Die neuen Tools stellen die nächste Phase der "Autonomic-Computing"-Bestrebungen von IBM dar. Unter dieser Dachmarke versammelt der Konzern Hardware, Software und Services, um menschliches Eingreifen bei der Überwachung und Verwaltung von Systemen immer überflüssiger zu machen. Erstmals vorgestellt hatte IBM das Paket im Jahr 2001.
Zu den neuen Werkzeugen gehört der "IBM Systems Director Active Energy Manager". Er überwacht nach Angaben von Ric Telford, Vice President for Autonimic Comuputing von IBM, den Stromverbrauch von Geräten im Rechenzentrum und passt diesen wo möglich an, um die Energieeffizienz zu erhöhen und die Stromrechnung zu senken.
Die Software erlaube es Kunden, die maximale Leistungsaufnahme zu deckeln, Kostenüberläufe zu verhindern und Workload-Nutzungstrends proaktiv zu überwachen, um die Planung bei der Verteilung der Arbeitslast auf verschiedene Systeme im Data Center besser planen zu können, so der IBM-Mann. Besonders wichtige Workloads ließen sich dabei vom Anwender priorisieren.
Auf der neuen Plattform "IBM Tivoli Change and Configuration Management Database" können Systemadministratoren laut Telford zentral die Charakteristika der Assets ihrer IT-Umgebung einsehen. Das System erfasst automatisch wichtige Informationen über unter anderem Server, Storage, Netze und Anwendungen. Systemverwalter könnten so einfacher die Beziehungen und Abhängigkeiten von Komponenten untereinander verstehen. Die CMDB soll später auch in anderen Service-Management-Produkten der IBM Einzug halten.
Außerdem wurden einige bereits bekannte Autonomic-Computing-Tools verbessert. Der "Tivoli Usage and Accounting Manager" soll nun die Nutzung von CPUs und Systemressourcen von virtuellen Maschinen auf "System-p"- und "System-x"-Servern besser berücksichtigen. Und der "Tivoli Security Operations Manager" könne nun Sicherheitsbedrohungen selbsttätig erkennen und den Prozess von Incident Recognition, Investigation und Response automatisieren.
Telford zufolge entfielen die Kosten für Rechenzentren in der Vergangenheit mehrheitlich auf die Anschaffung von Hard- und Software. Dies habe sich inzwischen in Richtung Personalkosten verlagert. Durch die Nutzung operationaler Intelligenz könne Autonomic Computing dabei helfen, diese Ausgaben zu reduzieren. (tc)
