Mit KI zu effizienten DevOps-Prozessen

In der modernen IT-Welt arbeiten Entwickler:innen und Operations kaum noch getrennt voneinander. Stattdessen verschmelzen Softwareentwicklung und Betrieb zu einem agilen, synchronisierten Prozess.

Gleichzeitig ist der Arbeitsalltag vieler DevOps-Teams von gleichbleibenden, sich immer wiederholenden Abläufen und Strukturen bestimmt, insbesondere bei der Fehlerbehebung. Um den Alltag für DevOps effizienter zu gestalten, lohnt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz. Denn KI kann dabei helfen, repetitive und zeitaufwendige Aufgaben schnell und effektiv zu erledigen und so mehr Freiraum für Innovationen zu ermöglichen. Für Birol Yildiz, den CEO und Gründer des Kölner Softwareunternehmens ilert, gibt es fünf wichtige Stellschrauben für DevOps-Teams, um das Incident-Management zu optimieren. Dank KI können diese ihre Arbeit produktiver organisieren und wieder mehr Raum für innovative Ansätze schaffen.

1. Bereit für den Ernstfall

Wenn Server ausfallen, Netzwerkverbindungen unterbrochen werden und Bugs auftreten, ist Eile geboten. Damit DevOps-Teams schnell und angemessen auf Vorfälle reagieren können, bedarf es beim Incident-Management einer vorausschauenden Planung. Hier kommt das Bereitschaftsmanagement ins Spiel. Welche Mitarbeitenden zu welchen Tages- und Nachtzeiten erreichbar sind oder wie die Zuständigkeiten rotieren, sind nur einige Komponenten eines effizienten On-Call-Managements. Die Automatisierung durch KI reduziert die manuelle Arbeit erheblich und stellt sicher, dass die Pläne fair und effizient erstellt werden. Dies verringert den administrativen Aufwand für die Teamleitung und sorgt für eine gleichmäßige Verteilung der Arbeitslast. Insbesondere bei der Erstellung von komplexen, mehrschichtigen Bereitschaftsplänen sind KI-Tools eine hilfreiche Unterstützung.

2. Die Alarmflut in den Griff bekommen

Ein DevOps-Team erhält oft mehrere Alarme von verschiedenen Monitoring-Tools zu ein und demselben Problem. Mithilfe von KI können sogenannte “Embeddings”-Modelle verwendet werden, um selbst komplexe Daten zu verarbeiten, indem sie diese in numerische Vektoren übersetzen. Auf diese Weise werden vielschichtige Ereignisdaten auf inhaltliche Ähnlichkeiten untersucht und anschließend geclustert. Die KI fasst diese Cluster dann zusammen und das Team erkennt sofort, dass es sich um das gleiche Problem handelt. Durch die Reduzierung der Alarmflut können sich die Teammitglieder auf die Lösung der Störung konzentrieren, anstatt durch doppelte Alarme abgelenkt zu werden.

3. Zeiteffizient kommunizieren

Doch auch jenseits der technischen Unterstützung kann Künstliche Intelligenz DevOps-Teams bei Störungs- und Prozessmanagement unterstützen. Während eines Vorfalls ist die Erstellung und Verteilung von Statusaktualisierungen an alle Beteiligten, einschließlich externer Stakeholder, besonders zeitaufwendig. KI-gestützte Kommunikation rationalisiert diesen Prozess durch die automatische Generierung und Verteilung standardisierter Statusberichte an die relevanten Kommunikationspartner. So wird sichergestellt, dass alle Beteiligten auf dem aktuellen Stand sind. Dies vereinfacht den internen und externen Informationsfluss und ermöglicht es den Ingenieur:innen, sich voll und ganz auf das zu lösende Problem zu konzentrieren.

4. Der Blick fürs Detail

Sobald ein Vorfall bewältigt ist, ist es die Aufgabe des DevOps-Teams, eine umfassende Post-Mortem-Analyse durchzuführen, um die Ursachen des Incidents zu ermitteln und den Prozess der Fehlerbehebung zu reflektieren. Dazu werden alle relevanten Logs, Metriken und Berichte gesammelt, die während und unmittelbar nach dem Ausfall erfasst wurden. Mithilfe von KI können Chat-Protokolle, Alarme und Systemlogs analysiert und ein detaillierter Bericht erstellt werden, der alle wichtigen Ereignisse und Entscheidungen im Laufe des Incidents dokumentiert. Dies spart Zeit und bietet detaillierte Einblicke, die manuell nur schwer zu erfassen wären. Das verbessert und erleichtert das Lernen aus vergangenen Vorfällen und verbessert zukünftige Reaktionsstrategien.

5. Wissensspeicher für die Zukunft

Die Reflexion über gemachte Fehler hilft, diese in Zukunft zu vermeiden. Mithilfe von KI können DevOps-Teams gelöste Vorfälle dokumentieren und für die künftige Nutzung archivieren. Mit entsprechenden Tools können Berichte, Dokumentationen und Protokolle automatisiert und zeitsparend erstellt werden. Darüber hinaus hilft KI bei der Pflege einer zentralen Datenbank, die relevante Informationen und Lösungen zu verschiedenen Incidents enthält und somit nicht nur für aktuelle Teammitglieder, sondern auch für zukünftige Neuzugänge einen Wissensspeicher darstellt. Durch personalisierte Lernprogramme, die auf den vorhandenen Daten basieren, können neue Kolleg:innen gezielt und effizient eingearbeitet werden. Dies verkürzt die Einarbeitungszeit und sorgt dafür, dass neue Mitarbeiter:innen schneller produktiv werden.

Fazit: Proaktiv statt reaktiv: KI transformiert DevOps-Strategien

In einer Branche, die oft von Hypes und Buzzwords getrieben wird, sticht KI im Incident-Management als perfekte Kombination hervor – eine echte Lösung für ein drängendes Problem also. Von der On-Call-Planung über die Reduzierung von doppelten Alarmmeldungen und die Verbesserung der Kommunikation bis hin zu Post-Mortem-Analysen und vorausschauender Wartung bietet KI zahlreiche Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Optimierung in der täglichen Arbeit von DevOps-Teams. Durch den Einsatz intelligenter Systeme können IT-Verantwortliche nicht nur schneller und präziser auf Vorfälle reagieren, sondern auch zukünftige Probleme frühzeitig erkennen und verhindern. Mit künstlicher Intelligenz wird aus einem reaktiven Management ein proaktives Handeln, das die Prozesse von DevOps-Teams kontinuierlich verbessert und damit ihren Arbeitsalltag effizienter gestaltet.