Wie künstliche Intelligenz die Cloud-Leistung optimieren kann

1. Proaktive Problembehebung

KI bietet eine prädiktive Analyse bestehender und potenzieller Probleme auf der Grundlage von Echtzeit-Metriken und historischen Daten. Dank ihrer Selbstoptimierungsfunktionen kann KI den Anforderungen an Datenverkehr und Arbeitslast auf der Grundlage von Prognosen gerecht werden. Dadurch können IT-Teams Probleme beheben, bevor sie zu zusätzlichen Cloud-Kosten oder Leistungseinbußen führen. Administratoren können KI sogar so einrichten, dass sie bei häufigen Leistungsproblemen automatisierte Workflows auslöst.

Angebote wie Splunk Observability Cloud stellen sicher, dass Administratoren potenzielle Probleme innerhalb einer Cloud-Bereitstellung proaktiv beheben können. Diese Tools können Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten, und die Metriken aus ihrer eigenen Reaktion nutzen, um zukünftige Strategien zur Problembehebung anzupassen. Anbieter wie SysEleven oder Deutsche Telekom Cloud bieten ebenfalls KI-gestützte Monitoring- und Observability-Lösungen, die speziell auf europäische Datenschutzanforderungen zugeschnitten sind.

2. Identifizierung von Ressourcenkonflikten

Ressourcenkonflikte können zu einer Überlastung der Rechen-, Storage- und Netzwerkkapazitäten führen. Eine Überlastung kann zu einer langsameren und schwächeren Leistung von Cloud-Diensten beitragen. KI bietet Echtzeitanalysen und -überwachung, die alle Konfliktpunkte zwischen Cloud-Ressourcen aufdecken. Durch die kontinuierliche Nutzung dieser Daten, insbesondere von Machine-Learning-Datenressourcen, trägt KI zur Effizienzsteigerung bei.

Densify, ein Unternehmen, das Rechenressourcenoptimierung für Kubernetes, Cloud und KI anbietet, lieferte eine tiefgehende Analyse der AWS-Cloud-Ressourcennutzung eines Kunden, um Möglichkeiten zur Optimierung der Cloud-Leistung zu identifizieren. Diese Identifizierung von Ressourcenkonflikten sparte dem Unternehmen 34 Prozent seiner Ausgaben ein, was einer Ersparnis von 135.000 Euro pro Monat entspricht.

Auch europäische Unternehmen wie SAP oder Siemens nutzen KI-basierte Analysen, um Ressourcenkonflikte in ihren Multi-Cloud-Umgebungen frühzeitig zu erkennen und Kosten zu optimieren.

3. Vorausschauende Ressourcenzuweisung

Neben Problemen mit Ressourcenkonflikten kann KI auch den Verbrauch von Cloud-Ressourcen vorhersagen. KI sammelt diese Informationen und stellt sie den IT-Teams zur Verfügung, die KI dazu nutzen können, eine dynamische Skalierung zu konfigurieren, um Cloud-Kosten und -Leistung auszugleichen. Durch automatisierte Skalierung kann die Infrastruktur schneller auf Veränderungen in der Nachfrage reagieren als dies mit manuellen Administratorprozessen möglich ist. Dies gilt insbesondere für volatile Umgebungen mit sich schnell ändernden Anforderungen. KI kann sogar Richtlinien für die automatische Skalierung auf der Grundlage von Konflikten mit Cloud-Ressourcen erstellen, definieren und verfeinern.

Große Cloud Service Provider (CSPs) bieten spezielle KI-Lösungen für die automatische Skalierung an, darunter AWS Auto Scaling, Google Cloud Autoscaler und Azure Autoscale. Die Social-Media-Plattform Pinterest nutzte AWS zur Unterstützung ihrer automatischen Skalierungsfunktionen. AWS verweist darauf, dass Pinterest die Protokollsuche und -analyse auf über 1,7 Terabyte skaliert, während die Betriebskosten um 30 Prozent gesenkt werden konnten.

Anbieter wie Deutsche Telekom Cloud oder IONOS bieten ebenfalls Autoscaling-Funktionen, die für europäische Unternehmen interessant sind, da Daten innerhalb der EU verbleiben.

4. Analyse von Leistungsengpässen

Die Ursachenanalyse ist entscheidend, um wiederkehrende Probleme zu vermeiden. Leider ist dieser Prozess oft zeitaufwendig und ungenau. KI erspart Ihnen einen Großteil der Mühen und des Aufwands und findet heraus, warum ein Leistungsengpass aufgetreten ist oder ein Skalierungsszenario die Verbrauchernachfrage nicht befriedigen konnte. KI korreliert Protokolldateieinträge, Leistungskennzahlen und bestehende Konfigurationen, um das grundlegende Problem zu entdecken, das zu einer schwachen Leistung oder Ausfallzeiten geführt hat.

Beachten Sie, dass Engpässe auf Anwendungs- und Infrastrukturebene unterschiedliche Analysen erfordern. Wenn das Problem mit der Anwendungsentwicklung zusammenhängt, bietet KI eine Codeanalyse, um Programmierern bei der Optimierung der Anwendung für Cloud-Benutzer zu helfen. Bei falsch konfiguriertem Management-Code auf Infrastrukturebene kann KI bei der Entwicklung von YAML- oder JSON-Konfigurationsdateien helfen, um eine ordnungsgemäße Ressourcenbereitstellung und Skalierung sicherzustellen.

Unternehmen wie BMW oder Deutsche Bahn setzen KI ein, um Cloud-Ressourcen effizient zuzuteilen und Engpässe sowohl auf Infrastruktur- als auch auf Anwendungsebene zu vermeiden.

5. Rightsizing von Cloud-Ressourcen

Bei der Cloud-Optimierung geht es darum, Verschwendung zu minimieren, Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern. Dies wird auch als Rightsizing bezeichnet. KI kann Administratoren zahlreiche Anleitungen zu den besten Rightsizing-Konfigurationen liefern. Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen profitieren oft am meisten von dieser Fähigkeit, da KI dabei unterstützen kann, zu bestimmen, ob eine lokale Bereitstellung eine bessere Wahl ist als eine Cloud-Konfiguration.

KI kann auch Aufschluss über CSP-Angebote geben und den Dienst finden, der das beste Verhältnis zwischen Cloud-Kosten und Leistung bietet. Beispielsweise kann ein Anbieter bessere Preise für Speicherdienste anbieten, während ein anderer Anbieter umfangreichere Virtualisierungsfunktionen bereitstellt. Durch die richtige Dimensionierung wird versucht, Engpässe und eine übermäßige Auslastung von Ressourcen zu vermeiden, bevor sie auftreten.

Compliance und Datenschutz bei KI-Nutzung in der Cloud

Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz müssen beim Einsatz von KI in der Cloud besonders auf Datenschutz und Compliance achten. Die Verarbeitung personenbezogener Daten unterliegt strengen Vorgaben der DSGVO, wodurch viele KI-Lösungen nur mit Daten aus europäischen Rechenzentren betrieben werden sollten.

Zudem spielen Datensouveränität und IT-Sicherheit eine zentrale Rolle: Unternehmen bevorzugen oft hybride oder Multi-Cloud-Ansätze, bei denen sensible Daten lokal gespeichert und verarbeitet werden, während weniger kritische Workloads in Public Clouds laufen. Auch die Transparenz von KI-Entscheidungen, Nachvollziehbarkeit von Algorithmen und die Einhaltung branchenspezifischer Standards (zum Beispiel ISO 27001 und BSI IT-Grundschutz) sind entscheidend, um Risiken zu minimieren und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Darüber hinaus müssen Unternehmen die Anforderungen des EU AI Act berücksichtigen, der risikobasierte Vorgaben für KI-Systeme festlegt. Besonders hochriskante Anwendungen unterliegen strengen Prüf-, Dokumentations- und Überwachungspflichten, was bei der Auswahl und Implementierung von KI-gestützten Cloud-Lösungen berücksichtigt werden muss.

Die Zukunft der Cloud-Optimierung

Auf welche zukünftigen Trends sollten Sie achten, wenn es um KI-basierte Hilfe bei der Cloud-Optimierung geht?

Hier sind einige davon:

• verstärkte Integration generativer KI-Lösungen in Cloud-Bereitstellungs-Tools
• zusätzliche Integration von KI-Analysen in Edge-Computing-Szenarien für schnellere Analysen und Maßnahmen
• Weiterentwicklung der agentenbasierten KI