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Nur wer sein Netzwerk kennt, kann die IT effizient nutzen

20.01.2023 by ITRIS
Datenautomatisierung

ITRIS One Expertenstatement | Datenautomatisierung

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CPU WARS

17.07.2022 by ITRIS
CPU Wars - Blogbeitrag ITRIS One AG

ITRIS One Expertenstatement | CPU WARS

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Das eigene Datacenter im Zeitalter der Cloud

20.12.2021 by ITRIS

ITRIS One Expertenstatement | Cisco UCS-X

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Die Zukunft der Speichertechnologien mit Flash und SCM

02.07.2020 by Anatol Studler

Dieser Artikel wurde erstmals in der Netzwoche Nummer 12-2020 veröffentlicht.

DatacenterFlashSCMStorage
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Die Firewall ist nicht genug – IT Security Lösungen von Cisco Systems

30.03.2020 by Knut Rüffer

Sicherheitstools dürfen nicht komplex und unübersichtlich sein. Cisco bietet eine Vielzahl an effektiven, aber einfach zu bedienende Sicherheitslösungen an, die Ihre Geräte, Netzwerke und Cloud-Anwendungen zuverlässig vor Cyber-Angriffen absichern.

AMPCiscoIT Securitystealthwatchumbrella
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Cisco Stealthwatch bringt Licht ins Dunkel

25.11.2019 by ITRIS

Stellen Sie sich vor, Sie müssten mit geschlossenen Augen den Weg von Ihrem Arbeitsplatz zur Kaffeemaschine finden. Theoretisch nicht so schwierig, praktisch aber fast unmöglich. Zu viele temporäre Hindernisse stünden im Weg: Kollegen beispielsweise oder auch nur eine Aktentasche, die jemand abgestellt hat.

AnalyticsCisco StealthwatchNetworkSecurity
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Campus-Lösung: SDA von Cisco

24.04.2019 by ITRIS

Software Defined Networks im Campus

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Brückenschlag zur Skype-for-Business-Insel

18.12.2018 by ITRIS

Die Zeiten, in denen Skype-for-Business-Nutzer auf einer Insel kommunizierten, sind passé. Cisco hat mit dem Cisco Meeting Server (CMS) eine Brücke gebaut, die es erlaubt, Skype for Business mit Videoräumen von Cisco zu verbinden.

In Zeiten von Work Smart und fortschreitender Digitalisierung wird Kommunikation immer wichtiger. Allerdings vereitelten bisher Medienbrüche häufig eine effiziente, schnelle und einfache Kollaboration. Die Nutzer von Skype for Business können ein Lied davon singen: Ihnen gelang es bisher nur mit grossem Aufwand (oder gar nicht), mit Nutzern anderer Plattformen – etwa den UC-Lösungen von Cisco – in Verbindung zu treten. Daher kaufte Cisco anno 2016 das auf Microsoft-Produkte spezialisierte Start-up Acano und entwickelte basierend auf deren «Acano Server»-Technologie den Cisco Meeting Server (CMS).

Zusammenarbeit kennt keine Grenzen mehr

Der in einer Rack-Einheit (1HE) Platz findende CMS reisst die Hürden zwischen den Plattformen ein, vereint ehemals nicht kompatible Telefonie, Web- und Videokonferenzen. So können Mitarbeitende untereinander, über Unternehmensstandorte hinweg, aber auch mit Externen wie Kunden, Partnern oder Lieferanten kollaborieren, kommunizieren und Content teilen. Einfach, effizient und vor allem völlig unabhängig von Endgerät, Plattform respektive dem verwendeten Video-Endpunkt. Zudem behält jeder Nutzer seine vertraute Kommunikationsumgebung bei und alle Teilnehmer erleben das Meeting auf identische Weise, was letztlich der Produktivität zugutekommt.

Top bei Interoperabilität, Skalierbarkeit und Recording

CMS kann mit Skype for Business auf drei Arten genutzt werden. Erstens als Gateway für One-to-One-Calls zwischen Microsoft und H.264 Standard-Video-Systemen. Zweitens über Working-Spaces, in denen sich Teilnehmer treffen wollen. Drittens in der Variante «Dual Homed», bei der man sich mit Raumsystemen in ein Microsoft AVMCU Meeting einwählen kann. In allen Fällen werden sowohl Video- und Audiostreaming als auch Web- und Content-Sharing unterstützt. CMS kümmert sich dabei um die Konvertierung. Und nicht zuletzt: CMS kann auch auf generischen ESX respektive sogar Hyper-V-Systemen laufen

Auch bei der Skalierung kann CMS punkten: Der CMS 1000 ermöglicht bis zu 96 HD-Videoteilnehmer, der CMS 2000 sogar bis zu 500. Dabei wird nicht zwischen standardbasierten Video-Teilnehmern und MS-Teilnehmern unterschieden. Last but not least ist das Recording von Videokonferenzen (auf NFS-Speicher) integriert.

Die 6 wesentlichen Vorteile von Cisco Meeting Server:

  • Zusammenarbeit wird grenzenlos: Alle können jederzeit, überall und von jeder Plattform aus an Meetings teilnehmen. Ob mit Raum- oder Einzelplatz-Videosystemen von Cisco oder Dritten, mit dem Cisco Jabber-Client, einem WebRTC-kompatiblen Browser oder auch mit Skype for Business.
  • Höhere Produktivität: Alle profitieren von einer unveränderten Kommunikationsumgebung – auf Raum- und Einzelplatzsystemen ebenso wie auf Mobilgeräten
  • Individualität und Spontaneität: Konferenzen sind spontan oder geplant und wahlweise «One-to-One» oder in einem virtuellen Meeting-Raum möglich. Jeder Benutzer kann mehrere Räume anlegen und individuell gestalten. So entstehen massgeschneiderte Räume, z.B. für Mitarbeitende, Teams, Projekte oder Externe. Sie alle erlauben Audio- und Videokonferenzen sowie effektives und sicheres Web- und Content-Sharing.
  • Geräteunabhängigkeit: Nutzer können diverse Geräte gleichzeitig nutzen, etwa einen Video-Endpunkt für die visuelle Kommunikation und ein Laptop zum Anzeigen einer Präsentation.
  • Kosteneffizienz: CMS wird auf Cisco UCS-basierten Plattformen bereitgestellt, ist einfach skalierbar, verfügt über eine effiziente Bandbreitenoptimierung und wird im einfachen, benutzerbasierten All-in-One-Lizenzmodell angeboten.
  • Weiterer Vorteil: Der CMS kann auch auf generischen ESX respektive sogar Hyper-V-Systemen laufen

 

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Künstliche Intelligenz betrifft uns alle

01.10.2018 by ITRIS

Künstliche Intelligenz wird bereits heute produktiv eingesetzt, betont KI-Spezialist Rainer Kessler, der am 23. Oktober am 12. IT Security Day als Referent aufgetreten ist.

 

ITRIS: Künstliche Intelligenz ist ein weiter Begriff. Man spricht auch von Machine Learning, Deep Learning, KI. Können Sie diese Begriffe etwas genauer erklären?

Rainer Kessler: Grundsätzlich ist man ziemlich tolerant in der Anwendung dieser Begriffe. Es ist in meinen Augen nicht schlimm, wenn man KI sagt und ein neuronales Netz meint. Aber die Begriffe lassen sich sehr wohl definieren. Machine Learning beschreibt ein adaptives System, unabhängig davon, wie es implementiert ist. Der Trend geht aktuell Richtung neuronale Netzen, da diese Architektur sehr flexibel ist. Deep Learning bezieht sich spezifisch auf neuronale Netze, bei denen die sogenannten Hidden Layers in sehr grosser Zahl vorhanden sind. Künstliche Intelligenz wirkt intelligent. Das erreicht man, indem man meist mehrere Machine-Learning-Systeme miteinander verbindet.

Bei KI geht’s vor allem um den äusseren Schein? Mehr nicht?

Es gibt verschiedene Arten künstlicher Intelligenz, so die klassische, in der man adaptive Systeme verbindet, um intelligent zu wirken oder intelligente Aufgaben zu lösen. Das tun wir heute. Dann gibt es theoretisch die starke oder allgemeine KI (AGI), welche nach einer sogenannten „Singularität“ ihrer Entwicklung in der Lage sein soll, die Intelligenz des Menschen zu erreichen und sie in der Folge gar zu überschreiten. Davon ist man aber noch sehr weit weg – mindestens Jahrzehnte. Heute können wir die autonome/allgemeine Intelligenz einer Honigbiene simulieren.

Wo sieht man heute gute Beispiele für KI-Anwendungen?

Zum Beispiel bei den Banken mit dem Robo-Advisor. Meteorologen arbeiten heute auch mit KI. Zudem arbeiten Zeitungen, insbesondere Online-News-Portale mit KI, um die Flut an Kommentaren bewältigen zu können, die jede Sekunde anfallen; dort geht es vor allem darum, unerwünschte Inhalte erkennen zu können, ohne dabei auf simple Schlagwörter angewiesen zu sein.

Dabei geht es um Sprachverständnis?

Genau. Man könnte ja auch einfach Schlüsselbegriffe hinterlegen. Ein adaptives System lässt sich darauf trainieren, viel komplexere Sachverhalte in den Aussagen, wie bspw. Wortkombinationen, zu erkennen. Am verbreitetsten ist die Anwendung von KI aber in Verbindung mit dem Data Warehouse. Heute ist ein Machine-Learning-Teil der Data-Warehouse-Analyse in den meisten Fällen implementiert. Es gibt noch viele weitere Anwendungsbereiche, wie Übersetzungsprogramme, etc.

KI erledigt also schon heute menschliche Arbeiten. Wird das noch zunehmen?

KI wird früher oder später alles bewegen. Während der Industrialisierung wurden die nicht anspruchsvollen Tätigkeiten automatisiert. Mit KI ist es umgekehrt: Die anspruchsvollsten Aufgaben sind künftig Kandidaten für eine Automatisierung.

Wie lässt sich die Anwendung von KI in die IT-Infrastruktur-Planung einbeziehen?

Heute muss man die Anwendung von KI evaluieren wie eine Applikation: den Bedarf analysieren und umsetzen. Eine Infrastruktur, die mit grossen und komplexen Data Warhouses und den Analyseprogrammen fertig wird, ist grundsätzlich geeignet für die Implementation von KI.

Werden sich die Ansprüche an ein Rechenzentrum verändern?

Nein, kurzfristig nicht. Wenn wir heute beispielsweise ein FDPS-System (Fraud Detection and Prevention System) integrieren, dann unterscheidet sich die technische Seite nicht von anderen Integrationen.

Wird sich die Zusammenarbeit zwischen Business und IT künftig, d.h. durch den Einsatz von KI verändern?

Ja, ganz grundlegend. Die IT wird nicht mehr für das richtige Funktionieren der Applikation verantwortlich sein. Diesen Part muss künftig das Business übernehmen.

Das müssen Sie jetzt aber erklären.

Die IT integriert das System, das muss natürlich laufen. Das System selbst wird aber vom Business trainiert und kann nur so gut sein, wie dieses Training. Die IT kann hier selbstverständlich unterstützen und als eine Art Bindeglied zwischen Business und KI dienen.

Welche Skills wird es vermehrt brauchen für die Anwendung von KI?

Es wird konventionelle IT-Fachleute brauchen, die aber die Programmiersprachen beherrschen, in denen KI implementiert wird. Java beispielsweise, Python oder das Google Framework TensorFlow. Ebenfalls sehr wichtig ist Cyber Security.

Ein weiter Begriff.

Stimmt. Darunter fällt unter anderem die klassische Abwehr von Angriffen, für die KI ein beliebtes Ziel sein wird. Compliance wird ebenfalls immer stärker zur technischen Disziplin. Wir werden zunehmend „Para-Legals“ brauchen, IT-Fachkräfte mit juristischem Grundwissen, oder umgekehrt Juristen, die sich intensiv mit der Technologie befassen. Der Gesetzgeber ist hier stark gefordert. Es gibt international bereits Bewegung in Richtung „Gesetze für KI“: In der Datenschutz-Grundverordnung gibt es z.B. den Artikel 22, der sich explizit auf Machine Learning bezieht. Wird eine Entscheidung vollautomatisiert und adaptiv gefällt, also bspw. von einem Machine-Learning-System – und birgt diese Entscheidung ein Datenschutzrisiko für eine betroffene Person (z.B. Kunde) – so muss das offengelegt werden und der Kunde darf verlangen, dass der Fall durch einen Menschen beurteilt wird. Das kann für digitale Startups eine besondere Herausforderung sein. Weitere Gesetze, die sich mit KI befassen, sind global unterwegs oder bereits finalisiert.

 

ZUR PERSON:

Rainer Kessler hat Rechts-, Wirtschafts- und Informatikstudien abgeschlossen, ist zertifizierter Ausbildner für die Datenschutz-Grundverordnung sowie Beirat von IFGICT und Teilnehmer von Mindfire, einem Think-Tank für KI. Rainer Kessler forscht und lehrt in Cyber-Sicherheit und Artificial-Intelligence-Safety. Er berät Grosskonzerne, KMUs, Regierungsorganisationen und das Militär.

 

NICHT VERPASSEN!

Rainer Kessler tritt als KI-Experte am 12. IT Security Day auf. Mehr erfahren und anmelden auf:
www.it-securityday.ch

 Lesen Sie mehr zu massgeschneiderten Security-Lösungen.

AIKIkünstliche IntelligenzSecurity
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NetApp überzeugt mit HCI

06.09.2018 by ITRIS

Hyperkonvergente Infrastrukturen (HCI) sind der letzte Schrei in Sachen Data-Center-Infrastruktur. Eine HCI vereint Rechenleistung, Storage und Managementsoftware unter einem Dach und setzt auf eine softwaredefinierte, virtualisierte Architektur. Sie verspricht hohe Performance und Ausfallsicherheit sowie einfaches, einheitliches Management.

HCI auf neue Art

NetApp bietet seit Kurzen ebenfalls eine HCI-Lösung an. Streng genommen handelt es sich dabei jedoch nicht um klassische Hyperkonvergenz, denn für Storage und Compute sind bei NetApp HCI jeweils separate Knoten zuständig. Nachteilig ist das allerdings nicht, ganz im Gegenteil: Das Konzept von NetApp birgt einen ganzen Strauss von Vorteilen – es gibt sogar Stimmen, die von «HCI 2.0» sprechen. Hier das Wichtigste:

  • Storage- und Compute-Leistung lassen sich bei NetApp HCI komplett unabhängig voneinander skalieren. Dies erleichtert den Umgang mit Workloads, die punkto Speicher- und Rechenansprüche stark differieren. Und es ermöglicht, die Infrastruktur bei veränderten Bedürfnissen gezielt und ausgewogen zu erweitern, ohne dass dabei entweder zu viel Storage- oder zu viel Compute-Ressourcen zugekauft werden müssen.
  • Die Architektur erlaubt, verschiedene Storage-Knoten beliebig zu kombinieren. NetApp HCI basiert auf dem auf Software-defined Storage ausgelegten Element OS, das auch die SolidFire All-Flash-Arrays von NetApp antreibt. Mehr zu SolidFire erfahren Sie im Beitrag «4 Node SolidFire Cluster von NetApp im Test». Mit Element OS als Basis offeriert NetApp HCI zudem die bahnbrechenden Features der SolidFire-Arrays wie Deduplication, Compression oder Scale-Out.
  • Die Trennung von Compute- und Storage-Knoten löst eine ganzen Reihe von Problemen, die in einem kombinierten Storage/Compute-Knoten auftreten: Storage und Compute fordern CPU und Memory des Knotens sehr unterschiedlich, was die Gesamtleistung negativ beeinflusst. Aufgrund der separaten Knoten sowie der ausgefeilten Storage-QoS-Funktionalität von Element OS kann NetAPP HCI eine anwendungsspezifisch garantierte Storage-Performance bieten, und zwar unabhängig davon, was auf der Compute-Seite vor sich geht.
  • Mit NetApp HCI entfällt die «HCI-Steuer»: Ist ein Knoten ausschliesslich für Storage zuständig, benötigt er keine Lizenzen für Betriebssytem und Hypervisor und stellt keine Ansprüche an CPU und RAM der Compute-Knoten. Bei klassischen HCI-Lösungen muss dagegen jeder Knoten komplett lizenziert werden

Fast schon zu einfach

Das ist aber noch nicht alles. NetApp will den Anwendern das Aufsetzen und die Administration der HCI-Umgebung besonders leicht machen – zumindest wenn sie auf die Virtualisierungsplattform von VMware setzen. Mit der NetApp Deployment Engine (NDE) geht die Installation praktisch vollautomatisch über die Bühne. Die NDE ist in jedem Knoten vorinstalliert und wird über eine Weboberfläche bedient: Im Browser ruft man die IP-Adresse des Management-Ports eines Storage-Knotens auf, füllt diverse Grundangaben ein, und die NDE installiert den Rest – von Basiskomponenten wie ESXi und Element OS/SolidFire bis zum vCenter und dem vCenter-Plugin. Denn NetApp HCI ist nahtlos ins vCenter integriert, sowohl für das Management als auch für das Monitoring der Hardware. Kann auf die Deployment Engine verzichten werden, lässt sich das System grundsätzlich auch mit jedem anderen Hypervisor nutzen.

Test erfolgreich

ITRIS hat die NetApp HCI in einem Setup mit vier Compute- und vier Storage-Nodes getestet. Wir haben dabei besonders auf die Performance und Ausfallsicherheit geachtet. Die Resultate: Der Ausfall einer einzelnen Disk hat praktisch keinen Impact – die Verfügbarkeit war in unter einer Minute wiederhergestellt, und die Meldung im vCenter war klar verständlich. Beim Ausfall eines Netzteils läuft das System unterbrechungsfrei weiter, es erscheint nur eine Meldung im vCenter.

Deutlicher macht sich der Ausfall eines ganzen Knotens bemerkbar. Nach dem Rebuild innert rund zehn Minuten lief das System mit rund ¾ der Leistung wieder stabil. Insgesamt hat uns die NetApp HCI überzeugt, vor allem beim Setup und bei der vCenter-Integration. Die Performance war identisch zu vergleichbaren Solidfire-Knoten – mit anderen Worten: sehr gut.

NetApp HCI

Die HCI-Lösung von NetApp kombiniert Storage- und Compute-Knoten in einem einfachen Baukastensystem. Beide Typen sind in jeweils drei Konfigurationen erhältlich (klein, mittel, gross). Die Dimensionen sind identisch: Jeder Knoten belegt eine Höheneinheit bei halber Rackbreite.

Storage-Nodes gibt es mit derzeit je 6 SSDs zu 480 GB, 960 GB oder 1,9 TB mit einer Gesamtleistung von 50’000 beziehungsweise 100’000 IOPS. Compute-Nodes sind x86-Server im Industriestandard mit 16, 24 oder 36 Cores und 256, 512 oder 768 GB RAM. Die Minimalkonfiguration besteht aus zwei 2-HE/4N-Chassis, vier Storage- und zwei Computing-Nodes.

Hier gehts zum Datenblatt von NetApp HCI

DatacenterHCINetAppPerformanceStorage
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