Denn eines ist gewiss: Ein ständig steigender Automatisierungsgrad und Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz werden auf infrastruktureller Ebene Folgen haben, die nicht jedem Administrator schmecken werden.
Was ist Software-defined Infrastructure?
Innerhalb einer Software-defined Infrastructure (SDI) befindet sich die Intelligenz nicht mehr direkt in den Hardwarekomponenten der IT-Infrastruktur, sondern auf einer höheren Management-Ebene. Somit lässt sich die Konfiguration der kompletten Infrastruktur oder einzelner Teilbereiche schneller vornehmen. Das Konzept sieht vor, dass die gesamte Infrastruktur-Umgebung auf Basis von Software und Automation, also weitestgehend ohne menschliche Interaktion, aufgespannt und gesteuert wird.
Aufbau und Konfiguration moderner Infrastrukturen sind heute bereits mit Programmcode oder Skripten programmiert und anhand von "Infrastructure as Code" entwickelt. Die Infrastruktur arbeitet dabei unabhängig von einer bestimmten Hardwarekonfiguration, besitzt keine technischen Abhängigkeiten und ist programmatisch erweiterbar. Die Idee hinter dem Konzept besteht darin, die Infrastruktur jeweils nach den Anforderungen einer Applikation zu definieren, automatisch herzuleiten und aufzubauen.
Zu den Vorteilen einer SDI zählt die Möglichkeit, den Übergang von einer fertig konfigurierten Infrastrukturlandschaft zu einer anderen quasi ohne Unterbrechung sicherzustellen. Das bedeutet, dass sich eine komplette Infrastrukturlandschaft (Server, Storage, Networking) rein durch Software austauschen lässt. Damit lässt sich eine SDI-basierte IT-Umgebung wie eine typische Applikation auch versionieren und damit einem Rollback unterziehen beziehungsweise klonen. Zu den typischen und zugleich wichtigsten Elementen einer SDI-Umgebung gehören derzeit Software-defined Networks (SDN) und Cloud-Technologien für den Infrastrukturbau.
SkyNet IT: Was ist Autonomous Infrastructure?
Ein auf die Software-defined Infrastructure aufbauendes Konzept ist eine "Autonomous Infrastructure". Basierend auf Konzepten aus dem Machine Learning, Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz, geht es hierbei um den Aufbau und den Betrieb von selbstlernenden respektive regelbasierten und somit selbstheilenden Infrastruktur-Umgebungen. Das bedeutet, dass IT-Infrastrukturen und -Umgebungen ohne manuelle beziehungsweise menschliche Interaktion
automatisch und eigenständig nach den jeweiligen Anforderungen (Rechenleistung, Speicherplatz, Netzwerk, Datenbanken usw.) der Workloads und Applikationen hoch- und wieder herunterfahren;
stetig das verändernde Verhalten und den Zustand der einzelnen Infrastruktur-Komponenten analysieren und damit sich selbst verstehen lernen;
auf Zustände einzelner Infrastruktur-Komponenten reagieren und im Fehlerfall eigenständig Aktionen auslösen, um die betreffende Komponente - und damit die gesamte Infrastruktur - wieder in einen fehlerfreien Zustand zu überführen.
Foto: Crisp Research AG
Das Konzept der "Autonomous Infrastructure" ist völlig neu und nicht mit typischen Automatisierungslösungen zu vergleichen, welche üblicherweise mit vordefinierten Skripten arbeiten. Denn eine "Autonomous Infrastructure" macht sich das vorhandene Wissen im Unternehmen zunutze und wendet dies automatisch an. Sie muss demnach zunächst von den Administratoren im Unternehmen "angelernt" werden und arbeitet anschließend eigenständig. So lassen sich Störungen bei individuellen Applikationen beheben und aufgrund von angelerntem Wissen auch auf zuvor unvorhergesehene Ereignisse reagieren.
Somit wird das Wissen von IT-Experten erfasst und mit einem Modell der Unternehmens-IT verknüpft. Die Entstörung eines Exchange Servers - eine administrative Tätigkeit - ist somit zum Beispiel zu automatisieren. Die "Autonomous Infrastructure" startet, überwacht, passt mögliche Änderungen während der Analyse an und erstellt Befehle, um das Problem zu lösen. Lässt sich eine Störung nicht automatisch beheben, wird dafür gesorgt, dass alle Informationen und Analyse-Ergebnisse menschenlesbar an einen Administrator übertragen werden.
Bei einer "Autonomous Infrastructure" handelt es sich also um eine wissensbasierte Architektur, die in der Lage ist, automatisiert Incidents und Changes im IT-Betrieb auf deren Ursachen hin zu analysieren und anschließend aktiv geeignete Lösungsstrategien zu entwickeln und diese umzusetzen. Anhand des Community Gedankens beziehungsweise der Schwarmintelligenz können sich mehrere "Autonomous Infrastructures" zusammenschließen, um den Wissenspool zu vergrößern und die Wissensbasis mit neuen Informationen zu versorgen. So lässt sich der Automatisierungsgrad ständig optimieren und das Wissen langfristig innerhalb eines Unternehmens erhalten und konservieren.
Wer sich bei dieser Beschreibung an "SkyNet" aus "Terminator" erinnert fühlt, liegt gar nicht so falsch. Schließlich handelt es sich bei einer "Autonomous Infrastructure" um eine Form eines intelligenten Systems, das in der Lage ist, auf Basis von bereitgestelltem Wissen eigenständig zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
NoOps steht vor der Tür
Eine Apokalypse durch ein SkyNet-ähnliches System oder eine "Autonomous Infrastructure" droht der Menschheit gewiss nicht. Dennoch sollte dem klassischen IT-Administrator diese Entwicklung durchaus schlaflose Nächte bereiten. Denn mit dem Siegeszug der Cloud, einem stetig steigenden Automatisierungsgrad sowie der Entwicklungen in den Bereichen des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz werden die typischen Aufgaben eines Administrators bald passé sein.
Hinzu kommt, dass Unternehmen zwangsläufig nicht mehr auf das interne IT-Wissen für den Betrieb von IT-Umgebungen und IT-Infrastrukturen angewiesen sind. Schließlich bieten Konzepte wie die Schwarmintelligenz oder Communities zahlreiche Möglichkeiten, sich Ideen, Informationen und Erfahrungen extern von IT-Experten einzuholen und die "Autonomous Infrastructure" darüber mit Wissen zu erweitern.
Der Begriff "NoOps" (No Operations) wird demnach an Bedeutung gewinnen. Selbstverständlich wird der IT-Betrieb selbst niemals verschwinden. Schließlich muss IT aufgebaut, gewartet und weiterentwickelt werden. Allerdings ist dafür nicht mehr viel menschliche Interaktion notwendig - Automation und Künstlicher Intelligenz sei Dank!