Daten sind vielleicht die wertvollste strategische Ressource, die wir haben, aber nur, wenn sie effektiv genutzt werden. Silo-Daten tragen zwar dazu bei, die einzelnen Systeme einfach zu halten, aber sie stellen auch eine verpasste Chance dar. Die Einheitlichkeit der Daten ist der Schlüssel zur Schaffung einer wirklich leistungsfähigen Business Intelligence. Die Integration von Daten und die Verknüpfung von Sensoren und Aktoren mit KI-Effizienz führt zu verwertbaren Erkenntnissen, die in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren zu erheblicher betrieblicher Effizienz führen können.

Intelligente Gebäude und Städte sind ein gutes Beispiel für die Leistungsfähigkeit der Datenintegration. Derzeit benötigen Gebäude 40 % der weltweiten Energie und tragen zu 33 % der Treibhausgasemissionen bei. Ein intelligentes Gebäude mit integrierten Managementsystemen könnte die Energie- und Wartungskosten jährlich um 25 % senken, indem es Heizung, Belüftung und Klimatisierung (HVAC) sowie die Beleuchtungssysteme reaktiv steuert und den Einsatz der Mitarbeiter intelligent verwaltet. Städte verbrauchen heute 60-80 % der weltweiten Energie, und Cisco schätzt, dass informationsgesteuerte Städte ihre Energieeffizienz innerhalb von 20 Jahren um 30 % verbessern könnten. Richtig analysierte Daten verbinden Dienste mit den Menschen, die sie nutzen, und integrieren ein umfassendes System in ein effizientes Ganzes.

Warum also ist dies im Rechenzentrum nicht immer der Fall? In der heutigen Zeit werden Energieeffizienz, Anlagensicherheit und Servicequalität immer strenger überwacht, und Rechenzentren müssen sich auch mit einem höheren Verarbeitungs- und Wärmebedarf auseinandersetzen, da die Kunden immer komplexere Datenanalysen verlangen. Gebäudesicherheit und Hardware-Management existieren oft in getrennten Silos, aber Rechenzentren müssen alle verfügbaren Ressourcen nutzen, wenn sie die Nachfrage befriedigen wollen.

Das neue Paradigma der intelligenten Vernetzung

Glücklicherweise kommt die Notwendigkeit der Angleichung zu einer Zeit, in der die Werkzeuge, die dies ermöglichen, leichter verfügbar sind als je zuvor. Internet-of-Things-Geräte (IoT) haben jetzt mehr Möglichkeiten, Daten intern zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Arbeit am Rande des Netzwerks werden die Bandbreitenanforderungen erheblich reduziert, die Anforderungen an die externe Verarbeitung gesenkt und die End-to-End-Latenzzeit von 100-250 ms auf 10-20 ms verringert, da die Notwendigkeit entfällt, ständig große Datenmengen zu Cloud-Servern hin und her zu senden.

IoT-Geräte beginnen endlich, auch untereinander die gleiche Sprache zu sprechen. Die wachsende Beliebtheit des Message Queue Telemetry Transport (MQTT)-Protokolls, das auf dem Industriestandard TCP/IP Networking aufsetzt, bedeutet, dass die Integration von Daten aus diesen Geräten in Server- oder Cloud-basierte Anwendungen einfacher ist als je zuvor. MQTT ist quelloffen und basiert auf offenen Standards, was die Entwicklung neuer Endpunkt-Integrationen oder Automatisierungen, die auf seinen Daten basieren, sehr einfach macht, selbst wenn es sich um maßgeschneiderte Anwendungen handelt, die auf spezielle Bedürfnisse zugeschnitten sind. In der Tat gibt es jetzt keinen Grund mehr dafür, dass die Sicherheitssysteme eines Rechenzentrums in einem separaten Netzwerk außerhalb der vorhandenen DCIM-Sensoren (Data Center Infrastructure Management) betrieben werden.

Die sich verändernde Rolle der Netzwerk-Kamera

Mit der zunehmenden Edge-Verarbeitung spielt eine Kamera eine weitaus größere Rolle als nur das Streaming hochwertiger Videos. Sie ist ein leistungsstarker und vielseitiger Sensor, der das Informationsmanagement verändern kann. Kameras sind zu einem wichtigen Bestandteil kritischer Prozesse geworden. Sie überwachen unzugängliche Teile wichtiger Anlagen, helfen Kranführern, Lasten genau an der richtigen Stelle zu platzieren, und unterstützen Logistikteams bei der Verfolgung dieser Lasten, wo immer sie sich befinden. Einfach ausgedrückt: Sie ermöglichen neue Effizienzsteigerungen. Im Einzelhandel hilft die KI-basierte Videoanalyse dabei, feinere Details zu ermitteln und Daten über Kundenzahlen, deren Verweildauer, die Wiederkehr einzelner Kunden und Konversionsraten zu generieren. Die Daten helfen bei der Optimierung des Ladenlayouts und der Modernisierung der Kassiervorgänge.

Im Rechenzentrum bieten die Einfachheit und Offenheit von MQTT Administratoren die Möglichkeit, neue, leistungsstarke Daten zu integrieren, die den Anforderungen moderner DCIM-Systeme entsprechen, indem sie Kameras über die Sicherheit hinaus als intelligente Sensoren nutzen. Nehmen wir zum Beispiel die Wärmeüberwachung. Ein interner Wärmesensor könnte eine heiße Stelle in einem Server-Rack bemerken und seine Daten an eine Wärmebildkamera weiterleiten. Diese Kamera könnte dann ein Bild mit allen relevanten Daten an ein Video Management System weiterleiten, so dass ein Techniker einen echten visuellen Hinweis darauf erhält, wo das Problem liegt. Gleichzeitig ertönt ein Alarm über einen über MQTT betriebenen IP-Lautsprecher und sendet eine Warnung an das Mobilgerät des Bedieners.

Kameras sind für die Überwachung von Rechenzentren sogar besser geeignet als jede andere Hardware. Infrarotkameras können als erste Anlaufstelle verwendet werden, um Gaslecks oder Rauch zu erkennen, während andere Kameras und Sensoren austretendes Wasser aufspüren oder feststellen können, ob ein Serverschrank geöffnet oder geschlossen ist. Diese Daten können einfach in das DCIM integriert und als visuelle Overlay-Bilder angezeigt werden, die Informationen von einer Vielzahl von Geräten und Sensoren am gesamten Standort liefern. Mit genauen Informationen ausgestattet, können gut informierte Techniker sofort handeln, um Probleme zu beheben. Eine Kombination von Daten aus einer Vielzahl von Sensoren kann wiederum zu einer höheren Effizienz führen, z. B. zur Verbesserung von Kühllösungen, so dass sie auf eine optimale Energienutzung abgestimmt sind.

Neue Möglichkeiten und Lösungen

Die Suche nach neuen und neuartigen Möglichkeiten zur Interpretation und Nutzung der von Netzwerk-Kameras erfassten Daten oder sogar die Umkehrung des Prozesses und die Verwendung von Kamerafunktionen auf neue und innovative Art und Weise ist auch eine Möglichkeit, den Energieverbrauch, die Kosten und die Komplexitätsanforderungen von DCIM erheblich zu senken. Rechenzentren sind bestrebt, Effizienzsteigerungen zu erzielen, wo immer dies möglich ist, so dass der Einsatz moderner Netzwerk-Kameras für eine breite Palette von Anwendungen ein kluger Schachzug sein könnte. Darüber hinaus können diejenigen, die bereits Kameras für Sicherheitszwecke einsetzen, das volle Potenzial dieser Geräte auch für betriebliche Vorteile nutzen, indem sie dafür sorgen, dass weniger Geräte benötigt und die Funktionen einfach gehalten werden.

Es ist an der Zeit, dass das wirklich intelligente Rechenzentrum zur Norm wird. Das bedeutet nicht, dass bestehende DCIM-Lösungen über Bord geworfen oder kritische Sensoren ausgetauscht werden müssen – es bedeutet einfach, dass jedes Stückchen vorhandener Daten genutzt wird, um neue Möglichkeiten zu schaffen und gleichzeitig das Beste aus modernsten vernetzten Geräten und Lösungen für eine intelligentere, sicherere Welt zu machen.

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