Anzeige

Automatisierung

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt immer mehr Bereiche. Neben Geräten und Maschinen unterstützen die neuen Technologien inzwischen auch den IT-Betrieb: Sie ermöglichen beispielsweise Netzwerke autonom zu betreiben. Für Unternehmen, die diesen Weg beschreiten wollen, rät das IT-Systemhaus Circular Informationssysteme einen Ansatz in 3 Etappen.

Chatbots beantworten Kundenfragen, intelligente Robotik steuert die Anlagenwartung und Spracherkennung vereinfacht die Handhabung mobiler Geräte: KI wird bereits vielfältig eingesetzt. Im IT-Betrieb finden sich die neuen Technologien unter dem Stichwort Self-Driving Network. Der Vorteil des sich selbst steuernden Netzwerks: Die IT-Umgebung erfordert deutlich weniger manuelle Eingriffe. Zudem wird sie zuverlässiger und sicherer. „Aber eine autonome IT implementiert sich nicht von heute auf morgen“, weiß Alexander Krist, Manager Sales Enterprise beim Beratungs- und IT-Systemhaus Circular Informationssysteme. Er rät, es schrittweise anzugehen.

1) Daten gezielt sammeln und auswerten

Zunächst gilt es zu wissen, was im Netzwerk vor sich geht. Dafür braucht es aussagekräftige Daten zu Geräten und Systemen sowie zur Netzwerk- und Serviceleistung – idealerweise in Echtzeit. Teilweise ermitteln Monitoring-Lösungen diese Informationen noch über SNMP (Simple Network Management Protocol). Allerdings ist bei diesem Verfahren die Netzwerklast sehr hoch und die erfassten Daten teilweise ungenau. Ein akkurates Echtzeit-Performance-Monitoring lässt sich nur mit Streaming-Telemetrie erreichen. Denn Streaming-Telemetrie arbeitet push-basiert. Sie überträgt verlässliche Daten kontinuierlich nach definierten Richtlinien von unterschiedlichen Quellen wie Routern, Switches oder Firewalls an eine zentrale Plattform.


KI hilft hier bereits, Analysen zu beschleunigen – weil Administratoren ihre Fragen direkt in natürlicher Sprache stellen können. „Was ist mit meinem Switch los?“, „Welche Leistung lieferte das WLAN-Netzwerk am letzten Freitag?“ oder „Wie arbeiten meine Switch-Uplinks?“ beantwortet eine KI-gestützte Lösung detailliert. Zudem gibt sie Hilfen für das Troubleshooting. Des Weiteren unterstützen KI-Technologien prädiktive Analysen. Treten Anomalien auf, benachrichtigen sie den Administrator proaktiv. All dies geschieht, bevor ein Anwender überhaupt bemerkt, dass ein Netzwerk-Problem vorliegt.

2) Automation vorantreiben

Eine weitere Voraussetzung für ein sich selbst steuerndes Netzwerk ist eine weitgehende Automatisierung. Moderne Steuerungssoftware bietet hierfür bereits umfassende Möglichkeiten, etwa um Datenflüsse flexibel zu lenken und Engpässe zu umgehen. Im WAN zum Beispiel gelingt dies heute schon über Lösungen für Software-definiertes WAN (SD-WAN). Deren Eckpfeiler sind: intelligentes Datenrouting, Zero Touch Provisioning und Unified Threat Management. Dabei priorisieren Administratoren zunächst den Datenverkehr und die Applikationen. Die Lösung routet dann die Daten im täglichen Betrieb intelligent, indem sie den jeweils am besten geeigneten WAN-Übertragungspfad automatisch und dynamisch auswählt. Das Zero Touch Provisioning sorgt dafür, dass sich neue Geräte wie Switches oder Router an verteilten Standorten automatisiert in Betrieb nehmen lassen. Unified Threat Management wiederum wacht als Schutzschild über die gesamte Netzwerk-Infrastruktur. Der Fokus der Administratoren verlagert sich damit von Routinetätigkeiten auf anspruchsvollere Aufgaben: die Definition des Regelwerks sowie die Behandlung von Ausnahmefällen.

3) Die IT lernt Laufen

In Phase 3, dem selbststeuernden Netzwerk, greift der Administrator so gut wie gar nicht mehr aktiv ein. Eine KI-gestützte Netzwerk-Management-Lösung lernt aus den gesammelten und ausgewerteten Daten. Die implementierten Richtlinien und Automatisierungen kanalisieren dann die Umsetzung. Werden all diese Komponenten verbunden, lernt das System adaptiv und kann sich bis zu einem gewissen Grad selbst steuern und optimieren.


So identifiziert das System unter anderem im LAN oder WLAN die Ursachen für Probleme und leitet automatisiert Maßnahmen ein. Eine intelligente, selbstlernende Lösung wie die KI-gestützte Mist-Systems-Plattform von Juniper Networks fügt beispielsweise fehlende VLAN-Konfigurationen hinzu, korrigiert einen falsch konfigurierten Switch-Port oder passt das Radio Ressource Management der Access Points entsprechend dem Bedarf an. Kann eine KI-Engine eine Anomalie, wie etwa eine Veränderung im Bandbreitenmuster oder geändertes Serververhalten, noch nicht selbst lösen, benachrichtigt sie den Administrator proaktiv und lernt aus dessen Fehlerbehebung.

Das bringt´s

Das Netzwerk von heute muss schnell, agil und ausfallsicher sein. Dem steigenden Administrationsaufwand können Unternehmen mit autonomen Netzwerken begegnen. Diese werden sich zunehmend selbst einrichten, steuern, analysieren und optimieren. Sie werden damit sicherer und zuverlässiger – weil Netzwerke potentielle Leistungsprobleme erkennen und beheben, noch bevor es die Anwender überhaupt merken. Doch die Erfahrung zeigt: Die Implementierung eines autonomen Netzwerks braucht Zeit und Fingerspitzengefühl. Jede Organisation hat individuelle Bedürfnisse, für die es die passende Lösung und Strategie zu ermitteln gilt. Bestehende Soft- und Hardware lässt sich nicht ad-hoc und komplett ersetzen und Richtlinien wollen festgelegt werden. Sind diese Hürden fachkundig gemeistert, zeigt sich: IT-Mitarbeiter verbringt deutlich weniger Zeit mit Routinetätigkeiten, mit knappen Ressourcen lässt sich so viel mehr erreichen.

 

Alexander Krist, Manager Sales Enterprise
Alexander Krist
Manager Sales Enterprise, Circular

Artikel zu diesem Thema

Künstliche Intelligenz
Okt 06, 2020

Künstliche Intelligenz: Erwartungshaltung vs. Realität

Künstliche Intelligenz (KI) wird gerne mal als Retter, mal als Vernichter der Menschheit…
Multi-Cloud
Jul 15, 2020

SD-WAN ermöglicht Unternehmen eine bessere Multi-Cloud-Konnektivität

Viele Unternehmen setzen Multi-Cloud-Strategien ein, um mehrere Cloud-Plattformen zu…

Weitere Artikel

Chatbot

Chatbots steigern die Zufriedenheit von Mitarbeitenden und Kund*innen

Welche Rolle können Chatbots im Kund*innenservice zukünftig spielen? Welche positiven Effekte sprechen für den Einsatz der Technologie? Die aktuelle EOS Chatbot-Studie 2021 geht diesem Thema auf den Grund. Der internationale Finanzdienstleister und -investor…
Video Technologie

Großteil der Unternehmen plant Einsatz moderner Videotechnologien

Unternehmen in Europa setzen zunehmend auf fortschrittliche Videotechnologie, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Dadurch nimmt in Europa der Einsatz moderner Videotechnologien stark zu, so eine neue Studie des Marktforschungsunternehmens…
Digitalisierung Deutschland

Digitalisierung im Koalitionsvertrag: Gute Ansätze

Der Koalitionsvertrag bleibt in puncto Digitalisierung etwas hinter den hohen Ansprüchen des Sondierungspapiers zurück, bietet aber eine Fülle guter Ansätze, um Deutschland fit zu machen für die digitale Welt. Ein Kommentar von Bitkom-Präsident Achim Berg.
Digitalisierung

Digitalisierungsschub wird Pandemie überdauern

Der durch die Corona-Pandemie in der deutschen Wirtschaft ausgelöste Digitalisierungsschub ist von Dauer. Eingeleitete Maßnahmen wie Videokonferenzen oder Kollaborationstools, aber auch die Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle werden mehrheitlich…
IoT

Status quo des IoT: Wertpotenzial von bis zu 13 Billionen US-Dollar bis 2030

Das Internet der Dinge – eine intelligente Vernetzung von Geräten und Maschinen – kann einen globalen wirtschaftlichen Mehrwert von bis zu 13 Billionen USDollar im Jahr 2030 schaffen.

Anzeige

Jetzt die smarten News aus der IT-Welt abonnieren! 💌

Mit Klick auf den Button "Zum Newsletter anmelden" stimme ich der Datenschutzerklärung zu.