IT-Verantwortliche stehen in diesem Jahr vor anspruchsvollen Aufgaben, wobei die Campus- und Rechenzentrumsinfrastruktur als Grundlage für den sicheren und produktiven Einsatz von KI in Unternehmen im Mittelpunkt steht. Juniper Networks stellt seine Erkenntnisse über die sich verändernde Rolle von Campus- und Rechenzentrumsarchitekturen für 2025 vor.
Natürlich wird der Einfluss von KI ein wichtiger Faktor sein, der weit über den routinemäßigen IT-Betrieb hinausgeht, aber auch Fragen der Sicherheit und der Integration von Teamaufgaben betrifft. Dies umfasst die Gestaltung der grundlegenden Infrastruktur, Sicherheitsfragen und die Integration von Team-Workflows.
1. KI-Fortschritte bringen neue Sicherheitsrisiken - und gleichzeitig bessere Möglichkeiten, sie abzuwehren
Das Potenzial von KI, Cyber-Angriffe noch effektiver, raffinierter und gefährlicher zu machen, ist enorm. Sie werden stärker automatisiert sein, sich schneller verbreiten und schwerer zu entdecken sein. Gleichzeitig können durch KI aber auch die Abwehrmaßnahmen weiter verbessert werden.
So wird beispielsweise durch Echtzeit-Bedrohungsanalysen, prädiktive Auswirkungsanalysen und automatisierte Reaktionen die Zeit für die Erkennung und Behebung von Sicherheitsvorfällen erheblich verkürzt. Dies erfordert eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Sicherheitsstrategien und -maßnahmen.
2. Netzwerk- und Security-Funktionen werden immer stärker integriert
Der Kampf gegen Sicherheitsrisiken und die Stärkung der betrieblichen Agilität gehen Hand in Hand. Die Teams in den Bereichen Netzwerk, Sicherheit und gegebenenfalls DevOps werden stärker zusammenarbeiten müssen, um potenzielle Sicherheitsschwachstellen effektiver zu erkennen und zu beheben sowie gleichzeitig die Produktivität zu erhöhen. Die Verbesserung der Teamintegration und -effizienz ist für die Unternehmen daher 2025 von entscheidender Bedeutung.
3. Wachsender Bedarf nach hybriden Infrastrukturen
Durch die operative Nutzung von KI werden sich die IT-Architekturen dafür weiter ausdifferenzieren und KI-Implementierungen vor Ort sowie hybride Cloud-Modelle zunehmend beliebter. Wichtig ist es dabei, die richtige Balance zwischen Hyperscale-, Enterprise- und Edge-Rechenzentren zu finden.
Hyperscale Datacenter sind weiterhin die Wahl für die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen. Enterprise und Edge Datacenter dagegen werden für datenschutzsensible und latenzempfindliche Echtzeitanwendungen unverzichtbar.
4. KI beschleunigt den Umstieg von InfiniBand auf Ethernet
Mit dem Einzug von KI in die Unternehmen wird sich der Wechsel von InfiniBand zu Ethernet beschleunigen. Ethernet ist eine offene, innovative und kosteneffiziente Technologie mit einem robusten Ökosystem im Hintergrund und einem großen Pool an qualifizierten Fachleuten sowie einem breiten Angebot an Tools und Lösungen, wie beispielsweise Switches mit optimierten Funktionen für KI-Workloads. Der verstärkte Einsatz von GPUs wird zudem als Katalysator für den Übergang wirken.
5. Herstellerübergreifende Automatisierung und AIOps werden für den Datacenter-Betrieb unverzichtbar
Aufgrund des enormen Innovationstempos bei GPUs, Netzwerken und Speichern werden Unternehmen zunehmend herstellerunabhängige KI-Infrastrukturen implementieren, um Flexibilität und Performance systemübergreifend zu optimieren.
Für die weitere Verbesserung der betrieblichen Effizienz spielen AIOps eine wichtigere Rolle bei der prädiktiven Netzwerkwartung, etwa um Ausfallzeiten zu minimieren oder den Systemzustand zu optimieren. Chatbot-Schnittstellen werden sich zudem als Standardfunktion in Automatisierungs- und Management-Tools durchsetzen.
„Kühlung und Energieverbrauch ihrer Rechenzentren sind für Unternehmen ein kritischer Faktor. Auch hier kann KI helfen“, erklärt Amit Sanyal, Senior Director of Data Center Product Marketing bei Juniper Networks. „Durch vorausschauende Wartung, dynamischen Lastausgleich und KI-gesteuerte Kühlsysteme können sie die Energiebilanz ihrer Rechenzentren optimieren, ihren CO2-Ausstoß reduzieren und gleichzeitig ihre Kosten senken.“
„Wir dürfen nicht übersehen, dass der chronische Mangel an qualifizierten IT-Security-Mitarbeitern ein Problem bleiben wird“, ergänzt Mike Spanbauer, Senior Director of Product Marketing bei Juniper Networks. „Gerade hier kann KI durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und prädiktive Analytik beim Risikomanagement und der Gefahrenabwehr unterstützen.“