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Wie viele Künstliche Intelligenz (AIOps) braucht der IT-Betrieb?

Wieder einmal ist die Cloud positiver Auslöser für eine Entwicklung: Künstliche Intelligenz durchdringt das Rechenzentrum, um hochdynamische Systeme im Griff zu behalten. Wird „Artificial Intelligence for IT Operations“, kurz AIOps, mit dem IT-Service-Management verbunden, lässt sich die Bereitstellung von IT-Services verbessern.

Der Begriff AIOps steht für „Artificial Intelligence for IT Operations“, was wörtlich übersetzt „Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb“ heißt. Was steckt dahinter?

Heute sind IT-Umgebungen wesentlich heterogener als früher. Zusätzlich zu den etablierten Systemen in den Rechenzentren setzen viele Organisationen auf Microservices und Cloud-Technologie, Multi-Clouds oder Hybrid Cloud. Diese Technologien bieten viele Vorteile wie flexible Zugriffsmöglichkeiten, schnellere und bessere Skalierbarkeit, integriertes Loadbalancing, schnelle Bereitstellung neuer Instanzen und Hochverfügbarkeit. IT-Umgebungen in diesen Szenarien sind hochdynamisch und komplex, eine statische Zuordnung von Service zu Servern ist nicht mehr möglich.

Die Künstliche Intelligenz in AIOps hilft, um in diesen komplexen, dynamischen Systemen den Überblick zu behalten. Hierzu führt die AIOps Software Daten aus verschiedenen Quellen wie Discovery und Monitoring Tools zusammen und bietet eine konsolidierte Sicht auf die komplette Landschaft mit ihren Komponenten und Abhängigkeiten.

Die Anzahl von Events, die pro Tag in hochkomplexen IT-Umgebungen ausgelöst werden, kann in die Milliarden gehen. Wenn es zu Performanceproblemen oder Störungen kommt, dann wird eine Reihe voneinander abhängiger Events ausgelöst, die alle die gleiche Ursache haben. Die Künstliche Intelligenz hilft zum einen, die wichtigen Events von den unwichtigen zu unterscheiden. Zum anderen werden Korrelationen zwischen kausal zusammenhängenden Events erkannt und die Ursache der Störung identifiziert.

Durch den Einsatz von AIOps gibt es weniger Serviceausfälle und die IT kann die Mean Time To Repair (MTTR) drastisch reduzieren, da die manuelle Fehlersuche entfällt.

Viele der Probleme, die mithilfe dieser automatischen Root Cause Analysis erkannt werden, kann eine gute KI eigenständig lösen. Im Zusammenspiel mit einer Automatisierungs-Software werden Standard-Probleme durch AIOps selbständig behoben.

Wenn beispielsweise Real User Monitoring (RUM) eingesetzt wird, kann erkannt werden, dass sich die Zugriffszeiten zu einer Webapplikation bei Zugriffen aus einer speziellen geographischen Region erhöhen, bevor die Benutzer dies subjektiv als Beeinträchtigung wahrnehmen. Der Grund dafür kann eine langsame Verbindung der betroffenen Region zum Datacenter sein, in dem die Applikation gehostet wird. Die KI kann daraufhin eigenständig zusätzliche Applikationsserver für die betroffene Region in der Cloud provisionieren und bereitstellen. Dies kann bereits geschehen, bevor der Service subjektiv beeinträchtigt ist und bevor es zu Verletzungen von SLA kommt.

AIOps Software kann, wenn sie über Schnittstellen mit passenden Systemen verbunden ist, nicht nur den Ort der Störung, sondern teilweise auch den Grund der Störung ermitteln. Eine Schnittstelle zu einem Deployment Tool kann dazu benutzt werden, Probleme zu erkennen, die mit einem bestimmten Update aufgetreten sind und dieses im Bedarfsfall automatisch zurückzurollen.

Für Probleme, die nicht automatisiert behoben werden können, lässt sich die AIOps Software mit Ticket-Tools verknüpfen. Hier wird ein Ticket erzeugt, das nicht einfach nur Events enthält, sondern auch die Analyseergebnisse zur Ursache sowie eine aussagekräftige Priorisierung. Mit Hilfe einer gut gepflegten CMDB lassen sich die zuständigen Service Manager und Support Teams ermitteln und das Ticket kann automatisch der passenden Support-Gruppe zugewiesen werden.

Es gibt AIOps Lösungen, die nicht nur die von einer Störung direkt betroffenen Benutzer ermitteln, sondern diese auch proaktiv informieren können.

Fazit: Der Einsatz von AIOps ist in komplexen heterogenen IT-Umgebungen unumgänglich und ein wichtiger Schritt in der Entwicklung zum Autonomous Digital Enterprise.

Lesen Sie demnächst, wie die IT-Organisation mit Schnittstellen zwischen AIOps und dem IT-Service-Management sowie der CMDB ihren IT-Betrieb noch weiter verbessern kann.

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Autoreninfo

Dr. Silke Schuch ist Senior-Beraterin im Geschäftsbereich Digital Transformation bei Materna. Sie arbeitet seit 13 Jahren für Materna und berät Kunden rund um die Themen IT-Service-Management mit Produkten des Partners BMC.

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