Angesichts des Wachstums von KI-Rechenzentren, die immer komplexerer KI-Workloads unterstützen müssen, kann herkömmliches IT-Monitoring die erforderliche Transparenz für einen zuverlässigen Betrieb nicht mehr gewährleisten. KAYTUS, der führende Anbieter von End-to-End-Lösungen für KI und Flüssigkeitskühlung, hat KSManage umfassend weiterentwickelt und dabei eine Full-Stack-Transparenz auf vier Ebenen eingeführt: Komponenten, Server und Kabinen, Cluster sowie KI-Workloads. Das Ziel dabei ist, die Herausforderungen komplexer Fehleranalysen, steigender Ausfallraten von Kernkomponenten, vielschichtiger Anwendungsabhängigkeiten und verzögerter Reaktionen auf Betriebs- und Wartungsvorfälle in anspruchsvollen KI-Rechenzentren zu bewältigen. Die verbesserte Plattform ermöglicht eine präzise Lokalisierung von Fehlern, eine schnellere Reaktion auf Vorfälle und einen proaktiven Betrieb. Mit KSManage unterstützt KAYTUS seine Kunden dabei, die Verfügbarkeit zu maximieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Stabilität geschäftskritischer KI-Rechenzentren für Next-Generation-Computing sicherzustellen.
Vier zentrale Herausforderungen begrenzen die Betriebseffizienz von KI-Rechenzentren
Die rasante Weiterentwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) beschleunigt den Ausbau von KI-Rechenzentren, treibt die breite Einführung heterogener CPU-, GPU- und DPU-Architekturen voran und erhöht den Bedarf an standortübergreifender Zusammenarbeit. Diese Trends erhöhen die Komplexität des Betriebs und der Wartung (O&M) erheblich. Bereits ein einziger Ausfall kann zu Verlusten von über einer Million US-Dollar führen. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung von Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit für den Betrieb von KI-Rechenzentren.
1. Komplexe Infrastrukturen erschweren die Fehlerbehebung
Heterogene KI-Rechenzentren integrieren eine Vielzahl von Rechen-, Netzwerk-, Speicher- und Unterstützungssystemen. Klassische Monitoring-Ansätze betrachten Geräte als isolierte Einheiten und bieten keine durchgängige Transparenz für das gesamte System, was die Fehlersuche und -korrelation erschwert. Daher halten diese Methoden nicht den hohen Anforderungen von KI-Rechenzentren stand, die eine schnelle Erkennung, schnelle Analyse und schnelle Wiederherstellung benötigen. Die Unfähigkeit, die Ursache schnell zu identifizieren, wirkt sich unmittelbar auf die Wiederherstellungszeit aus und reduziert die allgemeine Systemverfügbarkeit.
2. Steigende Ausfallraten der Kernkomponenten und eingeschränkte Frühwarnungen
Kernkomponenten wie GPUs und Speichergeräte bilden die Grundlage für die Leistung und Betriebsstabilität von KI-Rechenzentren. Die rasche Einführung von Hardware mit hoher Leistungsdichte hat den Verschleiß von Komponenten stark beschleunigt und zu höheren Ausfallraten geführt. Branchenangaben zufolge hat sich der Stromverbrauch von GPUs in den letzten zehn Jahren mehr als verfünffacht. Gleichzeitig ist die Leistungsdichte von Kabinen auf 20 bis 50 kW gestiegen und nähert sich allmählich der 200-kW-Marke. Unter diesen anhaltend hohen Belastungsbedingungen steigt das Risiko von Bauteilausfällen stark an. Herkömmliche Überwachungssysteme verfügen jedoch nicht über eine Zustandsverfolgung in Echtzeit sowie prädiktive Trendanalysen,, was die Fähigkeit einschränkt, Frühwarnsignale zu erkennen und Ausfällen proaktiv vorzubeugen.
3. Komplexe KI-Anwendungsszenarien fehlt die durchgängige Geschäftskorrelation für das Monitoring
KI-Rechenzentren unterstützen ein breites Spektrum von Anwendungsszenarien, darunter KI-generierte Inhalte (AIGC), autonomes Fahren oder wissenschaftliches Rechnen. Diese Workloads stellen unterschiedlichste Anforderungen an Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen, was es schwierig macht, zugrunde liegende Hardwareprobleme wie GPU-Speicherlecks oder InfiniBand-Paketverluste mit spezifischen KI-Jobs zu korrelieren. Branchenstatistiken zufolge sind etwa 8 % der ungeplanten Unterbrechungen bei LLM-Training durch Ausfälle von optischen Modulen oder Glasfasern verursacht werden. Selbst ein Paketverlust im Millisekundenbereich kann das Training unterbrechen, einen Neustart des Jobs auslösen und Rückschritte erzwingen, was zu einer erheblichen Verschwendung von Rechenressourcen führt. Herkömmliche Monitoring-Ansätze fehlt die durchgängige Sichtbarkeit über Hardware, Workloads und Geschäftsprozesse hinweg, was ihre Fähigkeit einschränkt, solche Probleme effizient zu lokalisieren und zu beheben.
4. Komplizierte Wartungsprozesse führen zu verzögerten O&M-Reaktionszeiten
Der steigende Bedarf an überregionaler Zusammenarbeit hat die Komplexität des Betriebs und der Wartung (O&M) von KI-Rechenzentren erheblich erhöht. Kritische Aufgaben wie die Ressourcenplanung oder die Netzwerkpfad-Projektierung stützen sich nach wie vor stark auf manuelle Prozesse, die zeitaufwendig und fehleranfällig sind. Gleichzeitig führt der begrenzte Personalbestand im Betrieb zu weiteren Verzögerungen bei den Reaktionszeiten, was Unternehmen dazu zwingt, ein weitgehend reaktives Fehlermanagement zu betreiben. Das Fehlen automatisierter Reaktionsmechanismen führt zu einer verlängerten mittleren Reparaturzeit (MTTR), was die allgemeine Serviceverfügbarkeit und die betriebliche Effizienz negativ beeinflusst.
KSManage adressiert vier zentrale Herausforderungen durch intelligenter Full-Stack-Transparenz auf vier Ebenen
Um den Herausforderungen im Betrieb und Wartung (O&M) von KI-Rechenzentren zu begegnen, hat KSManage ein neu entwickeltes vierstufiges intelligentes Monitoring-Framework vorgestellt, das von einzelnen Komponenten bis hin zu ganzen Systemen reicht. Durch die Bereitstellung einer globalen, durchgängigen Transparenz ermöglicht die Lösung eine automatisierte Fehlererkennung, frühzeitige Warnungen und intelligente Fehlerbehebung. Dies steigert die O&M-Effizienz erheblich und gewährleistet die Hochverfügbarkeit von KI-Rechenzentren.
1. Vollständig korrelierte Transparenz mit Echtzeitfehlerbehebung und 3D-Visualisierung
Um der Komplexität der Fehlerbehebung in großskalierten KI-Rechenzentren – bedingt durch heterogene Infrastrukturen und dicht vernetzte Abhängigkeiten – zu begegnen, bietet KAYTUS KSManage eine durchgängige korrelierte Sichtbarkeit mit vereinheitlichter visueller Intelligenz. Die Plattform erfasst kontinuierlich wichtige Kennzahlen in Echtzeit, darunter die Auslastung von GPU und CPU, die Nutzung des Videospeichers, den Stromverbrauch, die Netzwerkbandbreite und den Speicherzustand, und aggregiert dabei Betriebsereignisse und Netzwerkprotokolle. Mithilfe einer automatisierten Topologieerkennung verfolgt KSManage End-to-End-Workloads über mehrere Knoten hinweg und schafft so eine integrierte Datenbasis aus Messdaten, Protokollen und Traces. KSManage korreliert den Gerätezustand bis hin zur Port-Telemetrie während des gesamten Job-Lebenszyklus und visualisiert die Ressourcenallokation durch eine dynamische Echtzeit-3D-Modellierung. Dieser End-to-End Ansatz überwindet die Einschränkungen herkömmlicher isolierter Monitoring-Lösungen, ermöglicht präzise vollständige Korrelationsanalysen und transformiert die Ursachenanalyse von einer zeitraubenden Ermittlung zu einer schnellen und präzisen Fehlerlokalisierung. Dadurch wird die Effizienz der Fehlerbehebung um bis zu 90 % gesteigert.
2. Prädiktive Hardware-Trendanalyse mit Frühwarnung für die Zuverlässigkeit von Kernkomponenten
Um dem Mangel an proaktiven Frühwarnungen, steigenden Ausfallraten und dem beschleunigten Verschleiß von Komponenten durch den verbreiteten Einsatz von Hochleistungsdichten entgegenzuwirken, etabliert KAYTUS KSManage ein intelligentes Hardware-Zustandsmanagement und Frühwarnsystem. Unter Nutzung umfassender Hardware-Telemetrie wendet KSManage fortschrittliche Algorithmen an, um Performance-Trends kritischer Komponenten, einschließlich GPUs und Speichergeräten, tiefgreifend zu analysieren. Frühindikatoren für abnormalen Verschleiß werden zuverlässig identifiziert, sodass das Risiko eines Hardwareausfalls bis zu sieben Tage im Voraus erkannt werden kann. Gleichzeitig überwacht KSManage kontinuierlich wichtige Betriebsparameter wie Last und Temperatur, um potenzielle Ausfälle unter dauerhaft hohen Lastbedingungen proaktiv zu minimieren und die Ausfallrate von Komponenten an der Quelle zu reduzieren.
3. Durchgängige Anwendungsabhängigkeiten in Verbindung mit Netzwerküberwachung und Workflows
Um die Herausforderungen zu begegnen, die sich aus vielfältigen KI-Anwendungsszenarien, komplexen Geschäftsabläufen und der Schwierigkeit ergeben, Hardware-Anomalien mit KI-Trainingsaufgaben in Zusammenhang zu bringen, bietet KAYTUS KSManage eine vollständig korrelierte Transparenz in Bezug auf Hardware, Plattformen und Workloads. Die Lösung überwacht kritische Netzwerkmetriken wie Bandbreite, Latenz und Paketverlust mit hoher Präzision und sorgt für eine stabile Datenübertragung, indem sie eine Bandbreitenreserve von 20 % bereitstellt. Die interne Latenz wird dabei im Millisekundenbereich und der Paketverlust unter 0,01 % gehalten. Dies ermöglicht ein exaktes Mapping von Hardware-Anomalien auf spezifische Trainingsjobs. Durch die Nachverfolgung des gesamten Pfades von Netzwerkabweichungen über Arbeitslasten bis hin zu geschäftlichen Auswirkungen kann KSManage die Ursachen für Unterbrechungen beim LLM-Training – beispielsweise Fehler an optischen Modulen oder Glasfasern – umgehend lokalisieren. Auf diese Weise werden Rollbacks beim Training vermieden, Verschwendung von Rechenressourcen verhindert und eine durchgängige Transparenz geschaffen, die über die Möglichkeiten herkömmlicher Überwachungstools hinausgeht.
4. Vierstufige automatisierte O&M mit präziser Fehlerbehebung und schneller Reaktion
Zur Überwindung der übermäßigen Abhängigkeit von manuellen Vorgängen, des Mangels an spezialisiertem O&M-Personal und der verzögerten Reaktion auf Vorfälle bietet KAYTUS KSManage ein robustes, intelligentes O&M-System. Dieses System basiert auf einem vierstufigen Transparenz-Framework, das Komponenten, Server und Schränke, Cluster und KI-Workloads umfasst. Diese einheitliche Architektur erlaubt einen durchgängig automatisierten Betrieb und akkurate Fehlerdiagnosen im gesamten KI-Rechenzentrum. Die Erfolgsrate automatisierter Backups erreicht fast 99,8 %, während der kombinierte Einsatz von Knowledge Graphs und Algorithmen zur Zeitreihen-Anomalieerkennung dazu führt, dass bis zu 90 % der Fehlerursachen (Root Causes) innerhalb von fünf Minuten automatisch identifiziert werden. Infolgedessen wird die O&M-Effizienz um das Vierfache gesteigert, die mittlere Reparaturzeit (MTTR) erheblich verkürzt und die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen sowie menschlichen Fehlern minimiert. Parallel dazu etabliert KSManage einen resilienten Reaktionsmechanismus mit Frühwarnsystem, gestuftem Schutz sowie automatisierter Isolierung und Behebung. Risiken der Speicherkapazität können bis zu drei Tage im Voraus vorhergesagt werden, was die allgemeinen O&M-Kosten senkt und die Gesamtbetriebskosten (TCO) um bis zu 40 % reduziert.
Erleben Sie KSManage
KSManage steht ab sofort für einen Testlauf zur Verfügung, der mit nur wenigen Klicks gestartet werden kann. So können Anwender die Funktionen des Produkts schnell und umfassend kennenlernen. Um Ihren Test zu starten, besuchen Sie bitte: https://ksmanage.kaytus.com (Benutzername: admin/Passwort: Manage1!)
Bei Fragen oder für weitere Informationen kontaktieren Sie uns bitte unter:ksmanage@kaytus.com.
Unser Team wird sich umgehend bei Ihnen melden!
Über KAYTUS
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