Thought Leadership
Das Aufkommen von Künstlicher Intelligenz stellt Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen in der Netzwerkinfrastruktur. Anwendungen und Workloads, die auf maschinellem Lernen basieren, erzeugen enorme Datenmengen, die Bandbreiten, Hardware und Sicherheitslösungen stark belasten.
Gleichzeitig eröffnet die Kombination aus KI und modernen Managementtools Chancen, die Effizienz und Resilienz von Netzwerken deutlich zu erhöhen. Opengear, Anbieter von Out-of-Band-Managementlösungen, zeigt die zentralen Herausforderungen und Möglichkeiten auf.
Hoher Datenverkehr belastet Systeme
KI-Cluster erzeugen immense Datenmengen. Ein einzelnes GPU-Rack kann bis zu 100 Kilowatt Wärme produzieren und Daten in Terabit-Bereichen pro Sekunde verarbeiten. Diese Last wirkt sich sowohl physisch auf Hardware, Verkabelung, Kühlung und Stromversorgung aus als auch logisch auf Netzwerk- und Softwareinfrastrukturen. Bandbreitenengpässe, Hotspots und fehleranfällige Systeme sind die Folge. Gleichzeitig können Security-Lösungen bei der Analyse solcher Datenströme an ihre Grenzen stoßen.
Edge Computing bringt neue Risiken
Mit KI wächst die Bedeutung von Edge Computing, da Daten nah am Nutzer oder Sensor verarbeitet werden müssen. Die Dezentralisierung vergrößert jedoch die Angriffsfläche. Jeder Remote-Server, jedes Gateway und jeder Sensor wird zu einer potenziellen Schwachstelle, die Cyberkriminelle gezielt ausnutzen können. Insbesondere Ausfälle an Edge-Standorten können genutzt werden, um zentrale Systeme zu kompromittieren.
Menschliche Faktoren bleiben kritisch
Trotz zunehmender Automatisierung steigt die Belastung für Administratoren durch komplexe KI- und Edge-Netzwerke. Fachkräftemangel und steigende Systemkomplexität erhöhen das Risiko von Fehlkonfigurationen und versäumten Updates. Lösungen wie Out-of-Band-Management können die Abhängigkeit vom Faktor Mensch reduzieren, indem sie sichere Kontroll- und Wiederherstellungswege bereitstellen.
KI als Chance für prädiktives Management
Prädiktive Analysen auf Basis von KI helfen, Kapazitätsgrenzen frühzeitig zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen. Unternehmen können Wartungsfenster optimieren und den reaktiven Charakter klassischer Netzwerkadministration überwinden. Automatisierungstools übernehmen Routineaufgaben und reduzieren Fehlerquellen.
Selbstheilende Netzwerke steigern die Resilienz
KI-Systeme können Telemetriedaten in Echtzeit auswerten, Anomalien erkennen und eigenständig Wiederherstellungsmaßnahmen einleiten, bevor Nutzer Störungen bemerken. Out-of-Band-Lösungen ergänzen diese Fähigkeiten, indem sie auch bei Ausfall des Hauptnetzwerks den Zugriff auf kritische Ressourcen sichern. Das Ergebnis sind selbstheilende Netzwerke mit deutlich verkürzter mittlerer Wiederherstellungszeit.
Hybride Modelle verbinden Alt und Neu
Moderne Netzwerke bestehen selten nur aus neuen KI-fähigen Komponenten. Legacy-Systeme müssen weiter betrieben werden, während KI-basierte Orchestrierung und Monitoring integriert werden. Out-of-Band-Management bietet hier eine einheitliche Kontrollschicht, die sowohl alte als auch neue Systeme zuverlässig verwaltet und überwacht.
Der Betrieb von KI-Systemen verlangt Netzwerkteams Höchstleistungen ab. Die Kombination aus KI-gestützter Analyse, Automatisierung und Out-of-Band-Management ermöglicht es, Kapazitätsengpässe zu vermeiden, Downtimes zu minimieren und die Resilienz der Infrastruktur deutlich zu steigern. Laut Dirk Schuma von Opengear kann diese Kombination ein entscheidender Vorteil für Unternehmen sein, die KI-Initiativen sicher und effizient betreiben wollen.
