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Storage und Datamanagement

Autonomous-Dienste bei Oracle

Oracle will die IT auf ­autonom trimmen

| Autor: Dr. Stefan Riedl

Lernende Maschinen und künstliche Intelligenz werden eine Rolle im IT-Alltag spielen.
Lernende Maschinen und künstliche Intelligenz werden eine Rolle im IT-Alltag spielen. (Bild: Sarah Holmlund - stock.adobe.com)

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) beflügeln die Phantasie von Science-Fiction-Autoren und machen in der IT die Runde. Und Oracle scheint auf einem guten Weg zu sein, den theoretischen Reiz dieser Technologien in den praktischen IT-Alltag zu bringen.

Im Herbst 2017 kündigte Oracle seine autonome Datenbank auf der „OpenWorld“ ­an. Das war der Startschuss in die „Autonomous-Welt“ bei Oracle. Inzwischen hat sich viel getan. Gerhard Schlabschi, Director Systems, Cloud-Technology bei Oracle, erläutert, dass seit ein paar ­Wochen das auf Autonomous-Technologie basierende „Data Warehouse as a Service“ auf dem Markt ist. Verfügbar ist der Dienst unter anderem aus unserem Frankfurter Rechenzentrum des IT-Konzerns heraus. „Und das ist nur der erste Autonomous-­Service von einigen, die noch kommen werden“, so der Oracle-Manager (siehe Kasten, rechts).

Der Einsatz von Data Warehouses nimmt in Unternehmen derzeit extrem zu, so seine Einschätzung: „Wir haben beachtliche bis geradezu explodierende Year-on-Year-Wachstumsraten unter anderem in den Segmenten Finance, Marketing und ­Human Recources.“

Fünf Fragen

Der traditionelle Weg zu einem Data Warehouse ist folgender: Die IT beschafft Server, Storage sowie Software und installiert, was meist Wochen oder Monate dauert. Im Gegensatz dazu soll das „autonome Data Warehouse“ in wenigen Minuten zur Verfügung stehen, da zum Aufsetzen des Dienstes nur vier Fragen beantwortet werden müssen:

1. Datenbank-Name?

2. Welches Datacenter?

3. Wie viele CPUs?

4. Wie viele TB Storage?

5. Passwort

Self Repair, Self Drive und Self Secure

„Dann haben Sie aber keine Software, die auf einer Kiste läuft, sondern ein nahezu beliebig skalierbares Data Warehouse mit 99,995 Prozent Uptime, also rund zweieinhalb Minuten planned und unplanned Downtime pro Monat. Denn wir bieten Software Updates im laufenden Betrieb“, wirbt Schlabschi. „Der Autonomous-­Ansatz in Verbindung mit Machine-Learning-Techniken ist revolutionär. Ich spreche hier von einer massiven Entlastung der Admins durch automatisches Patching, Autoscaling und Autokonfiguration. Ich spreche von Self Repair, Self Drive und Self Secure. Und was Machine Learning zu leisten imstande ist, wird allgemein stark unterschätzt. Beim Selektieren und Einspielen der Daten gilt: Je komplexer die Datenstruktur, desto größer die Vorteile, die dadurch rauszuholen sind, wenn Indices und Storage-Layout automatisiert erstellt werden.“

Ergänzendes zum Thema
 
Was KI und ML mit dem Oracle- Rechenzentrum zu tun haben

Erfahrungswerte für Maschinen

Das Oracle-Rechenzentrum in Frankfurt.
Das Oracle-Rechenzentrum in Frankfurt. (Bild: Oracle)

Charmant an diesem Ansatz sei, dass die Qualität von Data Warehouses mit der ­Erfahrung der DB-Admins steht und fällt und diese Problematik dank Machine Learning neu angegangen wird. Die Systeme würden sehr schnell dazu lernen und seien schon „sehr schlau, da sie anonymisiert von allen möglichen Workloads gespeist werden.“ Abgesehen von Data Warehouse as a Service, den es seit ein paar Wochen gibt, investiert Oracle derzeit viel Geld in weitere Autonomous-Projekte, die als Service kommen und vom Machine-Learning-Ansatz profitieren werden. Kürzlich wurden bereits die Autonomous Blockchain Cloud Services angekündigt. Im Laufe des Kalenderjahres sind noch weitere Services in Planung wie Autonomous Analytics, Autonomous Mobility, Autonomous Application Development und Autonomous Integration Services. „Wir stecken enorm viel R&D-Budget in diese Technologien“, verrät der Oracle-Mitarbeiter. Mehr als sechs Milliarden US-Dollar hat Oracle im vergangenen Jahr für Forschung und Entwicklung ausgegeben. Ein Großteil davon dürfte das Thema „autonome Services“ verschlungen haben.

Ausblick

Ein weiteres Einsatzgebiet ist das Thema „Integration“, bei dem es um die Machine-Learning-gestützte Integration von Daten und Applikationen geht. Der „Development Platform Service“ richtet sich hingegen in erster Linie an Akteure im agilen Programmieren, wo es um Continuous Integration und Continuous Delivery geht. Machine Learning hilft hier dabei, Zusammenhänge und potenzielle Fehlerquellen zwischen verschiedenen Software-Modulen zu erkennen, die von unterschiedlichen Teams, unter Umständen sogar in unterschiedlichen Programmiersprachen erstellt wurden. „System-Management as a Service“ und „Security as a Service“ würden besonders in Multi-Cloud-Szenarien ihr Potenzial entfalten, so Schlabschi. Security und Systemmanagement folgt hier nicht ausschließlich einem regelbasierten Ansatz, sondern findet dank Machine-Learning-Technologien zusätzlich auf einer übergeordneten Ebene statt. „Wir monitoren dabei Abweichungen vom beobachteten Normalbetrieb und nutzen aber auch die Adapter verschiedener Security-Systeme angebundener Cloud-Provider. Sind Oracle-Systeme betroffen können neben reiner Alarmfunktion bei Abweichungen auch gleich automatisiert Aktionen abgeleitet werden“, erläutert Schlabschi.

In der Gesamtschau scheinen die Themen Künstliche Intelligenz und Machine Learning bei Oracle mehr eine langfristige Marschroute als trendiges Buzzwords darzustellen.

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