Warum der Betrieb von KI-Rechenzentren zunehmend schwieriger wird

(Auszug aus der Pressemitteilung)

Zunehmend komplexe KI-Workloads werden 2026 einen stärkeren Bedarf für den Ausbau und die Modernisierung von Rechenzentren auslösen und zudem häufig eine standortübergreifende Zusammenarbeit erfordern. Neben einer Aufrüstung an Hardware und Software ergeben sich dabei auch Herausforderungen an das Management der komplexen Systeme. Denn ein einziger Ausfall kann zu Verlusten von über 1 Million US-Dollar führen. Infrastruktur-Spezialist KAYTUS zeigt vier zukünftige Herausforderungen auf, die durch anspruchsvolle Betriebsabläufe in für KI-Workloads ausgelegten Rechenzentren entstehen.

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) und KI-Anwendungen beschleunigt den Bedarf an hochleistungsfähigen Rechenzenten sowie die Einführung heterogener CPU-, GPU- und DPU-Architekturen. Diese Trends machen Betrieb und Wartung (O&M – Operation & Maintenance) der Systeme 2026 viel komplexer. Gleichzeitig erhöhen sich aufgrund hoher finanzieller Risiken die Anforderungen an Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit. Die oft noch für traditionelle IT-Systeme ausgelegte System-Überwachung in Rechenzentren kann die zukünftig erforderliche Transparenz in relevanten Bereichen nicht sicherstellen. KI-Rechenzentren benötigen neue Managementsoftware, um folgende vier Herausforderungen zu meistern:

1. Komplexe Infrastruktur behindert Fehlerbehebung

Heterogene KI-Rechenzentren der nächsten Generation integrieren eine Vielzahl von Rechen-, Netzwerk-, Speicher- und Unterstützungssystemen. Herkömmliche Überwachungsansätze behandeln IT-Komponenten als isolierte Einheiten und bieten daher keine durchgängige Transparenz über das gesamte IT-System hinweg, was die Fehlersuche und -korrelation erschwert. Daher werden diese traditionellen Methoden den strengen Anforderungen von KI-Rechenzentren, die eine schnelle Fehlererkennung bzw. -analyse sowie eine zeitnahe Wiederherstellung ausgefallener Systeme oder Datensätze erfordern, heute und vor allen zukünftig nicht gerecht. Die Unfähigkeit, die Ursachen schnell zu identifizieren, wirkt sich direkt auf die Wiederherstellungszeit aus und beeinträchtigt die Gesamtverfügbarkeit des IT-Systems.

Gefragt sind daher Monitoring-Tools, die alle Systemkomponenten parallel erfassen und überwachen können.

2. Steigende Ausfallraten bei Kernkomponenten ohne Vorwarnung

Kernkomponenten wie GPUs und Speichergeräte bilden die Grundlage für die Leistung und Betriebsstabilität von KI-Rechenzentren. Die rasche Einführung von Hardware mit hoher Leistungsdichte beschleunigt den Verschleiß der Komponenten erheblich und führt zu höheren Ausfallraten. Analysedaten zufolge hat sich der Stromverbrauch von GPUs in den letzten zehn Jahren mehr als verfünffacht, während die Leistungsdichte von Serverschränken auf 20-50 kW gestiegen ist und sich in naher Zukunft 200 kW nähert. Unter solch dauerhaft hoher Belastung steigt das Risiko von Komponentenausfällen stark an.

Benötigt werden demzufolge Funktionen für eine Zustandsüberwachung in Echtzeit sowie prädiktive Trendanalysen, die bei herkömmlichen Überwachungssystemen fehlen. 2026 können sie die Grundlage zur frühzeitigen Erkennung von Warnsignalen und proaktiver Vermeidung von Komponentenausfällen bereitstellen.

3. Korrelationsbasierte Überwachung komplexer KI-Workloads

Für KI ausgelegte Rechenzentren unterstützen eine Vielzahl von Anwendungsszenarien. Dazu gehören KI-generierte Inhalte, wissenschaftliche Rechenprozesse oder Anwendungen für Connected Cars und autonomes Fahren. Diese Workloads stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen. Das erschwert es, Hardwareprobleme – wie GPU-Speicherlecks oder InfiniBand-Paketverluste –bestimmten KI-Aufgaben zuzuordnen. Branchenstatistiken zeigen, dass etwa 8 Prozent der ungeplanten Unterbrechungen beim LLM-Training durch Ausfälle von optischen Modulen oder Glasfasern verursacht werden. Selbst Paketverluste im Millisekundenbereich können das KI-Training stören, Neustarts von Jobs auslösen und Rückschritte bei der Bearbeitung bewirken, was zu einer erheblichen Verschwendung von Rechenressourcen führt.

Kontrollsysteme benötigen heute daher zwingend Transparenz über Hardware, Workloads und Geschäftsprozesse hinweg. Ansonsten können Anwender und verantwortliche Rechenzenten-Manager Korrelationen nicht erkennen und somit Probleme nicht effizient lokalisieren und beheben.

4. Komplizierte Wartungsprozesse verzögern O&M-Abläufe

Der wachsende Bedarf an standortübergreifender Zusammenarbeit hat die Komplexität des Betriebs und der Wartung von KI-Rechenzentren erheblich erhöht. Kritische Aufgaben wie die Planung von Ressourcen und Netzwerkverbindungen basieren nach wie vor stark auf manuellen Prozessen, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind. Gleichzeitig verlangsamt der Mangel an qualifiziertem Fachpersonal die Reaktionszeiten in Rechenzentren zusätzlich und zwingt Unternehmen zu einem weitgehend reaktiven Ansatz beim Fehlermanagement, statt proaktiv und präventiv zu agieren. Das Fehlen automatisierter Reaktionsmechanismen führt zu einer verlängerten durchschnittlichen Reparaturzeit (Mean Time to Repair, MTTR), was sich in den kommenden Jahren negativ auf die allgemeine Serviceverfügbarkeit und die betriebliche Effizienz von KI-Rechenzentren auswirkt.

Moderne Lösungen bieten automatisierte Prozessunterstützung von der Planung bis zu den Reaktionsmechanismen, um das IT-Personal zu entlasten, Ressourcen einzusparen, Prozesse zu beschleunigen und Fehler zu vermeiden.

Fazit: Um die aufgezeigten Herausforderungen bei Betrieb und Wartung von KI-Rechenzentren zu bewältigen, sind intelligenten Managementlösungen gefragt, die von den Komponenten bis hin zu Systemen alle relevanten Kontrollebenen abdecken. Nur mithilfe umfassender Transparenz über alle Ebenen hinweg, kann eine automatisierte Fehlererkennung sowie eine rechtzeitige Frühwarnung umgesetzt werden.

„Beim Einsatz unserer Managementlösung KSManage für KI-Rechenzentren konnten wir beispielsweise eine Verbesserung der Fehlerbehebung um bis zu 90 Prozent feststellen“, erklärt Clark Li, Country Manager für die DACH-Region bei KAYTUS. „Die durchschnittliche Reparaturzeit wird erheblich verkürzt und die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen und daraus resultierenden Fehlern minimiert. So wird die Effizienz von Q&M-Abläufen erheblich gesteigert und die hohe Verfügbarkeit von KI-Rechenzentren 2026 und für die Zukunft sichergestellt.“