Rechenzentrumsmanagement: Microsoft Fabric Implementierung sorgt für messbare Betriebsvorteile

Produktivitäts- und Effizienzgewinne durch KI-gestützte Datenplattform 

Mit einer Microsoft‑Fabric‑basierten Datenplattform transformiert Correct Power Institute (CPI) zukünftig sein Rechenzentrumsmanagement. Was heißt das genau? Anomalien im Energieverbrauch werden früher erkannt, Lastspitzen präzise vorhergesagt und Entscheidungen in Minuten statt Stunden getroffen. 

Die Correct Power Institute GmbH mit Sitz in Bochum betreibt seit über 30 Jahren Rechenzentrums‑ und Computing‑Infrastruktur für Unternehmen. Gemeinsam mit der teccle group implementierte CPI eine KI‑gestützte Datenplattform für intelligentes Rechenzentrumsmanagement über mehrere Standorte in Deutschland.  

Vor dem Projekt stand CPI vor drei zentralen Herausforderungen. Eine heterogene Datenlandschaft aus Strom-, Temperatur- und Auslastungsdaten, die manuell konsolidiert werden musste; eine reaktive Störungsbehebung mit langen Ursachenanalysen und hoher Alarmflut; sowie eine strukturelle Überprovisionierung in der Kapazitätsplanung mit unklaren Auswirkungen auf die Ressourcennutzung. 

Was folgt aus diesen Herausforderungen? Fachbereiche wie Betrieb oder Service brauchen keine Ad-hoc-Antworten. Sie brauchen echte Analyst:innen, die Probleme wirklich durchdringen. Genau das leisten unsere KI-Consultants. 

Machine Learning-Algorithmen wandeln Daten schneller in Predictive Insights um 

Als technisches Fundament dient Microsoft Fabric mit OneLake/Lakehouse als zentrale Datendrehscheibe. Dataflows, Gen2 und Pipelines übernehmen die Ingestion und ELT Datenintegration- und Aufbereitung, Notebooks die ML-Forecasts; und Power BI die Dashboards und Self-Service-Abfragen. Die zentralen Use Cases umfassen Anomalie‑Erkennung, Lastspitzen‑Forecast, sowie Ad-hoc-Abfragen per Chat für Betrieb und Service. 

Das Projekt gliederte sich in fünf Phasen. Zunächst wurden gemeinsam Ziele festgelegt und die vorhandene Datenlandschaft analysiert. Anschließend wurden Datenquellen angebunden, harmonisiert und das Fabric Lakehouse inkl. Sicherheits- und Rollenmodell aufgesetzt. Es folgten Entwicklung und Finetuning von Forecast- und Anomalie-Erkennungsmodellen und eines interaktiven Chatbot-Interfaces bis zum Pilot-Go-Live. Danach folgten Power-BI-Dashboards und Schulungen der Teams. Aktuell befindet sich das Projekt in der Skalierungsphase mit Erweiterung auf weitere Standorte und kontinuierlichem Finetuning. 

Das Ergebnis? CPI profitiert von verbesserter operationeller Transparenz und proaktivem Risikomanagement, denn die KI-gestützten Anomalie-Erkennungen identifizieren potenzielle Lastspitzen bereits im Vorfeld und ermöglichen gezielte Gegenmaßnahmen.  

Gleichzeitig reduziert die Automatisierung den manuellen Überwachungsaufwand drastisch, wodurch sich die IT- und Betriebsteams nun vollständig auf strategische Optimierungen und exzellenten Kundenservice konzentrieren können.