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AIops - Von der Theorie zur Praxis: Roboter bei Datenanalyse

AIOps: Von der Theorie zur Praxis

Technologien kommen und gehen. Wie verhält es sich mit AIOps, dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz im IT-Betrieb? Unternehmen sollten wissen, dass der Einsatz von AIOps schon heute signifikante Vorteile erzielt. Lesen Sie in diesem Beitrag, welche Herausforderungen den Bedarf an AIOps antreiben und welche wichtige Anwendungsfälle es für den Einsatz von AIOps gibt.

Zu viele Daten: Betriebs-Teams können nicht mithalten

Heute hängt der Geschäftserfolg von der optimierten Leistung und der kontinuierlichen Innovation von IT-gestützten Services ab. Gleichzeitig erlebt die IT-Landschaft weiterhin agile, schnelllebige Innovationen und Veränderungen.

Mit der Verbreitung von DevOps ist die Bedeutung von Echtzeitüberwachung und Beobachtbarkeit entscheidend für den Erfolg der heutigen beschleunigten Entwicklungszyklen. In Kombination mit der schnellen Einführung dynamischer, Cloud-nativer Anwendungen sind die Datenmengen explodiert, sodass Betriebs-Teams dieses exponentielle Wachstum nicht mehr verarbeiten und verwalten können. Dadurch werden die Anstrengungen, das Serviceniveau zu optimieren und gleichzeitig Innovationen zu ermöglichen, sowohl immer wichtiger als auch immer schwieriger.

Laut Gartner generieren IT-Infrastrukturen und -Anwendungen zwei- bis dreimal mehr Datenvolumen pro Jahr als in früheren Jahren.

Erschwerend kommt hinzu, dass die Vielzahl der verwendeten Tools die Effizienz und Produktivität in vielen Unternehmen beeinträchtigt. Im Durchschnitt verwenden Operations-Teams elf verschiedene Überwachungstools mit überlappendem Funktionsumfang. Das begünstigt Budgetüberschreitungen und führt zu höheren Wartungskosten. Darüber hinaus sehen sich IT-Teams mit den folgenden Problemen konfrontiert:

  • Zu viele Events ersticken die echten Probleme, reduzieren die Effizienz und erhöhen die mittlere Lösungszeit (MTTR).
  • Probleme bleiben unentdeckt, bis Nutzer und Kunden darauf stoßen.
  • Es dauert zu lange, Probleme zu lösen, was die SLA-Compliance gefährdet.
  • Durch die Anstrengung, Schritt zu halten, sind IT-Teams schlecht gerüstet, um Innovationen zu unterstützen, und müssen stattdessen hochqualifizierte Ressourcen für nicht-strategische Aufgaben wie Wartung einsetzen.

Das verspricht AIOps

Um die oben beschriebenen drängenden und zunehmenden Herausforderungen anzugehen, möchten viele Unternehmen Künstliche Intelligenz für IT Operations, kurz AIOps, einführen. AIOps stattet Operations-Teams mit einer Kombination aus maschinellem Lernen, Analysen, Anomalie-Erkennung und Automatisierung aus, um verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Geschwindigkeit im gesamten Unternehmen zu erzielen. Mit AIOps können Teams Probleme schneller finden und beheben und sogar die prädiktiven Erkenntnisse gewinnen, die sie benötigen, um zu verhindern, dass Probleme überhaupt auftreten.

Angesichts des enormen Potenzials von AIOps taucht das Thema immer häufiger in der Berichterstattung von Medien und Analysten auf. In einem aktuellen Report sagten IDC-Analysten beispielsweise voraus, dass bis Ende nächsten Jahres 70 Prozent der CIOs AIOps aggressiv anwenden werden, um Kosten zu senken, die IT-Agilität zu verbessern und Innovationen zu beschleunigen.

Kurzfristige Strategien

Unternehmen sind gut beraten, bei der Einführung von AIOps einen phasenweisen Ansatz zu wählen. Indem sie mit fokussierten Anwendungsfällen beginnen, können Teams schnell erhebliche Vorteile realisieren und sich positionieren, um das langfristige Potenzial von AIOps zu maximieren.

Tatsächlich haben erfolgreiche Operations-Teams bereits mit der Nutzung von AIOps-Funktionen begonnen und konnten dadurch erhebliche Vorteile erzielen. Hier sind einige Beispiele für wichtige Anwendungsfälle:

  • Erkennung von Anomalien: Es gibt zwei Arten von Erkennungstechniken für Anomalien: univariate und multivariate. Die univariate Anomalie-Erkennung sucht nach Anomalien in einzelnen Metriken, während die multivariate Anomalie-Erkennung ein einziges Modell für mehrere Metriken lernt. Beide sind aus AIOps-Sicht sehr nützlich, weil sie ungewöhnliche Verhaltensweisen identifizieren. Diese ungewöhnlichen Verhaltensweisen könnten Indikatoren von Problemen sein, die zukünftig die Leistung und Verfügbarkeit beeinträchtigen würden, und proaktive, präventive Korrekturmaßnahmen ermöglichen.
  • Reduzierung von Ereignisrauschen (Event noise reduction): In den zunehmend komplexen, dynamischen und miteinander verbundenen Umgebungen von heute werden viel zu viele Teams von riesigen Mengen an Ereignissen überfordert. Dies führt zu Ineffizienz und einem übermäßigen Risiko, dass kritische Warnungen übersehen werden. Mit einem AIOps-Ansatz können Operations-Teams maschinelles Lernen auf historische und Echtzeitdaten anwenden, um Muster zu identifizieren und Ereignisse zu unterdrücken, die in Bereiche der Normalität fallen. Dies ermöglicht eine deutliche Reduzierung des Ereignisrauschens, wodurch sichergestellt wird, dass kritische Alarme schnell und effektiv behoben werden.
  • Vorausschauende Warnung: Viele IT Operations-Teams haben Schwierigkeiten, den „Brandbekämpfungsmodus“ zu verlassen. Zu oft erfahren sie erst nach dem Benutzer von Problemen und sind gezwungen, Probleme in großer Eile zu lösen. Darunter leiden die Servicelevel und die Mitarbeiterproduktivität. AIOps bietet die Möglichkeit, erweiterte Analysen auf historische und Echtzeit-Leistungsmetriken anzuwenden und Verhaltensmuster zu etablieren, die dabei helfen, Anomalien zu identifizieren und prädiktive Warnungen zu generieren. Mit diesen Möglichkeiten können Teams damit beginnen, Probleme zu beheben, bevor die Dienste beeinträchtigt werden.
  • Automatisierte Behebung, Incident- und Change-Management: In den sich schnell ändernden Umgebungen von heute stellen hochgradig manuelle, zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgaben eine zunehmende Belastung dar. Der wahre Wert einer AIOps-Strategie liegt darin, automatisierte Maßnahmen basierend auf den umfassenden Erkenntnissen ergreifen zu können, die durch maschinelles Lernen und Analysen bereitgestellt werden. Mit automatisierten Workflows zur Problembehebung und der Integration in den Service Desk für das Incident- und Change-Management können IT-Operations-Teams die mittlere Lösungszeit (MTTR) erheblich reduzieren und den Wert fortschrittlicher Analysen voll ausschöpfen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, qualifizierte IT-Ressourcen von vielen sich wiederholenden administrativen Aufgaben zu entlasten, sodass sich diese Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Um die Notwendigkeit der Unterstützung von Geschäftsinnovationen mit der Herausforderung erhöhter Datenmengen und Komplexität in Einklang zu bringen, wenden sich Operations-Teams zunehmend AIOps-Technologien und -Ansätzen zu. Das Potenzial von AIOps ist enorm. Jetzt ist es an der Zeit, mit der Nutzung dieses Potenzials zu beginnen.

Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz im IT-Betrieb lesen Sie in diesem Blog-Beitrag: Wie viele Künstliche Intelligenz (AIOps) braucht der IT-Betrieb?

Dieser Beitrag erschien ursprünglich im Blog von BMC.

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