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Autonomic Computing

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Autonomous Computing ist ein, seit Anfang des 21. Jahrhunderts in erster Linie von der Firma IBM als Begriff verwendetes Paradigma, welches Möglichkeiten der Selbst-Konfiguration, -Optimierung und -Heilung, insbesondere aus Unternehmenssicht (und damit auch Kostenaspekten) umfaßt.

Der Grundgedanke ist nicht neu- in geringem Umfang versucht fast jedes Computer(teil)system, Fehler zu erkennen und ggf. zu korrigieren. Autonomie an sich ist sogar eine der zentralen Techniken der Softwarearchitektur. Die Weiterentwicklung der Autonomie als Grenze zwischen Systemen vollzieht sich beispielsweise in Service-orientierten Architekturen. Die dortige Interpretation des Begriffes der Autonomie ist aber schwächer, denn sie bezieht sich nicht auf Selbstorganisierende Systeme.

Neu am Autonomous Computing ist der Anspruch und die ingenieurmäßige Sichtweise der Selbstorganisation, die bisher nur in der Kognitionswissenschaft Beachtung fand sowie die Einsatzebene. Diese erfolgt aus Gesamtsicht des Unternehmens, bzw. von Gesamt- und nicht nur Teilsystemen.

Selbstmanagement im Sinne des Autonomous Computing setzt sich aus vier Prinzipien zusammen, die auch als Self-Chop bezeichnet werden:
Self-configure
Self-heal
Self-optimize
Self-protect

Dementsprechend können fünf Reifegrade (engl. maturity levels) einer Unternehms-IT unterschieden werden:

Basic, bei dem die einzelnen Bestandteile der IT-Infrastruktur getrennt gewartet und betrieben werden.

Managed, wo System-Management Werkzeuge benutzt werden, um die Information zentral(er) zu sammeln.

Predictive (Vorhersagend), wobei mit Hilfe von Analysemethoden und -Werkzeugen mögliche Szenarios vorab durchgerechnet werden können ("Was-wäre-wenn").

Adaptive, wo Computersysteme automatisiert Aktionen aufgrund von Informationssystemen und extrahiertem "Wissen" startet werden können.

Autonomic, ist eine vollständig von Anforderungsbeschreiben und definierten Zielen getriebene IT-Infrastruktur.

Siehe auch: System, Kybernetik