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Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning entfaltet sich erst auf Grundlage eines tragfähigen Storage-Konzeptes. Diese These erläutert ein Webcast der Computerwoche. Markus Standau, Product Manager IBM Spectrum Control bei IBM, plädiert für die Kombination von Daten-Management mit Analytics-Verfahren. Axel Oppermann von Avispador ergänzt das Thema aus Sicht des Analysten. Oliver Janzen von der Computerwoche moderiert den Webcast.
"Mehr Speicher wird das Problem nicht lösen", erklärt Oppermann. Grundsätzlich muss Storage wie jedes andere Produkt auf einem vom Verbraucher bestimmten Markt - in diesem Fall sind das die Fachabteilungen - bewertbar sein und seinen Mehrwert sichtbar machen. Derzeit steigt nicht nur die Menge an Daten rasant, sondern auch die Zahl der unterschiedlichen Arten an Daten. "Das Fehlen unternehmensweiter Datenmanagement-Strategien wirkt sich auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens aus", gibt der Analyst zu bedenken.
Storage entwickelt sich vom "häßlichen Entlein der IT" wieder zum Thema - eben weil Daten Thema sind, sagt Oppermann weiter. Er spricht von einem Spannungsdreieck aus Bedarfen (auch die Bedarfe von Fachabteilungen und Anwendern), Performance und Kosten. Ein weiteres Spannungsdreieck kann zwischen Governance, Capacity-Planning und Reporting gezogen werden. Wie immer die einzelnen Unternehmen diese individuellen Fragen lösen - eines ist klar: "Ich brauche vollkommene Transparenz über die komplette Storage-Infrastruktur", fordert der Analyst. Denn Storage-Technologien sind ein Grundpfeiler der Unternehmens-IT.
Die erste Frage ist die nach den Pain Points
Wo aber sehen die Webcast-Teilnehmer die größten Herausforderungen beim Storage-Management? In einer Umfrage entfallen 54 Prozent der Nennungen auf Wachstum. Es folgen Verrechnung mit 46 und Performance mit 38 Prozent. 15 Prozent nennen außerdem das Fehlen von Skills.
Einen solcher Blick in die Praxis will auch IBM. Die erste Frage seines Chefs an die Kunden lautete daher "What are your core storage management pain points?", erinnert sich Standau. Die Kunden kamen auf das Thema Metadaten zu sprechen. "Wie kriege ich diese Metadaten oder Logfiles zu IBM?", das wollten sie wissen. Also entwickelte IBM das webbasierte Tool "Storage Insights". Es umfasst vier Komponenten: SI Data Collector (view storage information), Call Home (stay informed) und IBM Support (Support made easy) sowie Internal Diagnostic and Analysis Applications (analytics driven diagnostics). "Der Data Collector sammelt die Daten über einen verschlüsselten Weg im IBM Rechenzentrum, zusätzlich werden Call Home-Daten gesendet", erklärt Standau.
Ziel ist, Daten kontextoptimiert für das jeweilige Device darzustellen, und das aus verschiedenen Sichten. Stichwort IBM Support Services: proactive Services überprüfen, ob Indikatoren wie Response Time oder Buffer Depletion sichtbar werden, und sprechen den Anwender an. Dabei erhält der Support-Mitarbeiter Unterstützung durch KI und Machine Learning.
Im Moment konzentriert sich IBM auf ihre Blockspeicherbasierten Systeme, führt Standau aus. "Die Verbreitung Cloudspeicherbasierter Systeme sehen wir erst jetzt." Darauf Janzen: "Der Großrechner lebt!" Auf Basis der skizzierten Lösung bietet IBM Spectrum Control an (als on Prem-Version) und IBM Storage Insights Pro. "Es gibt auch ein hybrides Angebot", so Standau.
Komplette Übernahme des Infrastruktur-Betriebs?
Oppermann spricht hier von einer "Riesenchance" für Betriebe. "Das Management des Storage-Systems und das Management der Daten müssen zusammenpassen", schließt er. Mit einem Blick in die Zukunft will Moderator Janzen von den Webcast-Zuschauern wissen, welche Rolle sie KI zuschreiben. Fazit: 56 Prozent ordnen KI vor allem Bedeutung in der Analyse zu, weitere elf Prozent in der Automatisierung der IT-Administration. Immerhin 33 Prozent erwarten, dass KI auf lange Sicht den kompletten Betrieb der Infrastruktur übernehmen kann.
Und wie sieht der IBM-Experte das? Standau schmunzelt: "Wenn man's erklären kann, ist es keine Künstliche Intelligenz!"