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Auch in Rechenzentren werden Vorhersagemodelle für die „Predictive Maintenance“ genutzt, um Störungen sowohl im Gebäudemanagement als auch der IT zu vermeiden und die Wartungsintervalle zu optimieren. - Bild: vladimir caribb - Fotolia.com

Aktualisiert am: 11. Apr. 2019

Die Kristallkugel auf den historischen Jahrmärkten ist den IT-Domänen „Analytics“ und „Business Intelligence“ gewichen. Klassisch genutzt werden sie zur Auswertung meist historischer Datenreihen, um Lehren aus der Vergangenheit zu ziehen und zu erklären, warum die Dinge sind wie sie sind. Heute treten ihre Nachfolger aus dem Bereich „Data Science“ an, dem sagenumwobenen Orakel von Delphi Konkurrenz zu machen und einen validen Blick in die Zukunft zu werfen. Die hierfür genutzten mathematischen und analytischen Funktionen gibt es glücklicherweise nicht nur am siebten Tag eines Monats, und sie legen im Winter auch keine Pause ein wie das große Vorbild aus der griechischen An­tike.

Die einfachste Form einer Analyse ist die reine Statistik – gängige Kennzahlen werden erfasst und gemäß ihrer Häufigkeit grafisch dargestellt. Ein deutlich höherer Informationsgehalt lässt sich durch das Einführen zusätzlicher Dimensionen erreichen.

Hierbei handelt es sich um klassische Data-Warehouse-Techniken (OLAP = Online Analytical Processing). Den höchsten Erkenntniswert liefert jedoch die vorausschauende Analyse, die das künftige Verhalten von Systemen anhand von Mustern und Modellen prognostiziert, die sich meist aus der Kombination mehrerer, teils historischer Einflussfaktoren speisen. Dabei ist die Wirksamkeit der Vorhersage abhängig von der Qualität der Datengrundlage und des verwendeten Modells. Der Drei-Tage-Wetterbericht ist deshalb verlässlicher, weil das Datenmodell hierfür ausreichend komplex und zuverlässig ist, während die langfristige Wetterprognose an vielen „Unberechenbarkeiten“ leidet.

Die Software

Data Center Infrastructure Management

Die Lösung von FNT für das Data Center Infrastructure Management (DCIM) ist eine zentrale Steuerungs- und Optimierungssoftware für Rechenzentren. Von der Gebäudeinfrastruktur (Strom, Kühlung, Fläche etc.) über die IT Infrastruktur (Netzwerk, Server, Speicher etc.) bis hin zu den Services (Software, Anwendungen, Dienste): DCIM von FNT ermöglicht eine umfangreiche und ganzheitliche Sicht auf wertvolle Ressourcen im Rechenzentrum. Von der Erfassung über das Monitoring durch Live-Stromverbrauchs- und Temperaturwerte bis hin zur Planung eines gesamten Rechenzentrums stellt FNT mit DCIM, basierend auf der Software FNT Command, praxiserprobte Lösungen zur Verfügung.

FNT Software, Rechenzentren, Data Center Infrastructure Management
Die Lösung von FNT für das Data Center Infrastructure Management (DCIM) ist eine zentrale Steuerungs- und Optimierungssoftware für Rechenzentren. – Bild: FNT Software

Auch in Rechenzentren und in der IT halten diese Verfahren zunehmend Einzug. Im Zentrum stehen beispielsweise Vorhersagemodelle für die vorausschauende Wartung („Predictive Maintenance“), um Störungen sowohl im Bereich Gebäudemanagement als auch der IT zu vermeiden, während gleichzeitig die Wartungsintervalle anhand des tatsächlichen Bedarfs optimiert werden.

Ein Beispiel: Filter von Klimageräten verschmutzen nicht gleichmäßig, sondern abhängig vom Staubgehalt der Luft. Hier sind Rechenzentren mit freier Kühlung etwa in städtischen Bereichen, in der Nähe zu aktiven Vulkanen oder Wüstengebieten im Nachteil gegenüber klassischen, isolierten Innenräumen. Deshalb ist es nicht sinnvoll, für beide Szenarien das gleiche zeitliche Raster für den Tausch oder die Reinigung der Filter in einem Wartungsvertrag festzuschreiben, sondern die Arbeiten abhängig vom Bedarf durchzuführen. Analog zu den Filtern sind natürlich auch Wartungsintervalle von Batterien der USV-Anlage, Pumpen, Generatoren und anderen RZ-Komponenten automatisiert anpassbar. Da es andererseits nicht hilfreich ist, so lange darauf zu warten, bis der Filter vollkommen verstopft ist und das Gerät seinen Betrieb einstellt, muss der richtige Zeitpunkt unter Berücksichtigung des Vorlaufs für die Wartungsplanung vorherberechnet werden. Neben einfachen Ansätzen wie „Laufzeit“ (Betriebsstunden) gibt es auch fortschrittlichere und zuverlässigere Verfahren, die aus aktuellen Messdaten und Vergleichen Rückschlüsse auf den aktuellen Zustand ziehen: Ein verstopfter Filter bedeutet in seiner Konsequenz ja einen zu geringen Luftdurchsatz, was sich leicht erkennen lässt, wenn ein angepasster Algorithmus die Drehzahl der Lüfter und die tatsächlich erzeugte Luftmenge über deren Geschwindigkeit vergleicht. Für die Vorhersage von Veränderungen stellen Veränderungen selbst wieder die Basis dar, da die Systeme teilweise selbstlernend sind (Stichwort: Machine Learning) und immer mehr Einflussfaktoren in die Modelle aufgenommen werden können.

Da die geplanten Einsatzzeiten für RZ-Geräte, wie Lüfter, Klimaanlagen, Stromaggregate oder USV, gerade im Gebäudemanagement über einen längerfristigen Zeitraum ausgelegt sind, rechnet sich dort die Wartungsvorhersage.

FNT Strategie

Die vom DCIM erfassten Daten lassen sich dann mit der Vorhersagesoftware Predictive Intelligence von IS Predict zu ganzheitlichen Vorhersagelösungen im Rechenzentrum kombinieren. – Bild: FNT Software

Auch bei klassischen IT-Assets, wie Server, Switches, Router und Storage, die in der Regel für einen kurzfristigeren Einsatz ausgelegt sind, ist eine Überwachung und die intelligente, auf Mustererkennung basierte Vorhersage potenzieller Ausfälle sinnvoll. Gerade hier ist es wichtig, Falschmeldungen durch intelligente Mustererkennung zu identifizieren und von echten potenziellen Ausfällen zu unterscheiden. Diese können dann im Rahmen einer Ursache-Wirkungsanalyse bis zum betroffenen Service nachverfolgt werden. So lassen sich Anomalien durch Mustererkennung erkennen und bedarfsorientiert betroffene Geräte austauschen, bevor der IT-Service betroffen ist.

Tool zur Vorhersage

Die Software "Predictive Intelligence"

Die vom DCIM erfassten Daten lassen sich dann mit der Vorhersagesoftware Predictive Intelligence von IS Predict zu ganzheitlichen Vorhersagelösungen im Rechenzentrum kombinieren. IS Predict  ist eine selbstlernende Analyse- und Prognoselösung, die auch in komplexen und dynamischen Prozess-/Datenstrukturen Empfehlungen für den operativen Betrieb gibt bzw. eigenständig Prozesse mit nachgewiesener Effizienzsteigerung steuert. Dynamische Simulationsverfahren decken Optimierungspotenziale auf. Abhängig von den jeweilig relevanten Fragestellungen werden unterschiedliche Softwaremodule von „Predictive Intelligence“ eingesetzt.
Funktionalitäten wie Schnittstellenmanagement, Datenaufbereitung und Benutzerverwaltung stehen ebenfalls als Basis zur Verfügung. Weitere Module, die auch kombiniert genutzt werden können, sind:

  • Modul PROGNOSE
  • Modul ANOMALIEERKENNUNG
  • Modul STEUERUNG
  • Modul STREAMING ANALYTICS

IS Predict, www.ispredict.com
Das Unternehmen gehört dem Innovationsnetzwerk Scheer Holding an.

Mann mit Laptop
Predictive Maintenance sorgt für eine Reduktion der Ausfallzeiten und für kürzere Zeitspannen, in denen die Anlagenteile des Rechenzentrums im Wartungsmodus inaktiv sind. – Bild: BillionPhotos.com / Fotolia.com

Um eine valide Vorhersage zu machen, ist es notwendig, die entsprechenden Geräte und IT-Assets hinsichtlich der messbaren Einflussfaktoren zu überwachen. Die gesammelten Daten können dann in entsprechenden Softwarelösungen korreliert und analysiert werden. Wird eine Anomalie erkannt und eine Vorhersage getroffen, dann müssen natürlich die zu überwachenden Geräte und deren Zusammenwirken bekannt sein. Nur so lässt sich im Rahmen der Ursache-Wirkungsanalyse auch erkennen, welche IT-Services letztendlich betroffen sein werden.

Der große Nutzen von „Predictive Maintenance“ ist das Erkennen von heraufziehenden technischen Problemen, bevor es zu einem Stillstand kommt. Gegenüber periodischen Wartungen ergeben sich sowohl eine Reduktion der Ausfallzeiten als auch kürzere Zeitspannen, in denen die Anlagenteile im Wartungsmodus inaktiv sind. Gleichzeitig sinken die Wartungskosten deutlich, wenn man sich auf die erforderlichen Maßnahmen beschränkt und weniger Ersatzteile beschaffen muss. Auch die Ausfälle der IT-Geräte und die Einhaltung der Service Level Agreements werden deutlich optimiert.

Infolge der zunehmenden intelligente Vernetzung aller Geräte und Ausrüstungen im Rechenzentrum ist davon auszugehen ist, dass solche Verfahren in nicht allzu ferner Zukunft zunehmend zum Stand der Technik werden. Das ist in jedem Fall eine gute Nachricht, denn derart effizient gewartete Rechenzentren könnten sich zunehmend den wirklich wichtigen Aufgaben widmen: etwa der vorausschauenden Berechnung einer zuverlässigen 14-Tage-Wetterprognose.

Oliver Lindner

Kontakt: FNT Software, www.fntsoftware.com/DCIM