AIOps: Was es ist, wie es funktioniert und wie es eingesetzt wird

In den letzten Jahren hat sich KI zu einer praktischen Realität für führende Unternehmen entwickelt. Diese befassen sich mit der Frage, wie sie mit der Technologie Prozesse rationalisieren und Innovationen vorantreiben können. Hier kommt AIOps ins Spiel, eine Kombination aus KI und IT-Betrieb, die digitale Erfahrungen und Effizienz verbessern soll.

Gartner definiert AIOps-Plattformen als Tools, die „Big Data- und Machine Learning Funktionen kombinieren, um alle primären IT-Abläufe zu unterstützen“, indem sie die ständig wachsende Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der von der IT generierten Daten skalierbar erfassen und analysieren. Nur wenige IT-Teams sind in der Lage, all diese Informationen effizient zu sammeln, zu überwachen, zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen, insbesondere wenn sie die meiste Zeit in unterschiedlichen Silos gespeichert sind. Herkömmliche IT-Management-Tools können mit der Komplexität und Geschwindigkeit des modernen IT-Betriebs nicht mehr mithalten und zwingen IT-Teams dazu, in unzählige Stunden manuell die Probleme zu beheben.

AIOps vereint hier alle Aspekte einer IT-Organisation unter einem einzigen, automatisierten Dach. Mit domänenübergreifenden Daten aus Infrastruktur, Netzwerken, Anwendungen, Benutzererfahrung, Geräten und Cloud, die alle miteinander korreliert und analysiert werden, kann die IT ein echtes Verständnis ihrer Umgebung erlangen und echte Geschäftsergebnisse in jedem Unternehmen und für jeden Mitarbeiter erzielen. Hier sind einige Beispiele, wie IT-Teams mit AIOps-Tools strategische Geschäftsziele erreichen können.

Probleme beheben, bevor sie überhaupt erkannt werden

AIOps der nächsten Generation kann Unternehmen dabei helfen, einen proaktiveren Ansatz zur Behebung von Netzwerkproblemen zu entwickeln – durch die Analyse von Daten, die Ermittlung potenzieller Leistungsprobleme und deren automatische Behebung, bevor sie von den Benutzern überhaupt bemerkt werden (oder bevor sie systemweit werden). Dies reduziert die Anzahl der Support-Tickets und Serviceanrufe, beschleunigt die durchschnittliche Reparaturzeit, reduziert Ausfallzeiten, verbessert die Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit und steigert die Produktivität des Unternehmens.

Analyse und Minderung der geschäftlichen Auswirkungen unerwünschter Ereignisse

Moderne Unternehmen sind agiler, produktiver, kollaborativer und schlanker geworden. Dies kann Unternehmen dem Risiko von Zusammenbrüchen, Ausfällen der Lieferkette, Ausfällen, Korruption und Cybersicherheitsbedrohungen aussetzen und zu Umsatz- und Einkommensverlusten, erhöhten Ausgaben und behördlichen Bußgeldern bis hin zu Reputationsschäden und verzögerter Markteinführung führen.

Mit AIOps können diese Risiken jedoch genau verstanden und vermieden werden. Die Vielzahl von täglichen Unternehmensdaten kann analysiert und verarbeitet werden, um die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen zu berechnen, wo und wann sie eintreten werden. Fortschrittliche Observability-Lösungen mit AIOps mindern oder meiden Risiken sogar komplett, indem sie umsetzbare Erkenntnisse liefern, Aufgaben priorisieren und Korrekturen automatisieren.

Intelligentes Ticketing ermöglichen

AIOps-Lösungen bieten automatisierte Ermittlungs-Workflows, die fortschrittliche Fehlerbehebungspraktiken von IT-Experten replizieren, um Untersuchungen zu automatisieren und zu beschleunigen. Diese benutzerfreundlichen Runbooks mit geringem oder keinem Code sammeln Beweise, erstellen Kontext und legen Prioritäten fest, damit IT-Teams bei Service-Desk-Tickets Zeit sparen und mehr Zeit für die Problemprävention haben. Außerdem können sie wiederkehrende Probleme lösen, bevor sie als Tickets angezeigt werden.

Observability-Plattformen mit AIOps setzen KI-basierte Algorithmen und Echtzeit-Datenanalysen ein, um den Testprozess zu automatisieren und Anomalien zu erkennen, bevor sie sich auf die Entwicklungspipeline auswirken. Zudem liefern sie relevante Erkenntnisse zur richtigen Zeit an die richtigen Personen. Und das alles mit einer Ursachenermittlung, die nach den Auswirkungen auf das Geschäft priorisiert wird. Ob es um reale Kosteneinsparungen, oder strategische Initiativen und Innovationen geht – mit AIOps kommt der wahre Wert von KI zum Vorschein.

Autor: Christian Siemann, Regional Director, Central EMEA bei Riverbed

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