Hochverfügbare Data Center: Ausfallzeiten im Rechenzentrum vermeiden

Systemfehler, menschliches Versagen oder auch Naturkatastrophen führen zu ungeplanten Ausfällen in Rechenzentren. Verschärft wird diese Situation durch komplexe Technologien wie Virtualisierung und Cloud-Computing. Doch mit den richtigen Maßnahmen lassen sich derlei Notfälle kontrollieren. [...]

RISIKOFAKTOR MENSCH
Bei der Betrachtung von Ausfallzeiten darf auch menschliches Versagen nicht vernachlässigt werden. Umfassende regelmäßige Weiterbildung des Personals sowie klar formulierte und sorgfältig ausgearbeitete Arbeitsabläufe sollten daher Standard sein. Das Arbeiten in engen Räumen zwischen zahlreichen Leitungen und Kabeln stellt die Techniker vor die Herausforderung, unbeabsichtigte Kurzschlüsse am Sicherungsautomaten zu vermeiden.
So liegen beim Entfernen eines Servers zu Reparaturzwecken zahlreiche Kabel oft kreuz und quer übereinander. Leicht können Leitungen falsch abgesteckt oder vergessen werden mit dem Ergebnis, dass ein anderer Server plötzlich nicht mehr am Stromnetz ist. Auch hier kann Technologie helfen, diese Fehler zu vermeiden, indem man Produkte mit arretierbaren Stromkabeln wählt.
NUR WER DIE FAKTEN KENNT, KANN RICHTIG REAGIEREN
Unternehmen können ihr Strom-Monitoring über PDUs verbessern und so Einblick in die komplette Stromverteilung im Rechenzentrum gewinnen. Mit intelligenten PDUs kann das Management des Rechenzentrums Trends erkennen und Server-Ausfälle vermeiden. Ohne die in den PDUs eingebaute Intelligenz laufen die Server womöglich zu heiß, umgekehrt wird die Temperatur in der Umgebung der Server zu niedrig – bis hin zum Absturz der Geräte.
Den Stromverbrauchs im Rechenzentrum zu messen und zu überprüfen ist entscheidend für die Reduzierung von Betriebsstörungen. So hat McKinsey & Company in einer Studie festgestellt, dass nur sechs bis zwölf Prozent der Energie für den Betrieb der tatsächlich arbeitenden Server verwendet wurde, während die Server im Leerlaufbetrieb ohne Monitoring rund 90 Prozent der gesamten Energie verbrauchten.


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*