Versteckte und verstreute Daten aufspüren Analytik: die „unsichtbare Tinte“ der Dateninfrastruktur sichtbar machen

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In vielen Fantasiegeschichten kommen geheime Botschaften vor, die nur auf Umwegen lesbar gemacht werden können, oder aber verborgene Schlüssellöcher, die sich nur per Mondlicht öffnen lassen. Aber auch primitive Spionagetechniken oder Kinderspiele bieten konkrete Beispiele für Botschaften, die erst mit der richtigen Technik aufgedeckt werden können: die Rede ist hier von unsichtbarer Tinte.

Weshalb ist diese Analogie von Bedeutung? Weil die Infrastruktur von Unternehmen mit Informationen und Erkenntnissen gefüllt ist, die vorderhand nicht gesehen werden können – IT-Teams ahnen vielleicht nicht einmal deren Existenz. Aber diese Erkenntnisse sind stets da und warten nur darauf, aufgedeckt, analysiert und zur Verbesserung der Abläufe im Rechenzentrum genutzt zu werden.

Analysen aktivieren die „unsichtbare Tinte“, Verborgenes wird aufgedeckt

Die Aufrechterhaltung einer leistungsstarken und reibungslos funktionierenden IT-Infrastruktur ist eine Herausforderung, die selbst für erfahrene IT-Experten und Technologieverantwortliche eine Herausforderung darstellt. Unterschiedliche Anwendungen und Systeme, die im Kontext der Infrastruktur im Zusammenspiel stehen, sowie verschiedene Datenmanagementprozesse konkurrieren um begrenzte Ressourcen mit Blick auf Speicherplatz, Latenz, Durchsatz, Arbeitsspeicher sowie Rechenleistung, um nur einige zu nennen.

Das Herzstück stellt eine gute Analytik dar. Unternehmen benötigen ein Produkt oder einen Service, der die vergangene Performance sowie die Aktivitäten und die Nutzung der Infrastruktur zu jedem beliebigen Zeitpunkt analysiert. Darin liegt die Stärke der Echtzeitanalyse: Sie hilft IT-Verantwortlichen, Entscheidungen über die Verwaltung der Infrastruktur sowie von On-Prem-Cloud-Ressourcen so zu treffen, dass jeder im Unternehmen optimal davon profitiert.

Versteckten Hinweisen in Echtzeit folgen: Fügt sich das Puzzlebild zusammen?

Wer mit „unsichtbarer Tinte“ getarnte Informationen aufdecken möchte, stellt rasch fest, dass einige Erkenntnisse kryptisch sind, in Form von Rätseln oder auch bloßen Hinweisen anstelle von offensichtlichen Botschaften. Gute Analysen können helfen, diese Botschaften zu entschlüsseln.

Das Sichtbarmachen der „unsichtbaren Tinte“ als solche kann auch der erste Schritt auf einem komplexeren Weg sein. Geheime Botschaften können Informationen über das Auffinden weiterer versteckter Botschaften oder aber Hinweise auf andere Orte liefern, an denen nach einem weiteren Fingerzeig gesucht werden muss. Jede Enthüllung führt zu weiteren Erkenntnissen.

Versteckt, verstreut – aber nicht vergessen: den Daten auf der Spur

Genau das spielt sich in der Infrastruktur eines Unternehmens ab. Informationen werden an einem Ort auf der Anwendungsebene gesammelt, von denen das Unternehmen vielleicht nicht einmal ahnt, dass sie existieren. Wichtige Daten sind nicht nur versteckt, sondern auch verstreut. Es handelt sich um eine Vielzahl von Erkenntnissen, die, sobald sie aufgedeckt werden, Bestandteile eines größeren Puzzlebildes sind. Einige dieser Informationen sind zugleich Fragmente einer größeren Herausforderung. Bei anderen wiederum handelt es sich um Hinweise, die zu tiefergreifenden Einsichten führen.

Historische Daten und Echtzeitüberwachung allein reichen dabei nicht aus. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen als Bestandteil von Analysen können ein klares Bild erstellen, auf dessen Grundlage Führungskräfte und IT-Experten eine langfristige Strategie entwickeln können. Unternehmen können so die IT-Operationsdaten erhalten, die sie benötigen, um optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen – vorausgesetzt, die richtigen Tools zur Visualisierung und Nutzung dieser Daten sind vorhanden.

Prädiktive Analytik in Echtzeit – mit einer Prise Maschinelles Lernen

Um die gewonnenen Erkenntnisse voll auszuschöpfen, ist jedoch noch ein weiterer Schritt erforderlich: die Antizipation der Zukunft. Unternehmen benötigen diese zusätzliche Ebene der prädiktiven Analytik. Und das nicht nur mit Blick auf die Vergangenheit oder aber auf die Gegenwart. IT-Teams benötigen ein Tool, das mithilfe von KI und ML zukünftige Anforderungen eines Systems vorhersagen kann.

Eine Kombination aus Echtzeit- und prädiktiver Analytik, die durch ML unterstützt wird, entwickelt sich so zum „Übersetzer“, vermittels dessen verstreute sowie unsichtbare Nachrichten nicht nur aufgedeckt und zusammengeführt werden können, sondern auch zukünftige Auswirkungen analysiert und in proaktive Reaktionen umgewandelt werden können.

Mithilfe von Predictive Analytics erhalten Unternehmen aussagekräftige Daten über die Zukunft und können diese mit Echtzeitbetriebsdaten kombinieren, um bessere Entscheidungen zur Optimierung von Systemen zu treffen, einschließlich der Identifizierung und exakten Vorhersage zukünftiger Ergebnisse, mit denen Unternehmen unter Umständen auch potenzielle Herausforderungen vermeiden können.

Das Ergebnis: eine nachweisliche Reduktion von Ausfallzeiten, eine optimierte Anwendungsperformance sowie eine deutliche Senkung der Betriebskosten.

Moderne Analytik: tiefe Dateneinsicht, rasche Fehlerbehebung, mehr Freiraum

Letztlich geht es bei guten Analysen mit einer prädiktiven Komponente nicht nur darum, Unternehmen zu helfen, bessere geschäftliche und technische Entscheidungen zu treffen, indem sie insgesamt einen besseren Einblick in ihre Daten erhalten. Ziel ist es auch, dass IT-Teams mehr Freiraum gewinnen und sich nicht mehr um die Infrastruktur kümmern müssen. Die eingesetzten, KI-gestützten Tools können die Produktivität erhöhen, um virtuelle Arbeitslasten besser zu steuern, und ermöglichen es zudem, das ungeteilte Augenmerk auf strategische Geschäftsfelder zu richten, anstatt ständig den Fokus auf das Rechenzentrum zu legen. Die analytische Leistung des Infrastrukturmanagements kann den Großteil der Fehlerbehebung leisten.

Tintri VMstore etwa bietet in diesem Kontext viel mehr als bloße Analytik. Als Teil des Gesamtpakets wird diese entscheidende Komponente geliefert, die Systeme auf einem idealen Niveau laufen lässt. Tintri Analytics nutzt dazu umfangreiches Wissen über Workloads, die auf VMstore laufen, in Verbindung mit ML sowie ausgeklügelten Algorithmen, um aus diesen Datenpunkten schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

KI und ML ermöglichen darüber hinaus die Abstimmung automatischer Quality-of-Service-Funktionen, die eine gute Leistung für jede VM liefern. Dieses Auto-QoS sorgt dafür, dass viele Probleme gar nicht erst auftreten.

Unternehmen müssen weder herausfinden, wie die „unsichtbare Tinte“ aktiviert wird, noch wie sie die Auswirkungen dessen, was sichtbar wird, zu interpretieren haben. All das kann moderne Analytik eigenständig leisten.

*Der Autor: Shawn Meyers, Field CTO, Tintri

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