Komatsu implementiert KI-gestützte Automatisierung in der Public Cloud

Im Jahr 1921, als die Kupfervorkommen in der Mine immer knapper wurden, verlagerte Takeuchi seinen Fokus auf die Fertigung und gründete Komatsu Ltd. (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Seitdem hat sich die Technologie natürlich erheblich weiterentwickelt. Aber von Anfang an hat sich Komatsu dafür eingesetzt, die neuesten Technologien zu implementieren, um die Arbeitsabläufe zu verbessern und sein Team zu unterstützen. Heute erstreckt sich dieses Engagement auch auf die Public-Cloud-Strategie der Unternehmens.

Wie viele andere IT-Organisationen setzte auch das Infrastrukturteam von Komatsu in der Vergangenheit auf unterschiedliche Überwachungstools, Benutzerbeschwerden und manuelle Eingriffe, um Leistungsprobleme zu beheben. Ihnen fehlte der nötige Überblick über Daten, um Fälle von Überbereitstellung zu erkennen. So dauerte es manchmal mehrere Stunden, einen Anwendungsfall mit geschäftlichen Auswirkungen zu lösen. Das Team befand sich in einem Kreislauf, bei dem akute Brände bekämpft wurden. Das hinderte es daran, einen größeren Teil seiner Zeit für die Weiterentwicklung strategischer Initiativen zu nutzen.

Darüber hinaus hatte das Team keine Möglichkeit, die Auswirkungen einer Ressourcenentscheidung zuverlässig einzuschätzen, bevor sie getroffen wurde. Man konnte lediglich die Auswirkungen überwachen, nachdem die Ressourcen geordnet waren. Als das Team seinen Schwerpunkt hin zur Public Cloud verlagerte und damit begann, alle lokalen Workloads zu Microsoft Azure zu migrieren, war klar, dass dieser manuelle Ansatz nicht weiter aufrechterhalten werden konnte. Das Team musste in der Lage sein, Leistungsprobleme proaktiv zu verhindern, Verschwendung zu reduzieren und den Zeitaufwand für die Bearbeitung von Benutzerbeschwerden zu minimieren. An diesem Punkt wendete man sich IBM Turbonomic  zu, einer Lösung zur Hybrid-Cloud-Kostenoptimierung.

Mit der Implementierung von Turbonomic gelang es dem Team endlich, diesen Teufelskreis der Brandbekämpfung zu durchbrechen. „IBM Turbonomic bietet einen proaktiven Ansatz zur Vermeidung von Leistungseinbußen. Dadurch können wir Probleme erkennen, bevor sie tatsächlich zu Problemen werden“, erklärt Matthew Koozer, Infrastructure Architect bei Komatsu. Ausgestattet mit der Full-Stack-Visualisierung von Turbonomic ist das Team bei Komatsu nun in der Lage, potenzielle Leistungsrisiken schnell zu bewerten und den optimalen Weg zur Neuzuteilung von Ressourcen zu finden, um dieses Risiko zu beseitigen, ohne die Leistung in einer anderen Schicht des Technologiestacks zu beeinträchtigen.

Full-Stack-Visualisierung war nur der Anfang des Weges, mit dem Komatsu die Leistung kontinuierlich sicherstellen und gleichzeitig die Kosten senken wollte. Der nächste Schritt bestand darin, die KI-gestützten Ressourcenbeschaffungsempfehlungen von Turbonomic umzusetzen. Das Team begann mit der manuellen Umsetzung dieser Empfehlungen. Schnell war klar, dass die Empfehlungen von Turbonomic keine kurzfristigen Fixes waren, die nur eine Schicht des technischen Stacks verbesserten. „Turbonomic zeigt uns, wie eine Entscheidung aus der Speicherperspektive getroffen wird: Die E/A-Operationen pro Sekunde werden zu einer bestimmten Speicherlösung innerhalb unseres Public-Cloud-Angebots geleitet. Gleichzeitig berücksichtigen die Entscheidungen aber auch die DTU-Auslastung aus der Datenbankperspektive und die Frage, ob das Problem mit dem Hauptspeicher- oder CPU-Verbrauch zusammenhängt“, so Koozer. Da diese Empfehlungen zur Ressourcenbeschaffung den vollen Technologiestack von Komatsu berücksichtigen, war das Team in der Lage, die Leistung in der gesamten Umgebung verbessern. Bald war das Team also bereit, sich mit Automatisierung zu beschäftigen und hier die Möglichkeiten zu erkunden.

Derzeit nutzen Koozer und sein Team eine Kombination aus Automatisierung und manueller Ausführung von Empfehlungen zur Ressourcenbeschaffung. Sie verlassen sich hauptsächlich auf die automatisierten Aktionen zur Ressourcenbeschaffung von Turbonomic in Azure, um Server, Speicher und Datenbanken zu optimieren. Turbonomic gibt in Echtzeit Empfehlungen, wo und wie Ressourcen neu zugeteilt werden können. Zudem verfügt das Team über vordefiniert Zeitblöcke, in denen diese Aktionen mit minimalen Auswirkungen auf das Unternehmen ausgeführt werden. Nachdem das Team erste Erfolge bei der Automatisierung von Maßnahmen zur Ressourcenbeschaffung verzeichnen konnte, verlässt es sich nun auf Turbonomic und führt Maßnahmen zur Ressourcenbeschaffung in einem sehr großen Teil des Unternehmens automatisch durch, ohne dass das IT-Team überhaupt daran beteiligt ist.

Nachdem sie sich einen umfassenden Überblick über ihre Umgebung verschafft hatten, identifizierten Koozer und sein Team zahlreiche Workloads, die überdimensioniert waren, und entwickelten einen klaren Plan, um diese Workloads richtig zu dimensionieren. In der Vergangenheit sträubten sich die Anwendungseigner gegen eine Größenanpassung. Mit Turbonomic hatten Koozer und sein Team jedoch die Daten, die sie brauchten, um den Anwendungseignern zu zeigen, dass überprovisionierte Workloads effektiv angepasst werden können. „Der Wechsel zu einer Konfiguration mit weniger Arbeitsspeicher oder weniger CPU hat uns geholfen, die Verschwendung in unserer Azure-Umgebung erheblich zu reduzieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen“, erklärt Koozer. So konnte das Team Kosten minimieren und gleichzeitig auch die Leistung verbessern. Darüber hinaus kann das Team nun die Nutzungsauslastung über einen bestimmten Zeitraum hinweg verfolgen und die Ressourcenzuordnung laufend neu bewerten. Reservierte Instanzen haben bei diesem Wandel eine wichtige Rolle gespielt.

Koozer und sein Team haben mithilfe von Turbonomic reservierte Instanzen implementiert. Dadurch konnte das Team im Durchschnitt 33 % oder mehr der Kosten für die Serverausführung einsparen. In einigen Fällen war es in der Lage, Server stillzulegen. Zudem hat das Team weniger Zeit damit verbracht, auf Benutzerbeschwerden zu reagieren und Leistungsprobleme zu lösen. Tatsächlich konnte die Zahl der Beschwerden von Benutzern sogar auf etwa zehn bis zwölf pro Jahr gesenkt werden. Darüber hinaus konnten auch die Cloud-Ausgaben insgesamt reduziert werden. Zum Zeitpunkt dieser Veröffentlichung belaufen sich die kumulativen Einsparungen auf über 650.000 USD.

Seit über einem Jahrhundert setzt sich Komatsu als führendes Unternehmen in der Fertigung für Qualität und Reliabilität ein. Technologische Innovation und Mitarbeiterentwicklung waren und sind wichtige Säulen dieser Zielsetzung. In den letzten Jahren hat die IT-Organisation von Komatsu die Nutzung der Public Cloud ausgeweitet. Dabei hat die Automatisierung eine wichtige Rolle gespielt. Damit konnte Komatsu die Verschwendung aus finanzieller und ökologischer Sicht reduzieren und zudem auch seine IT-Organisation entlasten, sodass diese sich auf Strategie und Innovation konzentrieren kann.

Komatsu (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) mit Hauptsitz im japanischen Tokio wurde 1921 gegründet und bietet wichtige Ausrüstung, Technologien und Services für die Bau-, Bergbau-, Forst-, Energie- und Fertigungsindustrie. Komatsu bedient Kunden auf der ganzen Welt. Das erklärte Unternehmensziel besteht darin, „durch Fertigungs- und Technologieinnovationen Werte zu schaffen, um eine nachhaltige Zukunft zu ermöglichen, in der Menschen, Unternehmen und unser Planet sich gemeinsam gut entwickeln“.