Fix it before it’s broken – Eine Zukunft ohne Systemausfall

Der Albtraum ein jener Organisation: Systemausfälle, die nicht nur Kosten, sondern auch bleibende Schäden verursachen können. Doch wie schützt man sich gegen solch einen Blackout? Predictive Maintenance ist eine Antwort – intelligente Algorithmen, die noch vor Absturz der Plattform eingreifen.

Ein Arbeiten ohne digitale Infrastruktur ist kaum mehr vorstellbar. Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud-basierte Lösungen, um Produktions- und Arbeitsprozesse zu optimieren. Doch was passiert, wenn das System ausfällt oder eine Störung auftritt? Schon ein kurzer Ausfall kann schwerwiegende Konsequenzen haben und kostenintensive Reparaturen, Datenverlust oder gar Produktionsausfälle verursachen. Der Schlüssel zur Ausfallsicherheit von Plattformen und Anwendungen liegt in Predictive Maintenance, also in der Nutzung von Überwachungstechnologien, die Systemstörungen noch vor dem Auftreten identifizieren und beheben können. Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning lassen sich dabei Systemtests automatisieren und potenzielle Funktionsstörungen präventiv beheben.

Ein stabiler Start

Schon bei der Implementierung von Applikationen ist es wichtig, auf Plattformstabilität zu achten und intelligente Techniken zur Ausfallprävention einzusetzen. Fehler entstehen häufig, wenn bei der Entwicklung eines Systems Kontrollansätze vernachlässigt werden. Durch Continuous Deployment, zum Beispiel, kann dem vorgebeugt werden. Kontinuierliches Testing bei jedem Deployment schafft die Basis für ein stabil laufendes System. Hierzu empfiehlt es sich, die jeweiligen Tests noch vor der Entwicklung des zu testenden Moduls zu programmieren. Diese Methode sorgt für einen Prüfungsstandard im System, welcher durch kongruente Tests die Mehrzahl an Fehlern verhindert und die Fehlerresistenz erhöht.

Eine weitere Fehlerquelle steckt im mangelnden Risikomanagement aufseiten der digitalen Infrastruktur. Bereits bei der Entwicklung sind Prüfungs- und Maintenance-Prozesse zu bedenken, da Hardwareschäden selbst im besten System vorkommen. Mittels KI und Machine Learning kann hier eine Echtzeit-Überwachung implementiert werden, die kritische Muster frühzeitig erkennt und behebt. Viele Unternehmen setzen bereits auf Predictive-Maintenance-Technologien – gerade in der Industrie, wo an Hand von Umgebungstemperatur, Verschleißwerten, Laufleistung und anderen Variablen Wartungsbedarf genau vorhergesagt werden kann. Dieses Konzept lässt sich mit den richtigen Mitteln auch auf das Application Management übertragen. 

Alles im Blick 

Nach der Entwicklungsphase gilt es, das Monitoring aktiv in die digitale Wertschöpfung einzubinden. Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Systemüberwachung sind dabei parallele Analysen, die jede Systemebene gleichzeitig prüfen können. Auch hier gilt es, intelligente Technik, wie KI- oder ML-Tools, effizient zu nutzen, um Probleme vor der Entstehung zu beheben. Dazu sollte aufseiten der Applikation ein genaues Augenmerk auf den Requests-per-Minute liegen, um die Auslastung des Systems zu beobachten. Gleichzeitig sollte die Beanspruchung der einzelnen Ressourcen der Infrastruktur erfasst werden und der verfügbare Arbeitsspeicher, die CPU-Last und der Durchsatz (IOPS) konstant gemessen werden. 

Zu bekannten Monitoring Tools zählen dabei Dynatrace, New Relic oder auch AppDynamics. In einer kurzen Anlernphase erfassen die Tools die Normalwerte des Systembetriebs, um später Abweichungen frühzeitig zu erkennen. Durch eine holistische Überwachung der Applikation und Infrastruktur entfallen lästige Root-Cause-Analysen, da Fehlerquellen auf allen Systemebenen gleichzeitig identifiziert werden können.