Thought Leadership
AIOps unterstützt den IT-Betrieb durch die intelligente Analyse großer Datenmengen, das Erlernen des Systemverhaltens und die automatische Empfehlung von Maßnahmen.
Sind Ihre Systeme im letzten Jahr einfacher geworden? Bekommen Sie weniger Betriebsdaten aus ihnen heraus? Wir alle wünschten, die Antwort auf beide Fragen wäre „ja”, aber wir wissen, dass das nicht der Fall ist. Mit der zunehmenden Einführung von hybriden Cloud-Umgebungen und Spitzentechnologien wird es für IT-Betriebsteams immer schwieriger, mit der Komplexität und dem schieren Datenvolumen, das digitale Systeme erzeugen, Schritt zu halten.
Heute müssen Kunden Millionen von Metriken pro Sekunde aus verschiedenen Tools aufnehmen. Ohne die Leistungsfähigkeit von AIOps gäbe es keine praktische Möglichkeit, die Betriebsteams so zu skalieren, dass sie diese Datenmenge effektiv bewältigen können.
Auch der Einsatz steigt weiter. Eine einzige Stunde Ausfallzeit kann ein Unternehmen mehr als 300.000 US-Dollar kosten, so die überwiegende Mehrheit (91 %) der Befragten in der ITIC-Umfrage zur globalen Server-Hardware-Sicherheit 2022. 44 % der Befragten gaben an, dass eine einzige Stunde Ausfallzeit sie mehr als 1 Million Dollar kostet. Kein Wunder, dass AIOps ein so heißes Thema ist. Firmen, die AIOps richtig implementieren, setzen qualifizierte Mitarbeiter*innen frei, um an innovativen Projekten zu arbeiten, während KI/ML-gestützte Software die zunehmende Menge an Metriken, Ereignissen und Protokollen bewältigt und gleichzeitig sicherstellt, dass die Firma weiterhin reibungslos funktioniert.
Wie alle Bemühungen um Unternehmenssoftware ist auch die Einführung von AIOps ohne Plan kein empfehlenswerter Weg zum Erfolg. Wie können Sie erfolgreich sein? Beginnen Sie mit diesen fünf Anwendungsfällen:
Erkennung von Anomalien
Wie es funktioniert: Die KI-gestützte fortschrittliche Anomalieerkennung findet Ausreißer in den Daten und hilft bei der dynamischen Festlegung von Grundlinien für Dienste – das Verhalten des Systems legt automatisch Schwellenwerte für die Erzeugung von Ereignissen fest.
Die erweiterte Anomalieerkennung umfasst in der Regel multivariate Algorithmen und kann sich automatisch an das Systemverhalten anpassen, das sie im Laufe der Zeit erlernt. Mit den daraus resultierenden Erkenntnissen können Sie Ihre Systeme intelligenter überwachen, wobei die Warnschwellen automatisch an die normalen Verhaltenseigenschaften der Systeme angepasst werden.
Ereigniskorrelation
Wie es funktioniert: AIOps reduziert das „Rauschen“ der unzähligen Ereignisse in einer Umgebung. Es bricht Datensilos auf, indem es Daten in Form von Protokollen, Ereignissen, Spuren und Metriken aufnimmt.
Fortschrittliche AIOps-Technologien können Ereignisse entlang mehrerer Zeit-, Text- und Topologiedimensionen korrelieren, um „Rauschen“ wie doppelte und abhängige Ereignisse zu eliminieren und mehrere zugrunde liegende Ereignisse zu übergeordneten Situationen zu aggregieren.
Isolierung der Grundursache
Wie es funktioniert: Um die Grundursache eines Problems zu verstehen, ist ein genauer Überblick über die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen in Ihrer Umgebung erforderlich. Durch den Einsatz von Topologie-gestützter, wissensbasierter KI/ML können die Ursachen genauer identifiziert werden, wodurch die Zeit bis zur Erkennung der Problemursache verkürzt wird.
Durch die Anwendung dieser Art von fortschrittlicher Analyse auf Betriebsmetriken für die gesamte Infrastruktur und alle Anwendungen kann AIOps das eigentliche Problem ausfindig machen, wodurch IT-Teams Zeit und Energie sparen, die an anderer Stelle besser eingesetzt werden könnten, und die Betriebskosten für das Unternehmen senken.
Intelligente Automatisierung und Behebung von Problemen
Wie es funktioniert: Auch wenn die Reduzierung des Ereignisrauschens und die Suche nach der Grundursache von Problemen wertvoll sind, kommt es letztendlich darauf an, die Abhilfemaßnahmen zu ergreifen, um das Problem zu beheben. Moderne AIOps-Lösungen unterstützen automatisierte Abhilfemaßnahmen, die als Reaktion auf Probleme ergriffen werden können – idealerweise sind sie in der Lage, mit einer breiten Palette von Automatisierungsplattformen und -tools integriert zu werden.
Wenn sich Betriebsteams mit Automatisierungen vertraut machen, die auf dem historischen Erfolg von Abhilfemaßnahmen basieren, können sie Richtlinien definieren, damit diese Maßnahmen automatisch auf der Grundlage der erkannten Grundursache ergriffen werden. Mit der Zeit kann AIOps lernen, wie erfolgreich die Automatisierung in verschiedenen Situationen war, um proaktiv Automatisierungsmöglichkeiten zu empfehlen.
Prädiktive Einblicke
So funktioniert es: Im Idealfall kann AIOps den IT-Betrieb auf das nächste Level heben, indem es vorausschauend potenzielle Probleme voraussieht und Korrekturmaßnahmen ergreift, bevor sie auftreten. Dazu gehört das Erkennen von Ressourcensättigung und Kapazitätsgrenzen, indem das organische Wachstum eines Systems prognostiziert und aus dem bisherigen Verhalten gelernt wird. Die Betriebsteams können dann Maßnahmen wie die Bereitstellung zusätzlicher Kapazitäten oder Ressourcen festlegen, bevor es zu einem Problem kommt.
AIOps-Systeme können auch historische Datenmuster untersuchen und erkennen, wo ein Systemausfall oder eine Leistungsverschlechterung zu erwarten ist. Diese Art der vorausschauenden Echtzeit-Warnung erspart der IT-Abteilung eine mögliche Reaktion auf ein Problem und ermöglicht es dem Unternehmen stattdessen, Serviceausfälle zu verhindern.
Firmen können keine digitalen Erlebnisse am Frontend liefern, ohne auch die richtigen Tools für die digitale Transformation des Backends einzusetzen. AIOps wird den IT-Betrieb in die Lage versetzen, zunehmend digitale Unternehmen zu unterstützen, indem große Datenmengen intelligent analysiert werden, das Systemverhalten erlernt wird und automatisch Maßnahmen empfohlen werden, sowohl proaktiv, um Systemausfälle zu verhindern, als auch als Reaktion auf eine schnelle Ursachenisolierung von Problemen, die nicht verhindert werden konnten.
Die Konzentration auf diese fünf Anwendungsfälle ermöglicht es Unternehmen, neue Anwendungsarchitekturen und zunehmend komplexe, hybride Ökosysteme zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass der IT-Betrieb mit den Anforderungen des Unternehmens und den sich entwickelnden Kundenanforderungen Schritt hält.
