonders hilfreich für die Verwaltung von Cloud-basierten IaC-Szenarien sein.
• GitHub Copilot bietet Unterstützung und Erklärungen bei der Codierung, sodass sich Entwickler auf die Problemlösung konzentrieren können, anstatt sich mit sich wiederholenden Codierungsaufgaben zu beschäftigen.

Beachten Sie, dass die Grenzen zwischen diesen Tools etwas verschwommen sein können. Erwägen Sie die Verwendung von Tools, die für Ihre primäre Cloud-Infrastruktur nativ sind. AWS, Microsoft Azure und Google Cloud verfügen über ein eigenes Portfolio an KI-Diensten. Laut dem Bericht 2025 State of AI Infrastructure von Google Cloud erwerben und implementieren 48 Prozent der Unternehmen GenAI-Lösungen direkt von Cloud-Anbietern, 36 Prozent nutzen unabhängige Softwareanbieter und 26 Prozent entwickeln Lösungen intern.

Grenzen und Risiken von KI

Trotz zahlreicher Chancen bringt der Einsatz von KI im Cloud-Infrastrukturmanagement auch erhebliche Risiken mit sich, die Unternehmen im DACH-Raum besonders beachten müssen. Dazu gehören Informationssicherheit, Bias, Intransparenz, Vendor Lock-in und Kostenrisiken. Außerdem gibt es Richtlinien, die beachtet werden müssen.

Richtlinien

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt hohe Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten, auch wenn diese in KI-gestützten Workflows verarbeitet oder analysiert werden. KI-Dienste, die in außereuropäischen Rechenzentren laufen, können hier problematisch sein und zusätzliche Vereinbarungen wie Standardvertragsklauseln oder EU-Cloud-zertifizierte Anbieter erforderlich machen.

Hinzu kommt der EU AI Act, der seit 2024 europaweit gilt. Er verpflichtet Unternehmen zu Transparenz, Risikobewertung und Dokumentation beim Einsatz von KI. Besonders bei kritischen Anwendungen wie Infrastrukturmanagement müssen KI-Systeme erklärbar und nachvollziehbar sein, um regulatorische Vorgaben zu erfüllen und Haftungsrisiken zu vermeiden.

Ein weiteres Risiko entsteht durch den US CLOUD Act, der amerikanische Anbieter verpflichtet, Behörden Zugriff auch auf Daten in Rechenzentren außerhalb der USA zu gewähren. Für DACH-Unternehmen kann dies zu Konflikten mit europäischen Datenschutzstandards führen, wenn KI-gestützte Cloud-Dienste auf US-Plattformen basieren.

Informationssicherheit

Durch automatisierte Entscheidungen in Skalierung, Monitoring oder Troubleshooting steigt die Gefahr, dass Angreifer Schwachstellen gezielt ausnutzen. KI-Systeme selbst können Ziel von Manipulationen werden, etwa durch Data Poisoning oder adversariale Angriffe, die Fehlentscheidungen provozieren. Der DACH-Raum legt mit Initiativen wie dem BSI IT-Grundschutz oder Normen wie ISO/IEC 27001 großen Wert auf standardisierte Sicherheitsmaßnahmen, die konsequent auf KI-gestützte Prozesse übertragen werden müssen.

Bias und Intransparenz

Entscheidungen, die auf undurchsichtigen Modellen basieren, sind schwer nachvollziehbar und können Fehlkonfigurationen oder Compliance-Verstöße verursachen. Besonders in regulierten Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder der Industrie 4.0 ist Erklärbarkeit (Explainable AI) daher ein Schlüsselfaktor.

Vendor Lock-in

Viele KI-Funktionen sind tief in die Ökosysteme der Hyperscaler integriert (beispielsweise AWS, Azure, Google Cloud). Unternehmen im DACH-Raum, die auf Multi- oder Hybrid-Cloud-Strategien setzen, laufen Gefahr, ihre Flexibilität einzubüßen, wenn sie zu stark auf proprietäre KI-Dienste setzen. Open-Source-Lösungen und europäische Initiativen wie GAIA-X können hier ein Gegengewicht darstellen.

Kostenrisiken

KI-Dienste können kurzfristig Effizienz schaffen, aber auch enorme Kosten durch Datenvolumen, Rechenleistung oder überoptimierte Automatisierungen erzeugen. In vielen Unternehmen fehlen noch ausgereifte FinOps-Strategien, die den Einsatz von KI wirtschaftlich steuern.