Tipps für ein serviceorientiertes RZ

IoT stellt Rechenzentren vor Herausforderungen

25.10.2018
Von Matthew O'Byrne-White
Cloud, künstliche Intelligenz, Machine Learning oder IoT sind Technologien, die für jedes Rechenzentrum zur Kraftprobe werden. Gilt es doch, riesigen Datenfluten Herr zu werden. Einige RZs stoßen da schnell an ihre Grenzen, besonders wenn es um zeitkritische Workloads geht. Mit der richtigen Data-Center-Strategie muss das nicht sein.
Data Center-Betreiber müssen ihre Strategie in Zeiten von IOT & Co. anpassen.
Data Center-Betreiber müssen ihre Strategie in Zeiten von IOT & Co. anpassen.
Foto: wavebreakmedia - shutterstock.com

Es geht um mehr als Kühlschränke, die eigenständig Milch ordern, oder clevere Mülltonnen, die Bescheid geben, wenn sie voll sind. Das Internet der Dinge, Connected Health, Smart Retail- oder Smart City-Projekte sind aktuell absolute Hype-Themen. Was in der Begeisterung um vernetzte Maschinen und Anwendungen jedoch oft vergessen wird: Wie ist der riesigen Datenflut, verursacht vom IoT, zu begegnen? Laut Global Cloud Index von Cisco wird der IP-Datenverkehr von Rechenzentren zwischen 2015 und 2020 jährlich um 27 Prozent auf 15,3 Zettabytes pro Jahr anwachsen. Das Problem: Laut den Experten von 7Alliance sind 80 Prozent der Rechenzentren nicht IoT-ready.

Wie stark die Auswirkungen des IoT auf Rechenzentren sein werden, hängt vom betroffenen Data Center (Unternehmen, Cloud, Server-Housing oder Service), der technischen Ausstattung und den Möglichkeiten beim Umgang mit veränderlichen Datenlasten ab. Auch die Positionierung des Rechenzentrums im Netzwerk ist wichtig, denn die Strategie, mit der die erwartete Datenflut aufgefangen werden soll, umfasst auch "Edge"-Geräte, die Daten nahe dem Ursprungsort managen und über Netzwerke und Knoten an Kernrechenzentren übertragen. Daher müssen Rechenzentrumsbetreiber künftig auf die folgenden Punkte vermehrt achten:

Datenflut begegnen und Herangehensweisen definieren

Mit dem IoT kommen stets neue Datentypen und -mengen auf Rechenzentren zu. Um vorbereitet zu sein, gilt es Methoden zu eruieren und das Rechenzentrum neu zu strukturieren. Eine Möglichkeit ist die Cloud, die aber alleinig nicht ausreichen wird, um die Datenflut kontrollieren zu können. Zu sehr großen Video- und Bilddateien, beispielsweise von Überwachungskameras, kommen sehr kleine Log-Dateien von Umgebungssensoren. Da die I/O-Profile jedes Datentyps extrem variieren, muss auch die Storage-Architektur überdacht werden.

Die von den Geräten gesammelten Echtzeit-Daten gilt es zu speichern, auszuwerten und zu koppeln. Das erfordert Hochgeschwindigkeitsmedien wie Solid State Disks (SSDs) und Technologien wie NVMe und 3D XPoint. Zudem benötigen IoT-Daten für die Echtzeitanalyse niedrige Latenzen zwischen Servern und Storage. Hyperscale-Rechenzentren und hyperkonvergente Infrastrukturen können Abhilfe schaffen.

Außerdem ist es ratsam, Vorgänge im Rechenzentrum vermehrt zu automatisieren und beispielsweise Server-Arbeitslasten in Echtzeit zu verschieben, um so eine bessere Ressourcenauslastung zu gewährleisten. Hierbei geht es sowohl um die Virtualisierung von Servern, Storage und Netzwerken als auch um das Zusammenspiel mit Cloud-Providern.

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Lebenszyklus von Rechenzentren verlängern

Der Analyse und Optimierung der Infrastruktur kommt besondere Bedeutung zu, da Unternehmen durch sie den Lebenszyklus ihrer Rechenzentren kontrollieren und optimieren wollen. Den Anfang bilden umfassende Kosten-/Nutzen-Evaluierungen, die Stromversorgung, Kühlsysteme und zugehörige Untersysteme einschließen, die der vermehrten Datenmenge angepasst und neuen Bestimmungen gerecht werden müssen.

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So ist beispielsweise eine Steuerungslogik vonnöten, die dafür sorgt, dass das System gegebenenfalls auf unterbrechungsfreie Stromversorgung umschaltet. Diese Systeme überwachen den Stromverbrauch, erfassen Unregelmäßigkeiten bei der Stromversorgung und speichern mit Zeitstempeln versehene Daten zu Strom- sowie Geräteausfällen, die Wartungsteams dabei helfen, ein erneutes Auftreten dieser Probleme zu verhindern. Hinzukommen Datenkabel, Racks, physische Strukturen, Facility Management-Systeme, Netzwerke und Infrastrukturen sowie Sicherheits- und Brandschutzsysteme.

Ein denkbares IoT-Konzept ist das sogenannte Software Defined Data Center, denn es lässt sich schnell skalieren, ist flexibel und anpassungsfähig. Sinnvoll sind zudem offene Standards: Standardisierte Abläufe garantieren vereinfachten Komponentenaustausch und Upgrades. Tatsächlich kann ein Rechenzentrum bereits in der Bauphase zukunftssicher gemacht werden. So können beispielsweise elektrische Stromschienensysteme den Lebenszyklus eines Rechenzentrums, optimieren. Im Gegensatz zu klassischen Verkabelungslösungen, können diese im Rahmen ihrer Leistungsgrenzen flexibel erweitert, angepasst oder umgebaut werden. Das erleichtert jederzeit die infrastrukturelle Anpassung von Rechenzentren.

Neue Mitarbeiter und Rollen erforderlich

Gebäudeunterhalt und Technikbetrieb standen bei Rechenzentren bislang im Fokus. Durch das IoT werden im Umfeld des Rechenzentrums nun vermehrt Datenexperten und Analysten sowie Cloud-Spezialisten benötigt. Hinzukommen Experten, die sich mit virtualisierten und Hybridumgebungen, Cybersicherheit sowie Netzwerktechnik auskennen.

Da sich immer mehr Unternehmen eine Zuordnung und Analyse der im IoT gesammelten Informationen wünschen, um beispielsweise mehr über Anwender- und Kundenverhalten zu erfahren, suchen sie Analysen für Marketing, Finanzen und Geschäftsführung.

Datenanalysen als Wettbewerbsvorteil nutzen

Wer die effektive Bereitstellung von IoT-Datenanalysen plant, ist gut beraten, auf mehrere koordinierte Strategieansätze zu setzen: Business Intelligence (BI), Business Analytics und Big Data, beziehungsweise Daten aus dem Internet der Dinge. Im Rechenzentrum rückt immer mehr die Definition von Parametern in den Vordergrund, die darüber entscheiden, welche der über die zahlreichen Sensoren erfassten Daten nützlich sind.

Hierbei ist zu beachten, dass ein "Edge"-Netzwerkgerät weniger als ein Tausendstel Prozent der von ihm gesammelten Daten als sinnvoll einstuft. Bestenfalls erfolgt eine erste Aufbereitung der Daten bereits in den Endgeräten. Die serviceorientierte Rechenzentrumsbranche gewinnt im Zusammenhang mit dem IoT zunehmend an Bedeutung.

Zusätzliche Sicherheitstechnologien einplanen

Der Bereitstellungsprozess erfordert die Datenerfassung mithilfe von Sensoren, sowie leistungsstarke Technologie für das Management und die Weiterleitung dieser Daten, RFID-Tags, eingebettete Systemtechnologie zur Lenkung der Datenströme, Analysemethoden für die IoT-Daten und Prozesse für datengestützte Entscheidungen durch Mitarbeiter oder Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder kognitive Lösungen.

Durch die Integration des Internets der Dinge in Management- und Betriebsfunktionen von Rechenzentren werden außerdem zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen erforderlich. Denn Cyberangriffe können aufgrund der vielen vernetzten Geräte die gesamte IT-Infrastruktur gefährden. Datenabsicherung und Verschlüsselung sind daher essentiell. Zudem müssen Bedrohungen und Schutzziele bedacht und abgedeckt sein.

Fazit: Potenzial der digitalen Transformation nutzen

Für die Zukunft lässt sich voraussagen, dass die Grenzen von Rechenzentren immer mehr verschwimmen und logische Data Center entstehen werden. Sie können aus mehreren eigenen Rechenzentren bestehen, aber auch öffentliche Cloud-Dienste miteinbeziehen.

Zu den zahlreichen Möglichkeiten gehören die Bereitstellung von IoT-Funktionen in Betriebsabläufen, Kundenanalyse und -management, Geschäftsentwicklung, Infrastrukturnutzung, Virtualisierung sowie Kapazitäts- und Systemplanung. Damit dies gelingen kann, müssen die Geschäftsziele im Vorfeld eindeutig festgelegt werden. Auch Planung und Projektmanagement bis hin zu Kostenkalkulation und Installation von Mechanik und Elektrik müssen so ausgelegt sein, dass sie den zukünftigen Herausforderungen im Rechenzentrum standhalten, die das Internet der Dinge mit sich bringt. (hal)