Autonome Rechner und die Arbeitswelt

(PresseBox) () von Francis Kuhlen, VP Systems Group Central Region, IBM

Mit immer mehr unternehmenskritischen Anwendungen, Kommunikationssystemen und der entsprechenden Hardware in den Rechnerräumen vieler Unternehmen stieg in den letzten Jahren der Umfang der IT-Systeme beträchtlich an. Neue Ansätze wie Autonomic Computing versuchen diese Komplexität wieder zu reduzieren. Die Verwaltung der IT-Infrastruktur soll einfacher gemacht werden, damit Unternehmen mit dem gleichen Personal auch erweiterte Systeme managen können. Autonome Rechnersysteme, intelligente Computer und eigenständig handelnde Roboter - wie nahe ist das eigentlich an der Realität? Und laufen die IT-Administratoren mit dieser Entwicklung Gefahr völlig überflüssig zu werden oder kann uns Autonomic Computing das Arbeitsleben wirklich vereinfachen?

Um zu verstehen, was "Autonomic Computing" für die Arbeitswelt bedeutet, muss zunächst geklärt werden, was autonome Systeme überhaupt leisten, beziehungsweise was sie in Zukunft leisten sollen. Vorbild des Autonomic Computing ist das vegetative Nervensystem des Menschen. Diesem perfekten System in der Welt der Computer möglichst nahe zu kommen - daran tüfteln derzeit die Forscher in den Labors der Computer-Hersteller. Das vegetative Nervensystem steuert einen Großteil der menschlichen Körperfunktionen automatisch, ohne dass wir darüber nachdenken müssen. So erkennt beispielsweise das Herz-Kreislaufsystem den Sauerstoffbedarf und pumpt die entsprechende Menge Blut durch unseren Körper, je nachdem ob wir gerade im Wald joggen oder im Sessel ein Buch lesen. Ähnliches sollen autonome Computersysteme künftig leisten: analog zum menschlichen Organismus überwachen sie alle wichtigen Parameter und reagieren bei Abweichungen mit den richtigen Maßnahmen. So werden bei Bedarf fehlende Komponenten aus dem Internet heruntergeladen und selbständig installiert, bei Abweichungen eines Bauteils vom Normalverhalten wird frühzeitig Alarm geschlagen und auch die Auslastung innerhalb eines Rechnerverbundes wird eigenständig reguliert: schwach frequentierte Rechner werden dabei ohne Eingriff von außen automatisch zur Unterstützung der Leistung von stark ausgelasteten Systemen herangezogen. Der Computer trifft also (auf Basis vorher festgelegter Parameter) Diagnosen, fällt Entscheidungen und ergreift die entsprechenden Maßnahmen. Der Begriff "Autonomic Computing" steht damit für Computer und Rechensysteme, die sich ohne menschliches Zutun steuern, regulieren, erhalten und im Fehlerfall teilweise sogar selbst "heilen" können.

Bereits heute finden erste Komponenten dieser Technologie Einsatz in großen Rechnern und Datenspeichern. Vier Haupteigenschaften zeichnen ein autonomes System aus:

Selbst-konfigurierend: Die Rechner sind in der Lage selbständig mit anderen Peripheriegeräten Verbindung aufzunehmen und sich unter verschiedensten Bedingungen zu konfigurieren.
Selbst-schützend: Server, die über selbst-schützende Mechanismen verfügen, können sich selbständig gegen Viren, Hacker oder andere Sicherheitsrisiken wehren, beispielsweise mit Hilfe sogenannter "Intrusion Detection"-Funktionen.

Selbst-optimierend: Die neue Rechner-Generation passt sich eigenständig an unterschiedliche Arbeitsauslastungen an und verteilt ihre Prozessor-Leistung je nach Anforderung flexibel auf verschiedene Aufgaben. Gesteuert über einen "Work Load Manager" erhöhen die Server bei außergewöhnlicher Belastung Prozessorleistung und andere kritische Funktionen.

Selbst-heilend: Rechner für Autonomic Computing können ohne Eingriff eines Administrators Fehler beheben, die sonst den Betrieb des Systems gefährden oder sogar zum Absturz bringen könnten. Durch die zentrale Überwachung aller Komponenten erkennt das System beispielsweise sofort, wenn ein Kühlventilator ausfällt. Der Fehler kann in diesem Stadium leicht durch die Erhöhung der Leistung der anderen Ventilatoren bewältigt werden. Außerdem leitet der Rechner seine Diagnose unaufgefordert an den Administrator weiter, der dann die Ursache beheben kann.

Voraussetzung für all diese Eigenschaften ist, dass das System seine Umgebung erkennt, so etwa die mit ihm verknüpften Peripheriegeräte. Außerdem ist eine Verbindung zur Außenwelt notwendig - beispielsweise durch das Internet, über das sich das System selbständig fehlende Treiber oder Updates für den Virenschutz runterladen kann.

Ziel all dieser Funktionen ist es, einfache Aufgaben wie das Installieren neuer Komponenten so weit wie möglich zu automatisieren. Da die IT-Systeme in den Unternehmen immer komplexer werden, die Budgets aber tendenziell sinken, sind solche Ansatzpunkte dringend notwendig, damit die Systeme weiterhin effektiv betreut werden können. Für das IT-Personal in den Unternehmen bedeutet das, dass rein administrative Aufgaben wie die Wartung der vorhandenen Systeme weitgehend wegfallen. Die autonomen Systeme warten sich entweder selbst oder kennzeichnen beispielsweise durch LCD-Anzeigen kaputte Teile, die ausgetauscht werden müssen. Die Wartungsaufgaben werden dann so einfach, dass kein speziell geschultes Personal mehr notwendig ist, sondern sich im Extremfall sogar der Hausmeister darum kümmern kann.

Auf der anderen Seite steigen jedoch die Anforderungen an das IT-Personal in anderen Bereichen: Ihre Aufgabe ist es nun, die IT an den Unternehmensbedürfnissen auszurichten, Geschäftsprozesse ideal zu unterstützen und den globalen Überblick zu bewahren. Viel stärker als bisher übernehmen sie Aufgaben, die eng mit der strategischen Ausrichtung des Unternehmens verzahnt sind - und benötigen dafür verstärkt auch betriebswirtschaftliche Kenntnisse und Einsicht in größere Zusammenhänge.

Erst die weitgehende Automatisierung der IT-Infrastruktur durch Autonomic Computing gibt den CIOs und IT-Architekten die Möglichkeit sich mit diesen Fragen zu beschäftigen. Die Unternehmen haben damit die Chance, IT- und Geschäftskonzepte stärker als bisher aufeinander abzustimmen und mehr Effizienz bei IT-Investitionen zu erreichen. Die Arbeit für das IT-Personal wird somit nicht unbedingt weniger, es findet eher eine Verschiebung statt - hin zu strategisch orientierten, vielseitigen und einflussreicheren Aufgaben. Schließlich bleibt auch bei automatisierten Systemen der Mensch das letzte Glied in der Kette, der die Rahmendaten vorgibt, die Systeme entsprechend anpasst und die Ergebnisse kontrolliert.
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