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Der Weg zu vorausschauenden Analysen: Aufbau einer Dateninfrastruktur

Lesedauer: 5 Minuten Gastblogger

Paradoxerweise ging es beim Datacenter-Management bisher nicht wirklich um Daten. Die Wartung erfolgt nach willkürlichen Zeitplänen, wird häufig nur auf Systemebene durchgeführt und erfordert die Intervention von Personal, wodurch sie auch fehleranfällig wird. Im Datacenter-Markt haben wir einen Punkt erreicht, an dem Redundanz eher zu einer Verschlechterung führt. Es ist schwer, zu verstehen, an welchem Punkt Fehler entstehen, weil diese nicht wirklich passieren. Der Einstieg in die vorausschauende Analyse (Predictive Analytics) setzt eine Dateninfrastruktur und einen systemischen Ansatz voraus.

Genau daran arbeiten Schneider Electric und Compass Datacenters. Wir betrachten das Datacenter als Ganzes – als ein komplexes System – und nicht als einzelne Komponenten. Analysen einzelner Komponenten sind aufwändig und geben keine Auskunft zu Ursachen oder Wirkung. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Schalter versagt. Welche Auswirkungen hat das auf die USV? Oder wie wirkt sich die Anpassung der Umgebungstemperatur auf die Leistung der elektrischen Infrastruktur aus?

Mit anderen Worten: Welche Folgen ergeben sich aus einem Ausfall? Um die Frage zu beantworten, muss man das gesamte System betrachten. Wir entwickeln einheitliche Modelle, die auf umfassender Expertise basieren. Alle Daten zusammen verbessern die Vorhersagbarkeit. Wir verbinden so viele Datenpunkte wie möglich miteinander. Die daraus resultierende Dateninfrastruktur ermöglicht die Sammlung von Daten zur Erstellung regelbasierter Modelle.

Die Dateninfrastruktur ist der Anfang

Der derzeitige Mangel an Dateninfrastruktur bedeutet, dass es keine genügend große Datenbasis gibt, um ein hochleistungsfähiges maschinelles Lernen aufzubauen. Doch das ist die Voraussetzung für künstliche Intelligenz (KI). Es wird heute viel über KI geredet. Doch künstliche Intelligenz im Datacenter gibt es bisher nicht wirklich. Wir müssen zunächst die Grundlagen schaffen, um fortgeschrittene Analysen liefern zu können.

Der Aufbau einer Dateninfrastruktur beginnt mit der Cloud. Dann folgt die Instrumentierung und die Bereitstellung der Telemetrie, damit das Datacenter so viele Daten wie möglich sammeln kann. Im Wesentlichen ist das Ergebnis eine komplette Bestandsaufnahme aller Systeme. Ein konsistentes Modell für den gesamten Standort ermöglicht hochwertigere Analysen. So sind wir in der Lage, einen besseren Überblick über die Zusammenhänge zu erhalten.

Sicherheit ist immer ein wichtiger Faktor, wenn es um Daten geht, insbesondere bei immer größeren Datenmengen. Aber das darf nicht zum Hindernis werden. Selbstverständlich wurden die Systeme von Schneider Electric gründlich auf ihre Widerstandskraft gegen Cyber-Gefahren getestet. Ein größerer Schwerpunkt für den Aufbau einer sicheren Dateninfrastruktur sollte jedoch auf Menschen und Prozesse gelegt werden, da die Mehrzahl der Anfälligkeiten in diesen Bereichen liegt.

Das Redundanz-Dilemma

Datacenter erfordern große Stellflächen für Installationen und Systeme, die häufig sehr redundant ausgelegt sind – manchmal sogar dreifach. Das bedeutet häufig, dass Ausfälle nie wirklich vorkommen. Da der Markt für Datacenter weiter reift und gleichzeitig wächst, entsteht durch diese Redundanz ein „Problem“, das nur mit Hilfe von Analysen gelöst werden kann. In der Theorie sprechen wir über das Konzept der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA).

Das ist ein Ansatz, der seit Jahren auch in der Luft- und Raumfahrt verwendet wird. Dabei betrachtet man im Grunde jede Komponente innerhalb des Systems und analysiert, welche Auswirkungen sie in einem bestimmten Ausfallmodus in dem System haben würde und wie sich dies auf das Gesamtsystem auswirken würde.

Nur einige wenige Punkte in einem bestimmten System sind kritisch für einen Ausfall. Es ist nicht so, dass andere Teile nicht wichtig wären, aber einige Komponenten können ausfallen, ohne dass die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigt wird. Das ist für Datacenter eine neuartige Herangehensweise und genau das, was wir tun.

Im DC-Management müssen wir Live-Daten aus dem Datacenter nutzen, um zu verstehen, wie einzelne Komponenten innerhalb eines Gesamtsystems funktionieren. Dann bewerten wir die Situation neu und erstellen eine Risikohierarchie innerhalb des Systems in Relation zum gesamten Ausfallspotenzial.

Bei den meisten Analyse-Anwendungen für industrielle Systeme gibt es ein großes Fehlerpotenzial, das man in der Regel nie erkennen wird. Das Einzige, was auffällt, ist ein Leistungsabfall. Die Redundanz führt jedoch dazu, dass die Performance der fehlerhaften Systeme nicht sichtbar wird. Doch mit einer umfassenden Datenerfassung sind wir in der Lage, die Situation vollständig einzuschätzen und möglicherweise die Redundanz und damit die Investitionen (CapEx) zu reduzieren.

Die Vorteile vorausschauender Analysen

Über die Reduzierung der Anfangskosten und längerfristigen Investitionen hinaus wird die Analytik auch Ausfälle und erforderliche Serviceeinsätze verringern. Sie schafft Transparenz und verbessert die Systemperformance für längere Betriebszeiten und eine längere Zeitspanne zwischen Ausfällen (Mean Time Between Failure – MTBF). Letztendlich lassen sich durch datengesteuertes Asset Management mit vorausschauenden Analysen Risiken reduzieren und System-Lebenszyklen optimieren.

Das umfassendere Ziel besteht darin, dieses Konzept an mehreren Standorten und in mehreren geografischen Regionen zu replizieren. So lassen sich später kritische Installationen miteinander vergleichen, um ein Benchmarking durchzuführen. Je größer die Datenmenge, desto besser werden die Ergebnisse sein.

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Adil Attlassy, Compass Datacenters

Adil Attlassy ist Chief Technical Officer bei Compass. Herr Attlassy wird in der Branche als Experte für IT-Infrastruktur geschätzt und gehörte in den letzten zwei Jahrzehnten immer zu den Vordenkern im Hinblick auf neue Datacenter-Trends. Bevor er zu Compass kam, war er als General Manager of Global Site and Network Acquisition für Microsoft tätig. Davor war Adil Attlassy Chief Development Officer bei IO. In dieser Funktion war er direkt für die globale Standortauswahl und -entwicklung verantwortlich und leitete das Datacenter-Procurement und die Organisation der Lieferkette. Vor seiner Zeit bei IO war Adil Attlassy in leitenden Positionen für Digital Realty Trust in den USA, Großbritannien und Singapur tätig. Er besitzt ein DUT (Diplôme Universitaire de Technologie) der Technischen Universität Mulhouse, Frankreich, und einen Bachelor of Science in Maschinenbau der California State University.

Wendi Runyon, Schneider Electric

Als Vice President of Strategy and Business Development leitet Wendi Runyon die Bereiche Strategy and Business Development für die Business Unit Secure Power and Data Center von Schneider Electric in Nordamerika. Ihr Team ist verantwortlich für den NAM-Markt, die Entwicklung der Strategie und Umsetzung sowie die Definition von KPIs. Darüber hinaus verantwortet ihr Team das regionale Business Development und die Umsetzung durch strategische Initiativen, die Erschließung neuer Marktzugänge, die Identifizierung von Angebotslücken sowie die Verbindung zwischen den Umsetzungsteams und anderen Business Units von Schneider Electric. Wendi hat einen MBA von der Emory University und einen Bachelor of Science in Industrial Engineering von der Pennsylvania State University. Aktuell hat sie einen Sitz im Vorstand des Industrial & Professional Advisory Council (IPAC) des Penn State College of Engineering sowie im Vorstand der Diversity & Inclusion NAM Employee Resource Group.

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