AIOps voor Datacenters: LLM's Gebruiken voor het Beheren van AI-Infrastructuur

Bijgewerkt op 11 december 2025

Update december 2025: 67% van de IT-teams gebruikt nu automatisering voor monitoring; geen enkele respondent rapporteert het ontbreken van moderne automatisering. Google DeepMind's koeling-AI bereikt 40% energiebesparing (15% PUE-verbetering). ServiceNow AI Agents triageren autonoom alerts, beoordelen impact, onderzoeken oorzaken en sturen herstel aan. LLM-aangedreven natuurlijke taalinterfaces vervangen gespecialiseerde querytalen voor infrastructuurbeheer.

Google DeepMind's autonome koeling-AI verminderde het energieverbruik voor datacenterkoeling met 40%, wat zich vertaalde naar een afname van 15% in de totale Power Usage Effectiveness (PUE).[^1] Elke vijf minuten haalt het systeem snapshots op van duizenden sensoren, voert deze door diepe neurale netwerken en identificeert acties die het energieverbruik minimaliseren terwijl aan veiligheidseisen wordt voldaan.[^2] Toen DeepMind het systeem in 2018 implementeerde, werd het het eerste autonome industriële controlesysteem dat op zo'n schaal opereerde.[^3] Nu, zeven jaar later, breiden AIOps-platforms AI-gestuurde automatisering uit over elk aspect van datacenteroperaties, waarbij large language models natuurlijke taalinterfaces en geavanceerd redeneren over infrastructuurstatus mogelijk maken.

Een Futurum-enquête toont aan dat 67% van de IT-teams automatisering gebruikt voor monitoring, terwijl 54% AI-gestuurde detectie toepast om de betrouwbaarheid te verbeteren.[^4] Geen enkele respondent rapporteerde het ontbreken van moderne automatisering in hun omgeving.[^5] De vraag voor datacenterbeheerders is verschoven van óf ze AIOps moeten adopteren naar hoe agressief ze AI moeten inzetten in operationele workflows. De infrastructuur die AI-workloads draait, vertrouwt steeds meer op AI om zichzelf te beheren.

De AIOps-transformatie

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) combineert realtime monitoring met voorspellende analyses, waardoor platforms knelpunten kunnen identificeren, storingen kunnen voorspellen en resources kunnen optimaliseren voordat problemen de prestaties verstoren.[^6] Gartner introduceerde de term in 2016, als erkenning van de verschuiving van gecentraliseerde IT naar gedistribueerde operaties die cloud- en on-premises infrastructuur over de hele wereld omvatten.[^7]

Traditionele monitoring genereert alertstormen die operationele teams overweldigen. Een enkel infrastructuurincident kan duizenden gerelateerde alerts triggeren, die elk aandacht vragen terwijl ze de oorzaak maskeren. ServiceNow's event management reduceert ruis met 99% door events, tags en metrics te verwerken om actionable insights te tonen in plaats van ruwe alerts.[^8]

Van reactief naar voorspellende operaties

ServiceNow AIOps gebruikt machine learning-algoritmes om gerelateerde alerts te clusteren op basis van topologie, tags en tekstovereenkomst, waardoor alertstormen en operationele ruis worden verminderd.[^9] Geavanceerde unsupervised modellen identificeren opkomende problemen of afwijkende patronen uren voordat ze eindgebruikers beïnvloeden, waardoor vroegtijdig ingrijpen mogelijk is in plaats van incidentrespons.

Proactief incidentmanagement verandert operationele workflows fundamenteel. In plaats van te reageren op storingen, pakken teams degradatie aan voordat gebruikers het merken. De verschuiving van reactieve naar preventieve operaties verkort de gemiddelde hersteltijd (MTTR) en voorkomt veel incidenten volledig.[^10]

Metric Intelligence analyseert continu metrische data voor snelle anomaliedetectie en dynamische drempelwaarden.[^11] Statische drempelwaarden genereren valse alerts wanneer normale operationele bereiken variëren met tijdstip, workloadpatronen of seizoensfactoren. Dynamische drempelwaarden passen zich aan aan daadwerkelijk gedrag en waarschuwen alleen bij echte anomalieën.

LLM's voor IT-operaties

Large language models transformeren hoe operationele teams omgaan met monitoring- en automatiseringssystemen. Een gedetailleerde survey analyseerde 183 onderzoeksartikelen gepubliceerd tussen januari 2020 en december 2024 over LLM-toepassingen in AIOps.[^12] Het onderzoek toont toenemende verfijning in het toepassen van taalmodellen op operationele uitdagingen.

Natuurlijke taalinterfaces

Moderne AIOps-platforms ondersteunen chatbot- of LLM-aangedreven interfaces voor snellere mens-AI-samenwerking.[^13] Operators bevragen de infrastructuurstatus met natuurlijke taal in plaats van gespecialiseerde querytalen. Het LLM vertaalt vragen naar passende monitoringqueries en synthetiseert resultaten tot begrijpelijke samenvattingen.

Onderzoekers stellen effectieve LLM-aangedreven AI-assistenten voor IT Operations Management voor die AIOps-uitdagingen kunnen aanpakken.[^14] Verschillende taalmodellen variëren in trainingsdata, architectuur en parameteraantal, wat hun capaciteiten in IT-operatietaken beïnvloedt. Kleinere modellen zoals Mistral Small 7B tonen opmerkelijke efficiëntie in redeneren en toolselectie ondanks hun beperkte omvang.[^15]

AI-agents voor autonome operaties

ServiceNow's AI Agents voor AIOps triageren autonoom alerts, beoordelen zakelijke en technische impact, onderzoeken oorzaken en sturen herstel aan via gecoördineerde agentische workflows.[^16] AI Agents voor Observability breiden mogelijkheden uit door samen te werken met APM- en observability-tools van derden om service-impact te analyseren en onderzoeken te prioriteren.

De progressie van monitoring naar alerting naar autonoom herstel vertegenwoordigt een fundamentele capaciteitsuitbreiding. Eerdere AIOps-systemen detecteerden problemen en informeerden mensen. Huidige systemen handelen steeds vaker routinematige incidenten af zonder menselijke tussenkomst en escaleren alleen situaties die oordeelsvermogen of autorisatie vereisen buiten hun geconfigureerde grenzen.

AI-gestuurde koelingsoptimalisatie

Datacenterkoeling vertegenwoordigt een van de meest succesvolle AIOps-toepassingen, met meetbare energiebesparingen die de aanpak valideren.

DeepMind's autonome koeling

DeepMind ontwikkelde een neuraal netwerkframework dat 40% reductie in koelingsenergie bereikt, gebruikmakend van 2 jaar monitoringdata van Google-datacenters.[^17] De netwerkarchitectuur gebruikte 5 verborgen lagen met elk 50 nodes, die 19 genormaliseerde invoervariabelen verwerkten om optimale controleacties te voorspellen.[^18]

Het systeem opereert autonoom en stuurt aanbevolen acties naar datacentercontrolesystemen voor verificatie en implementatie.[^19] Veiligheidsbeperkingen zorgen ervoor dat aanbevelingen binnen acceptabele operationele grenzen blijven. Het controlesysteem valideert aanbevelingen voor uitvoering, waarbij menselijk toezicht behouden blijft terwijl AI-gestuurde optimalisatie mogelijk wordt.

Het succes toont aan dat AI complexe fysieke systemen kan optimaliseren voorbij menselijke intuïtie. Operators kunnen niet handmatig honderden variabelen elke vijf minuten aanpassen om optimale efficiëntie te bereiken. AI handelt de continue optimalisatie af terwijl mensen uitzonderlijke situaties en systeemtoezicht voor hun rekening nemen.

Schneider Electric en NVIDIA-partnerschap

In 2025 ging Schneider Electric een partnerschap aan met NVIDIA om AI-geoptimaliseerde referentiearchitecturen te ontwerpen die rackdichtheden tot 132 kW ondersteunen.[^20] De gezamenlijke oplossing verminderde het energieverbruik voor koeling met bijna 20%. Het partnerschap demonstreert leverancierssamenwerking die AI-optimalisatie toepast op next-generation high-density infrastructuur.

Intelligente load balancing aangedreven door AI zorgt ervoor dat workloads op de meest energie-efficiënte manier over servers en koelsystemen worden verdeeld.[^21] De optimalisatie houdt tegelijkertijd rekening met zowel compute-efficiëntie als thermisch beheer, en vindt configuraties die handmatige planning zou missen.

Infrastructuurautomatisering op schaal

AIOps reikt verder dan monitoring naar actief infrastructuurbeheer, waarbij configuratie-, deployment- en hersteltaken worden geautomatiseerd.

Configuratiebeheer

58% van de ondernemingen gebruikt infrastructure-as-code of configuratieautomatiseringstools zoals Ansible en Terraform om apparaatconfiguraties te beheren.[^22] Engineers schrijven scripts en gebruiken versiebeheerde playbooks in plaats van handmatig in te loggen op switches. De automatisering zorgt voor consistentie en creëert audittrails voor compliance.

AIOps-platforms integreren met configuratiebeheer om drift tussen de daadwerkelijke en beoogde staat te detecteren. Wanneer monitoring configuratieafwijkingen identificeert, herstelt geautomatiseerd herstel de beoogde configuraties zonder handmatige tussenkomst. De gesloten lus van detectie tot herstel versnelt de respons en vermindert menselijke fouten.

Voorspellend onderhoud

Health Log Analytics biedt realtime analyse en monitoring van logs, waardoor snelle identificatie van anomalieën wordt gegarandeerd.[^23] Loganalyse op schaal vereist AI-assistentie: mensen kunnen niet miljoenen logregels lezen om patronen te identificeren die op naderende storingen wijzen.

Voorspellend onderhoud reikt verder dan software naar fysieke infrastructuur. Temperatuurtrends, energieverbruikspatronen en prestatie-degradatie-indicatoren signaleren hardwarestoringen voordat ze optreden. Het plannen van onderhoud tijdens geplande windows voorkomt ongeplande storingen die operaties verstoren.

Digital twins en simulatie

Digital twins, AIOps en voorspellende analyses helpen bij het simuleren en optimaliseren van realtime prestaties, waardoor grotere betrouwbaarheid en energie-efficiëntie worden gegarandeerd.[^24] Digital twins creëren virtuele representaties van fysieke infrastructuur, waardoor operators wijzigingen kunnen testen voordat ze in productie worden geïmplementeerd.

Capaciteitsplanning

Digital twins modelleren infrastructuurcapaciteit onder verschillende scenario's en helpen operators uitbreidingen te plannen en beperkingen te identificeren. AI analyseert historische patronen om toekomstige vereisten te voorspellen en beveelt capaciteitstoevoegingen aan voordat de vraag het aanbod overschrijdt.

De modelleringscapaciteit is bijzonder waardevol voor AI-infrastructuur waar GPU-deployments snelle capaciteitsgroei stimuleren. Digital twins simuleren koelvereisten, stroomdistributie en netwerkcapaciteit voor voorgestelde GPU-clusteruitbreidingen voordat kapitaal wordt vastgelegd.

Wijzigingsvalidatie

Het testen van infrastructuurwijzigingen in digital twin-omgevingen vermindert het risico op productie-incidenten. AI valideert voorgestelde wijzigingen tegen gemodelleerd infrastructuurgedrag en identificeert potentiële problemen voordat wijzigingen productie bereiken. De validatie vangt configuratiefouten en resourceconflicten op die anders storingen zouden veroorzaken.

AIOps implementeren voor AI-infrastructuur

Organisaties die AIOps inzetten voor datacenterbeheer moeten integratievereisten, datakwaliteit en operationele gereedheid overwegen.

Integratievereisten

ServiceNow's Integration Launchpad biedt begeleide setup voor AIOps-integraties met monitoringtools van derden.[^25] Organisaties kunnen out-of-the-box connectors configureren of aangepaste connectors maken voor niet-ondersteunde monitoringtools. De integratielaag aggregeert data van diverse bronnen in uniforme operationele views.

AI-infrastructuur bevat vaak gespecialiseerde monitoring voor GPU's, high-speed netwerken en opslagsystemen die verder gaan dan standaard servermonitoring. AIOps-implementaties moeten deze gespecialiseerde databronnen incorporeren om volledige infrastructuurzichtbaarheid te bieden.

Datakwaliteitsfundamenten

AIOps-effectiviteit hangt af van monitoringdatakwaliteit. Incomplete data, inconsistente labeling en hiaten in dekking beperken de nauwkeurigheid van AI-modellen. Organisaties moeten monitoringdekking en datakwaliteit auditen voordat ze geavanceerde analyses implementeren.

Historische data maakt het mogelijk om voorspellende modellen te trainen op organisatiespecifieke patronen. DeepMind gebruikte 2 jaar monitoringdata om koelingsoptimalisatiemodellen te trainen.[^26] Organisaties zonder voldoende historische data moeten mogelijk eerst data verzamelen voordat geavanceerde voorspellingen betrouwbaar worden.

Operationele gereedheid

Autonome operaties vereisen duidelijk beleid dat de autoriteitsgrenzen van AI definieert. Organisaties moeten beslissen welke acties AI-systemen zelfstandig kunnen uitvoeren versus welke menselijke goedkeuring vereisen. Beginnen met aanbevelingen en handmatige uitvoering bouwt vertrouwen op voordat autonome actie wordt ingeschakeld.

Introl's 550 field engineers ondersteunen organisaties bij het implementeren van AIOps voor GPU-infrastructuurdeployments.[^27] Het bedrijf stond op #14 in de 2025 Inc. 5000 met 9.594% driejarige groei, wat de vraag naar professionele infrastructuurdiensten weerspiegelt.[^28] Professionele deployment zorgt ervoor dat monitoringdekking, integratiekwaliteit en operationele procedures ondersteuning bieden

[Inhoud afgekapt voor vertaling]