Alle reden von GPUs, aber wer KI sagt, muss zuallererst OOB sagen. Out-of-Band-Netzwerke entwickeln sich angesichts der Industrie 4.0 zu einem der wichtigsten Infrastrukturbereiche für Unternehmen. Schuld daran sind der ins Unermessliche steigende Traffic und die hohen Kosten für Ausfälle.
Der weltweite Datendurchsatz hat sich seit 2020 verdoppelt. Dieser Zuwachs hängt vor allem mit datenintensiven KI-Modellen zusammen. Unternehmen müssen mit Technologien gegenhalten, mit denen sie die Netzwerke trotzdem stabil halten und die Fehlerbehebungszeit minimieren können. Eine solche Schlüsseltechnologie sind Out of Band (OOB)-Netzwerke.
Hier die fünf Gründe, warum sie für die Industrie 4.0 unabdingbar sind:
Grund 1: Resilienz ist das A und O für kosteneffizienten KI-Betrieb
Die meisten KI-Workloads seien nicht nur extrem datenintensiv, sondern werden auch verteilt ausgeführt. Hohe Latenzen schadeten der Leistung der gesamten Anwendung: Falle ein Produktivnetzwerk aus, könnten selbst kurze Downtimes massive finanzielle Verluste verursachen. GPU-Cluster und AI-Inferenz-Workloads stehen dann still, jede Sekunde kostet bares Geld. Pro Minute kosten herkömmliche Downtimes bereits 9.000 US-Dollar, unterbrochene KI-Workloads können noch mehr ins Geld gehen.
OOB-Netzwerke schafften einen unabhängigen Zugangspfad zur Infrastruktur, der selbst bei Netzwerkausfällen aktiv bleibt. Durch Automatisierung könne das System Fehler antizipieren, beheben und die Verbindungen sofort wiederherstellen, ohne dass kritische Dienste ausfielen. Sollte dieser Automatismus nicht greifen, könnten Netzwerkingenieure über OOB-Technologie immer noch schnell manuell eingreifen oder auf Fehlersuche gehen.
Grund 2: Zero-Touch-Provisionierung schont Ressourcen
KI-Anwendungen seien oft global verteilt und liefen teils in Edge-Rechenzentren oder Multi Cloud-Umgebungen, was manuelle Konfigurationen ineffizient und fehleranfällig mache. Über OOB-Netzwerke könnten Unternehmen neue Endpunkte an beliebigen Standorten automatisiert aufsetzen und anbinden sowie entsprechende Geräte zentralisiert und ohne manuelles Eingreifen über einen unabhängigen Weg konfigurieren. Das funktioniere selbst dann, wenn die Produktivnetzwerke offline sind.
Grund 3: Kritische KI-Anwendungen haben keine Zeit zu verlieren
In verteilten KI-Umgebungen könne ein physisches Eingreifen bei Netzproblemen Stunden oder Tage dauern: die Netzwerktechniker müssten oft erst einmal Zeit finden und an den Ursprungsort der Downtime reisen. OOB-Netzwerke ermöglichten Remote-Diagnose, Neustart oder Fehlerbehebung direkt über einen separaten Managementkanal. Selbst bei vollständigem Ausfall des Primärnetzwerks seien Administratoren auf diese Weise in der Lage, wiederkehrende Fehler schnell zu beheben, Ausfallzeiten zu minimieren und den Betrieb kritischer KI-Anwendungen sofort wiederherzustellen.
Grund 4: KI ist ein Sicherheitsrisiko
KI-Infrastrukturen vergrößerten den Angriffsvektor erheblich. Jeder Edge-Node, jede API-Verbindung und jedes Inferenz-Gateway könne in den Fokus von Cyberkriminellen geraten. OOB-Netzwerke böten einen isolierten, sicheren Zugriffspfad.
Grund 5: Erreichbarkeit rund um die Uhr war nie wichtiger
Viele KI-Anwendungen erforderten eine kontinuierliche Verfügbarkeit, um wirklich sinnvoll zu arbeiten. OOB-Netzwerke offerierten permanenten Zugang zur Infrastruktur, auch wenn primäre Verbindungen ausfallen. Mit entsprechender Hard- und Software seien auch Sicherheitsansätze wie Failover to Celluar möglich, die den Traffic beim Ausfall des Produktivnetzwerks für eine bestimmte Zeit oder Last auf ein Servicenetzwerk umleiten. Auch automatisierte NetOps-Prozesse seien durchführbar, so dass KI-Workloads und Edge-Geräte jederzeit online bleiben und Unternehmen kritische Dienste ohne Unterbrechung bereitstellen könnten.
Fazit
Wenn von KI-Anwendungen die Rede ist, denken viele zuerst an die richtigen Modelle oder Chips, um sie auszuführen. Dabei sind die schnellsten Prozessoren und die ausgeklügelsten KI-Modelle wertlos, wenn die Netzwerke instabil sind. Die Out-of-Band-Technologie hat somit durch den Beginn des KI-Zeitalters an Wichtigkeit noch zugenommen und ist angesichts der Kosten für Ausfälle ein obligatorisches Asset.
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