Top 13 Tools & Fallstudien zur Rechenzentrumsautomatisierung

Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung können helfen, hochwertige Daten zu pflegen, fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen und die Automatisierung von Rechenzentrumsprozessen zu optimieren. Wir haben 10 Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung auf Grundlage der Funktionen, der Marktpräsenz und des besten Einsatzszenarios ausgewählt. Folgen Sie den Links, um Fallstudien und Vorteile dieser Tools zu entdecken:

Wir möchten IT-Fachleute über die führenden Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung, ihre Funktionen und reale Fallstudien informieren, um sie bei Entscheidungen über Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung zu unterstützen.

Vergleich der Top 13 Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung

* Sortiert mit Abonnenten an der Spitze und der Rest sortiert nach durchschnittlicher Bewertung. Bewertungen basieren auf B2B-Nutzerbewertungen.

RunMyJobs

RunMyJobs by Redwood kann für Geschäftsprozessautomatisierung, DevOps-Automatisierung, Data-Warehouse-Verwaltung, Sicherheitsverwaltung und mehr eingesetzt werden. RunMyJobs ist eine SaaS-Lösung, die durch die Optimierung abteilungsübergreifender Workflow-Prozesse für Transparenz und Compliance im gesamten Unternehmen sorgt. Da die Bereitstellung als SaaS erfolgt, müssen sich Benutzer zudem keine Gedanken über Updates oder den Zugriff auf die neueste Softwareversion machen.

RunMyJobs Praxisbeispiel

ALSO wählte Redwood als Lösung, um die Geschwindigkeit bei der Verarbeitung von Kundenaufträgen zu erhöhen. Durch die Implementierung der Redwood-RunMyJobs-Lösung innerhalb einer Woche integrierte ALSO erfolgreich seine Lageranwendung mit seinen SAP-Prozessen und kann eingehende Aufträge schnell bearbeiten.

Dank der Automatisierung von Redwood konnte ALSO Automatisierungsprozesse einmal erstellen und wiederholt nutzen. Dies führte zu einer deutlichen Reduzierung von 46.000 SAP-Jobdefinitionen auf 570 Redwood-Skripte, darunter 140 Job-Sets und 300 unabhängige Jobs. Zuvor benötigten sie ein Team von sechs spezialisierten SAP-Basis-Administratoren, um diese Prozesse zu verwalten. Mit der Einführung von Redwood benötigen sie nun jedoch nur noch einen einzigen Administrator, sodass das Team seine Kapazitäten für andere wichtige Aufgaben einsetzen kann.

Die Dienste von Redwood werden von Organisationen wie Arthex, Avaya, Epson und AMD genutzt. Ihre Angebote können Sie im folgenden Video prüfen:

Stonebranch UAC

Stonebranch verwaltet Massen-Workloads in verschiedenen Umgebungen, was für herkömmliche Tools zur Rechenzentrumsautomatisierung eine Herausforderung sein kann. Ältere Rechenzentrums-Tools verfügen möglicherweise über eine geringere Betriebskapazität als moderne und können Probleme bei der Datenbankintegration verursachen.

Moderne Workload-Automation-Tools (WLA) und Enterprise-Job-Scheduler können viele Geschäftsprozesse über mehrere Plattformen hinweg verarbeiten, Einsparungen maximieren und Leistung sowie Skalierbarkeit steigern. Stonebranch unterstützt sowohl On-Premises-Installationen als auch SaaS-/Cloud-Bereitstellungsmodelle. Stonebranch-Benutzer können auf community-gestützte, vorgefertigte Integrationen zugreifen.

Stonebranch Praxisbeispiel

Zum Beispiel benötigte ITERGO, ein IT-Dienstleistungsunternehmen der ERGO-Versicherungsgruppe, eine Alternative zu ihren herkömmlichen WLA-Tools, um ihr Massen-Rechenzentrum mit etwa 15 Millionen Transaktionen pro Tag zu verwalten, und wünschte sich Zuverlässigkeit bei Datentransaktionen.¹

Stonebranch bot ihnen eine einzige einheitliche Plattform, Universal Automation Center, die ihren Tivoli Workload Automation Scheduler, andere Scheduler und ihre cloudbasierten Datenbanken mit 38.000 Benutzern verband.

Die Plattform bot die folgenden Funktionen:

• Ein universeller Controller zur Verwaltung aller Plattformen im Rechenzentrum.
• Ein universeller Agent führt Prozesse auf verschiedener Software remote aus.
• Ein universeller Data Mover automatisiert die Daten-Pipeline zuverlässig und sicher über Ihre Server hinweg.
• Ein universeller Data-Mover-Gateway für die sichere Datenübertragung an Drittunternehmen aus dem Rechenzentrum.

ActiveBatch

Einer der wichtigsten Aspekte eines gut funktionierenden Rechenzentrums ist die rechtzeitige Datenbereitstellung an die Abteilungen oder Kunden. Der Betrieb über Cloud- und Virtual-Machine-Rechenzentren hinweg kann jedoch Sicherheitsbedenken aufwerfen, da die Integration von Systemen einer Gruppe von Mitarbeitenden Zugriff gewähren kann, die dazu nicht berechtigt sind.

ActiveBatch integriert Rechenzentren in On-Premises-, Cloud- und Hybridumgebungen über eine einzige Oberfläche, um das Workload-Management in Rechenzentren sicher zu unterstützen. ActiveBatch lässt sich zudem in Legacy-Systeme wie OpenVMS integrieren.

Das Tool unterstützt ereignisbasierte Trigger, sodass Aufgaben auf der Grundlage bestimmter Ereignisse wie Dateiänderungen, E-Mail-Eingängen oder Systemwarnungen gestartet werden können. Diese Funktion reduziert manuelle Eingriffe und gewährleistet die rechtzeitige Ausführung von Prozessen.

ActiveBatch Praxisbeispiel

Zum Beispiel nutzte Vero Skatt, eine finnische Steuerbehörde, ActiveBatch, um sechs Umgebungen in einer zentralen Oberfläche zu verbinden.² Sie nutzten die Benutzerberechtigungsfunktion von ActiveBatch, um Sicherheitsbedenken zu begegnen und den Zugriff von Benutzern/Gruppen auf bestimmte Datenbanken oder Anwendungen zu steuern. Sie verbesserten die Einhaltung interner und externer Prüfanforderungen und reduzierten gleichzeitig manuelles Scripting und die Fehlerbehebung erheblich.

Die Abläufe von Vero Skatt profitierten zusätzlich von ActiveBatch. Im Vergleich zu herkömmlichen Automatisierungstools wie dem Windows Task Scheduler verfügt ActiveBatch über eine Low-Code-Oberfläche mit einem Drag-and-drop-Workflow-Designer und mehreren Workflow-Ansichten. Die benutzerfreundliche Oberfläche von ActiveBatch ermöglichte es ihrer IT, vielfältige und komplexe Automatisierungsaufgaben zu entwickeln, die mit herkömmlichen Tools nur schwer zu bewältigen gewesen wären.

JAMS Scheduler

Die Rechenzentrumsverwaltung ist entscheidend dafür, dass Ihre Server Daten im gesamten Unternehmen austauschen können. Die Anbindung getrennter Rechenzentren mit PowerShell und anderer Software kann für Ihr IT-Team jedoch zeitaufwändig und überwältigend sein.

JAMS Scheduler basiert auf dem NET-Framework und kann Ihr IT-Team bei PowerShell-Skripten unterstützen. Darüber hinaus ermöglicht JAMS den IT-Teams, Workflows zwischen ihren Servern zu verstehen, schnelle Änderungen vorzunehmen und ihre Effizienz zu steigern – anders als herkömmliche Automatisierungstools. Das Relational Job Diagram von JAMS bietet eine grafische Darstellung der auf Servern ausgeführten Jobs, einschließlich ihrer Beziehungen, Trigger, Abhängigkeiten und mehr.

JAMS Praxisbeispiel

Zum Beispiel widmete Jupiter, eine Fondsverwaltungsgesellschaft, viel Zeit der Überwachung seiner Prozesse, Sicherheit und Compliance. Die Laufzeitverschlüsselung, Compliance-Prüfung und verschiedene andere Funktionen von JAMS ermöglichten es, mit ihren Prozessen etwa 36.000 aus 1.000 FTP- und ETL-Prozessen über Hunderte von Servern zu generieren.³

BMC Control-M

Ein reibungsloser Geschäftsbetrieb erfordert eine effektive Prozess-Orchestrierung Ihrer Anwendungen und Datenflüsse innerhalb Ihres Rechenzentrums. Wenn Ihr Unternehmen wächst, kann die Verwaltung dieser Organisation für Ihr IT-Team zunehmend komplexer werden, insbesondere wenn es darum geht, mit manuellen oder herkömmlichen Tools Schritt zu halten.

Control-M, entwickelt von BMC Software, ist ein Workflow-Automatisierungs- und Job-Scheduling-Tool, das komplexe Stapelverarbeitung in unterschiedlichen Umgebungen optimieren und verwalten soll. Im Kontext der Rechenzentrumsautomatisierung bietet Control-M eine zentrale Plattform zur Orchestrierung von Workflows und stellt sicher, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge, zu den richtigen Zeiten und mit minimalem manuellem Eingriff abgeschlossen werden. Dieser Ansatz hilft Rechenzentren, einen zuverlässigen Betrieb aufrechtzuerhalten und gleichzeitig große Mengen voneinander abhängiger Aufgaben effizient zu bewältigen.

Control-M Praxisbeispiel

Als KoçSistem zu einem der größten Technologieunternehmen der Türkei heranwuchs, litt das Infrastrukturteam zunehmend unter Personalmangel und einer Überzahl an Servern. Sie hatten Schwierigkeiten, ihre Server so einzurichten, dass sie hohe Compliance-Standards erfüllten, und Server-Patches zu verwalten, was zu Sicherheitslücken führte.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools bot das moderne WLA-Tool Control-M Patch- und Compliance-Management. Das Patch-Management unterstützte sie in ihrer CI/CD-Pipeline, indem es die Zeit für Server-DevOps-Vorgänge wie das Herunterladen, Analysieren, Testen und Einspielen von Patches verschiedener Anbieter reduzierte. Das Compliance-Management half KoçSistem, seine Ressourcen besser zu nutzen, und erzielte eine Patch-Compliance-Quote von etwa 100 %.⁴

IBM WLA

Bei herkömmlichen Automatisierungstools kann die Software oder KI gelegentlich ungenaue Schätzungen zu Server- und Verarbeitungskapazitäten abgeben, was zu ungenauen Schätzungen der Aufgabenfertigstellung führt. Dies kann zu schlechten Planungsentscheidungen führen, die Verzögerungen und Ineffizienzen im Workflow des Rechenzentrums verursachen.

Die WLA-Lösungen von IBM enthalten einen Data Advisor, der die Wahrscheinlichkeit verringert, dass der Computer ungenaue Schätzungen vornimmt. Der Data Advisor (AIDA) kann Anomalien in der Gesamtarbeitslast oder bei bestimmten Jobs erkennen. So kann er Ihr IT-Team in die Lage versetzen, die Fertigstellungszeit von Aufgaben genau zu kennen und Ungenauigkeiten zu melden.

Außerdem kann er Daten aus Big Data, maschinellem Lernen und Datenanalysemethoden nutzen, um seine Schätzungen der Aufgabenfertigstellungszeit über externe und interne Server hinweg zu vergleichen und Ihr IT-Team über die Effizienz Ihres Rechenzentrums zu informieren. Darüber hinaus kann seine Benutzeroberfläche (UI) wertvolle Einblicke in die Effizienz des Rechenzentrums bieten, da sie historische Daten von Jobs und Workstations aufzeichnen, verfolgen und analysieren kann.

IBM Praxisbeispiel

Die Bemühungen von IBM im Bereich Rechenzentrumsautomatisierung umfassen die Zusammenarbeit mit dem Montpellier Data Center in Frankreich. Um die Umweltbelastung zu reduzieren und gleichzeitig die Servicequalität sicherzustellen, setzte das Rechenzentrum IBM Turbonomic und IBM Instana ein. Diese Tools analysierten den anwendungsbedingten Energieverbrauch und lieferten Optimierungsempfehlungen. Diese Automatisierung verbesserte die Betriebseffizienz und förderte die Nachhaltigkeitsziele des Rechenzentrums. ⁵

Continuous (ehemals bekannt als OpCon)

OpCon, die Workload-Automation-Plattform (WLA), die zuvor von SMA Technologies vertrieben wurde, wird jetzt von Continuous angeboten. Die Funktion OpCon Deploy ermöglicht es IT-Teams, Zeitplanänderungen in einer Entwicklungsumgebung zu erstellen und zu testen und anschließend versionierte, geprüfte Updates in die Produktion zu übertragen. Traditionell bearbeiteten Teams Live-Produktionspläne direkt, was laufende Geschäftsprozesse stören kann, während OpCon Deploy es ihnen ermöglicht, eine fehlgeschlagene Änderung zurückzusetzen.

Für das Reporting kopiert der Reporting Service von OpCon Daten in eine separate Reporting-Datenbank, sodass Berichtsabfragen den Live-Betrieb nicht verlangsamen. Teams können Berichte im Solution Manager, der Webschnittstelle von OpCon, anzeigen und herunterladen; vordefinierte und benutzerdefinierte BIRT-basierte Berichte bleiben verfügbar. Dies macht OpCon zu einer nützlichen Ergänzung einer DevOps-Toolbox für kontrollierte, risikoarme Automatisierungsänderungen.

Continous Praxisbeispiel

Die Oregon State Credit Union, die ihre Kernprozesse seit 2003 automatisiert hatte, riskierte, diese Automatisierung während einer großen Umstellung auf den Corelation KeyStone-Kern zu verlieren. Sie entschied sich für OpCon, weil es sich direkt in KeyStone integrieren lässt und es dem Team ermöglicht, seine bestehende Automatisierung weiterzuführen.

Ergebnisse:

• 600+ Jobs über 110 Zeitpläne hinweg automatisiert
• Mehrere Vollzeitbeschäftigte wurden für andere Aufgaben eingesetzt
• Schnellere Verarbeitung mit weniger manuellen Fehlern.⁶

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Tidal Software

Aufgrund von Ineffizienzen bei der Planung und der CPU-Verwaltung in Rechenzentren können Server während der Datenverarbeitung und -verteilung gelegentlich ausfallen und Verzögerungen verursachen. Tidal Software kann Überlastungen von Servern und CPU-Ausfälle erkennen und Aufgaben an cloudbasierte und Virtual-Machine-Umgebungen weiterleiten, um sicherzustellen, dass Ihre Service Level Agreements (SLA) eingehalten werden.

Tidal Software Praxisbeispiel

Zum Beispiel hatte ein Versicherungsplan-Unternehmen Schwierigkeiten, die Spitzen im Tagesgeschäft (etwa 25.000 bis 100.000 Jobs pro Tag) zu verarbeiten, und es traten immer mehr Fehler auf, da das Geschäfts- und Schadenvolumen zunahm. Darüber hinaus musste das Unternehmen die Versicherungspläne am nächsten Tag um 9:00 Uhr bei der Regierung einreichen, um finanzielle Strafen zu vermeiden.

Die Tidal-WLA-Automatisierung erfüllte die Anforderungen des Unternehmens und ermöglichte es, Spitzen von 6.000 bis 100.000 Anfragen zu bewältigen. Seit der Einführung von Tidal im Jahr 2007 hat das Unternehmen keine SLAs mehr verpasst.⁷

AWS Batch

AWS Batch ist ein vollständig verwalteter Dienst von Amazon Web Services, der Entwicklern, Wissenschaftlern und Ingenieuren ermöglicht, Batch-Computing-Workloads beliebiger Größe effizient auszuführen. Er automatisiert die Bereitstellung und Verwaltung der erforderlichen Infrastruktur, sodass sich die Benutzer auf die Analyse von Ergebnissen und die Lösung von Problemen konzentrieren können, ohne sich um die Verwaltung von Batch-Computing-Software oder Serverclustern kümmern zu müssen. AWS Batch lässt sich in andere AWS-Services integrieren und bietet eine robuste und skalierbare Lösung für Batch-Processing-Anforderungen in verschiedenen Branchen.

AWS Batch Praxisbeispiel

Der globale Chip-Designer Arm Limited migrierte seine komplexen EDA-Engineering-Workloads von lokalen Rechenzentren zu AWS, um schnelles Wachstum und Skalierung zu unterstützen. Der Umzug in die Cloud optimierte die Rechenkosten, steigerte die Engineering-Effizienz und verkürzte die Markteinführungszeit. Heute nutzt Arm sogar AWS-Instanzen, die auf der eigenen Architektur basieren, um zukünftige Chips zu entwerfen und zu verifizieren. ⁸

AutoSys

AutoSys optimiert die Rechenzentrumsautomatisierung durch die Planung, Verwaltung und Überwachung von Aufgaben über mehrere Plattformen wie Linux, Windows und UNIX hinweg. Die ereignisgesteuerten Funktionen starten Aufgaben auf der Grundlage bestimmter Bedingungen und sorgen für eine effiziente Workflow-Ausführung. Mit Echtzeit-Tracking, Warnmeldungen und Abhängigkeitsverwaltung reduziert AutoSys manuelle Eingriffe, erhöht die Zuverlässigkeit und optimiert komplexe Rechenzentrumsabläufe.

AutoSys Praxisbeispiel

Hanwha Life Insurance Co Ltd ist ein globaler Lebensversicherer mit Hauptsitz in Südkorea. Angesichts der Notwendigkeit, die IT-Effizienz zu steigern und den Aufwand für IT-Management-Aufgaben zu verringern, wollte Hanwha Life die Job-Planung durch mehr Automatisierung optimieren. Hanwha Life führte AutoSys Workload Automation ein.

Die Lösungen werden derzeit genutzt, um Aufgaben sowohl in Mainframe- als auch UNIX-Umgebungen zu planen, insbesondere im Zusammenhang mit den Buchhaltungssystemen und dem Data Warehouse des Unternehmens; insgesamt werden etwa 8.000 Jobs verwaltet. Das IT-Team von Hanwha nutzt intuitive Online-Konsolen, mit denen es Jobs nach Workload und Server kategorisieren sowie Batch-Job-Konfigurationen bequem ändern kann.

Virtuelle Rechenzentren (VDC)

Tools für virtuelle Rechenzentren ermöglichen es Unternehmen, physische Hardware in softwaredefinierte Pools aus Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen zu abstrahieren. Im Gegensatz zu Service-Orchestrierungsplattformen bieten diese Tools eine vollständige Cloud-Infrastrukturautomatisierung über eine einheitliche Verwaltungsoberfläche.

1. IONOS

IONOS Cloud bietet den Data Center Designer (DCD) für Unternehmen, die einen visuellen Ansatz für die Infrastrukturverwaltung in Verbindung mit strengen Compliance-Rahmenbedingungen benötigen. Zu den wichtigsten Funktionen von IONOS gehören:

• Visueller Data Center Designer: Eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), mit der IT-Architekten Server, Storage und Firewalls per Drag-and-drop bereitstellen und konfigurieren können.
• Europäische Datenhoheit: Konform mit der DSGVO und europäischen Cloud-Initiativen (wie GAIA-X) und gewährleistet die Abschottung von Datenzugriffsgesetzen außerhalb der EU.
• Live-Skalierung: Ermöglicht Anpassungen von CPU, RAM und Storage-Zuweisung in Echtzeit, ohne dass Systemneustarts erforderlich sind.

Praxisbeispiel für Ionos

Architrave ist eine führende europäische PropTech-Asset-Plattform, die Immobiliendaten im Wert von über 60 Milliarden € verwaltet. IONOS Cloud stellte dem IT-Team von Architrave die Data Center Designer-Plattform zur Verfügung, um komplexe Multi-Server-Netzwerktopologien bei Bedarf visuell abzubilden, zu ändern und zu verbinden.

Die Plattform bot die folgenden Funktionen:

• Eine selbstdokumentierende Canvas zur visuellen Neukonfiguration des Netzwerk-Routings ohne CLI-Tippfehler.
• Sofortige visuelle Infrastrukturbereitstellung, um zusätzliche Ressourcen mit einem Klick bereitzustellen.
• Souveräne Multi-Server-Bereitstellung, die Kundendatensätze vollständig in einer DSGVO-konformen Umgebung isoliert.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters bietet Software für hyperkonvergente Infrastruktur (HCI), die virtuelle Rechenzentren in Private- und Public-Clouds in einer einzigen Betriebsoberfläche vereint.

• Hybride Multi-Cloud-Portabilität: Verschiebt virtuelle Maschinen und umfangreiche Workloads ohne Änderungen zwischen On-Premises-Rechenzentren und Public Clouds (wie AWS oder Azure).
• Infrastruktur-Lebenszyklus per Klick: Automatisiert Vorgänge wie Storage-Skalierung, Cluster-Bereitstellung und Firmware-Patching.
• Ungewöhnliche Ausfallsicherheit: Bietet integrierte Datenreplikation und selbstheilende Storage-Automatisierung, die Hardwarefehler im Hintergrund erkennt und behebt.

Praxisbeispiel für Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, eine schottische Regierungsbehörde, die über 1.5 Millionen Acres Staatsforst verwaltet, nutzte NC2 auf Microsoft Azure, um seine lokale Nutanix-Plattform mit rund 300 VMs im Rahmen einer Cloud-First-Vorgabe in die Public Cloud zu erweitern. Der Wechsel brachte:

• No-Refactor-Migration zu Azure unter Wiederverwendung vorhandener Lizenzen und Fähigkeiten
• On-Demand-Skalierbarkeit für unvorhersehbare Kapazitätsanforderungen.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director ist eine unternehmenstaugliche Automatisierungsplattform zur Verwaltung mandantenfähiger virtueller Rechenzentrumsressourcen über verteilte Hardwareumgebungen hinweg, mit Funktionen wie:

• Mandantenfähiges Ressourcen-Pooling: Isoliert Compute-, Netzwerk- und Storage-Pools für verschiedene Geschäftsbereiche oder Kunden innerhalb derselben physischen Infrastruktur.
• Umfangreiches REST-API-Ökosystem: Ermöglicht die vollständige Automatisierung der Rechenzentrumsbereitstellung mit gängigen Infrastructure-as-Code-Tools (IaC) wie Terraform.
• Integriertes Networking: Nutzt VMware NSX, um komplexe Netzwerkkonfigurationen, Mikrosegmentierung und Firewalls sofort zu automatisieren.

Praxisbeispiel für VMware Cloud Director

Expedient, ein US-Infrastruktur- und Cloud-Service-Provider, nutzte VMware Cloud Director zusammen mit VMware Cloud Foundation, NSX und vSAN, um Endkunden ein mandantenfähiges Full-Stack-Cloud-Betriebsmodell bereitzustellen. Die Umstellung brachte:

• 30 % mehr Betriebseffizienz
• 18 % niedrigere Infrastrukturkosten.¹¹

Data-Warehouse-Automatisierung

Während die Rechenzentrumsautomatisierung Infrastruktur- und Serverabläufe optimiert, müssen Unternehmen auch sicherstellen, dass ihre Daten-Pipelines, ETL-Prozesse und Data Warehouses für nahtlose Analysen und Berichte automatisiert sind. Tools zur Data-Warehouse-Automatisierung tragen dazu bei, die Entwicklungszeit zu verkürzen, Datenbankaktualisierungen zu optimieren und die Datengenauigkeit zu verbessern.

Viele der zuvor genannten Workload-Automation-Tools (WLA) bieten Funktionen zur Data-Warehouse-Automatisierung. Es gibt jedoch auch dedizierte DWA-Lösungen, die speziell für die Optimierung von Data-Warehousing-Prozessen entwickelt wurden.

• Nahtlose Integrationen: DWA-Tools sollten vorgefertigte Konnektoren, APIs und Echtzeit-Integration unterstützen, um Daten problemlos aus Datenbanken (SQL, Oracle), operativen Systemen (CRM, ERP) und Drittanwendungen zu übernehmen und gleichzeitig einen reibungslosen Datenfluss zu BI- und Analyseplattformen sicherzustellen.
• Low-Code-Automatisierung: Ein Drag-and-drop-Workflow-Designer, vorgefertigte Automatisierungsvorlagen und metadatengesteuerte Automatisierung reduzieren den manuellen Codierungsaufwand und ermöglichen eine schnellere und effizientere Verwaltung von Daten-Pipelines.
• Automatisierung von ETL-Tests: Automatisiert die Validierung von Datenextraktion, Transformation und Schemaänderungen, indem Genauigkeit, Einhaltung von Geschäftsregeln und Konsistenz zwischen Quell- und transformierten Daten sichergestellt werden, wodurch Fehler in Analysen und Berichten reduziert werden.

Data-Warehouse-Automatisierung (DWA) vs. Rechenzentrumsautomatisierung (DCA)

Hier sehen Sie, wie sich die beiden Technologien unterscheiden:

• Fokus:
  • DWA konzentriert sich auf die Automatisierung von Design, Bereitstellung, Betrieb und Wartung eines Data Warehouse.
  • DCA deckt die gesamte IT-Infrastruktur in einem Rechenzentrum ab und automatisiert Hardware-, Software- und Netzwerkkonfigurationen.
• Zu automatisierende Aufgaben:
  • Für DWA: Datenaufnahme- und ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), Schemaerstellung und -aktualisierungen, Datenmodellierung und -optimierung, Performance-Tuning, Metadatenverwaltung, Tests und Validierung von Daten-Pipelines
  • Für DCA: Server-Bereitstellung und -Orchestrierung, Storage- und Netzwerkverwaltung, Sicherheitskonformität und Überwachung, Disaster-Recovery- und Backup-Automatisierung, Energiemanagement und Ressourcenoptimierung.

Rechenzentrumsorchestrierung

Rechenzentrumsorchestrierung ist die koordinierte Verwaltung voneinander abhängiger IT-Aufgaben über Server, Storage, Netzwerke und Anwendungen hinweg, um sicherzustellen, dass Prozesse in der richtigen Reihenfolge und pünktlich ausgeführt werden. Im Gegensatz zur Automatisierung, die einzelne Aufgaben oder Skripte ausführt, konzentriert sich die Orchestrierung auf den End-to-End-Workflow und verbindet mehrere automatisierte Aufgaben zu einem nahtlosen, zuverlässigen Prozess.

Rechenzentrumsorchestrierung vs. Rechenzentrumsautomatisierung

• Automatisierung: Führt einzelne Aufgaben automatisch aus (z. B. ein Skript ausführen, einen Server sichern).
• Orchestrierung: Koordiniert mehrere automatisierte Aufgaben über Systeme hinweg, um einen vollständigen Geschäfts- oder IT-Workflow effizient zu erreichen.

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{Top 13 Tools & Fallstudien zur Rechenzentrumsautomatisierung}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/data-center-automation-tools}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 10. August 2026}
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Änderungsprotokoll

11 Aktualisierungen

2026202520242023

1. 29. Jul

   Ein Forestry-and-Land-Scotland-Praxisbeispiel zum Abschnitt Nutanix Cloud Clusters hinzugefügt.

2. 22. Jun

   DigitalOcean und Vultr im Abschnitt zu virtuellen Rechenzentren durch Nutanix Cloud Clusters und VMware Cloud Director ersetzt.

3. 17. Jun

   Abschnitt "Automatisierte Cloud-Infrastruktur-Alternativen" zu IONOS, DigitalOcean und Vultr mit Fallstudien hinzugefügt.

4. 17. Mär

   Das ActiveBatch-Produkt wurde aus dem Artikel entfernt.

Referenzlinks

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

IBM

6.

Carries proven automation onto a new core | Case Study | Continuous

Continuous

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

Enterprise Cloud by IONOS: eine sichere Grundlage

10.

Nutanix NC2 Helps Forestry and Land Scotland Migrate to Public Cloud

11.

Expedients Transformation zu einem Cloud-Betriebsmodell

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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