Die Anforderungen an moderne Rechenzentren steigen – insbesondere durch den Einsatz von AI-Workloads, die enorme Datenmengen in Echtzeit verarbeiten. Mit der neuen BVQ° Plattformintegration für Cisco Nexus LAN unter NX-OS wird ein entscheidender Schritt in Richtung AI-Readiness gemacht: Netzwerkdaten auf Layer 2 werden sichtbar, analysierbar und in den Gesamtkontext der Infrastruktur eingebettet.

BVQ° erfasst und korreliert MAC-Adressen, VLANs, Port-Auslastung, CPU-Last und Transceiver-Statistiken direkt aus Cisco Nexus Switches. Die Daten werden unter NX-OS ausgelesen und in Echtzeit visualisiert. Dies ermöglicht eine präzise Bewertung von Netzwerkpfaden, Redundanzen und Lastverteilung – essenziell für AI-Szenarien.

AI-USE-CASES IM DETAIL

• Distributed Deep Learning
  Trainingsdaten werden über RDMA oder NVMe over TCP zwischen GPU-Knoten ausgetauscht.
  Vorteil: BVQ° erkennt, ob Interconnects überlastet sind oder ob die Topologie Engpässe aufweist, die den Trainingsdurchsatz limitieren.
• Realtime Inference für Edge-AI
  Anwendungen wie Videoanalyse oder Sprachverarbeitung benötigen garantierte Latenzzeiten. Vorteil: BVQ° identifiziert kritische Pfade und ermöglicht die Priorisierung von Inference-Traffic über VLAN-Tagging und QoS-Mechanismen.
• AI-basierte Storage-Tiering Daten werden dynamisch zwischen schnellen NVMe- und kapazitätsoptimierten Speicherlösungen verschoben. Vorteil: BVQ° zeigt, ob die Netzwerkpfade zwischen Storage und Compute die nötige Performance liefern – und wo Optimierungspotenzial besteht.
• Data Lake Ingestion für ML-Pipelines
  Große Datenmengen müssen aus verteilten Quellen effizient eingespeist werden.
  Vorteil: BVQ° erkennt, ob Ports oder Switches überlastet sind, ob MAC-basierte Verbindungen korrekt aufgebaut sind und ob die Lastverteilung funktioniert.
• AI-gestützte IT-Automation Vorteil: Monitoring-Daten aus BVQ° können in AI-gestützte Entscheidungsprozesse eingebunden werden – etwa zur automatisierten Reaktion auf Netzwerküberlastung oder zur dynamischen Anpassung von Routing-Strategien.

FAZIT

Mit dieser Integration wird BVQ° zur zentralen Instanz für die Analyse und Optimierung AI-relevanter Netzwerke – und damit zur Schlüsselkomponente für performante, ausfallsichere und zukunftssichere Rechenzentren.