Immer mehr Ereignisse, Warnungen und Servicetickets sind das Resultat anhaltend höherer Datenmengen, die vom IT-Betrieb bewältigt werden müssen. In diesem Blogbeitrag erfährst Du, wie Dich AIOps in Zukunft bei den repetitiven Aufgaben unterstützt, die Zusammenhänge in einem komplexen System wieder verständlich macht und Dir deshalb viel Zeit und Ärger bei der Arbeit einspart.
Was sind die Herausforderungen im IT-Betrieb?
IT-Umgebungen werden immer komplexer und somit auch deren Problembehebung. Immer mehr Daten müssen überwacht werden, um den einwandfreien Betrieb des Unternehmens gewährleisten zu können, was den IT-Betrieb (ITOps) an die Grenzen bringt. In grösseren Unternehmen hat niemand den gesamtheitlichen Überblick, da jede Abteilung für sich arbeitet (Silodenken). Im Hintergrund können sich deren Prozesse jedoch gegenseitig beeinträchtigen und zu Systemausfällen führen, ohne dass sie es voneinander wissen. Die heutigen Tools auf dem Markt, welche zur Überwachung des IT-Betriebs dienen sind fast hauptsächlich reaktiv. Das heisst, man erhält oft erst eine Meldung kurz bevor eine Applikation oder ein Server ausfällt. Die Zeit um den Fehler zu finden und darauf zu reagieren ist oft zu kurz. Viele verschiedene Tools wie Monitoring, SIEM oder Logfilemanagement sind im Einsatz, um einen funktionierenden IT-Betrieb gewährleisten zu können. Für jedes benötigt es geschultes Personal, um aus den Unmengen von Meldungen die Ursache finden zu können (Root cause analysis). Erst danach kann eine Aktion zur Problembehebung abgeleitet werden. Mit laufend höheren Datenmengen wird das für den Menschen fast ein Ding der Unmöglichkeit, den Überblick noch zu gewähren. Eine weitere Herausforderung wird es in Zukunft sein, Personen auf dem Markt zu finden, welche solche Tools verstehen, deren Daten analysieren und zielführende Massnahmen ergreifen können.
Was ist AIOps?
AIOps steht für „Artificial Intelligence for IT Operations“ (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb). Nach Expertenmeinungen (Gartner, Market Guide for AIOps Platforms, 2021) gibt es keine Zukunft für den IT-Betrieb ohne AIOps. Dabei wird maschinelles Lernen und Big Data kombiniert, um IT-Betriebsprozesse zu automatisieren. Mit den traditionellen Methoden kann man nur die Symptome eines fehlerhaften Systems erkennen. Es muss mit viel Aufwand die Ursache gefunden werden, um das Problem beheben zu können. AIOps kennt Dank maschinellem Lernen den Normalzustand des Systems, welcher als Baseline eingelernt wird, sowie die Korrelationen aller KPI’s (CPU-Auslastung, verfügbarer Festplattenspeicher, usw.). Dadurch kann genau bestimmt werden, wo die Ursache des Problems ist. Dies auch Layer-übergreifen, von der Infrastruktur zur Applikation. Das System lernt ständig weiter, wird immer schlauer und erkennt Anomalien vollkommen automatisch. Durch proaktive Warnungen können Probleme behoben werden, bevor sie Auswirkungen auf das Geschäft oder die Kunden haben.
Wie kann Dich AIOps bei diesen Herausforderungen unterstützen?
AIOps hilft Dir aus der reaktiven Haltung heraus und ermöglicht ein proaktives Handeln → vom Reagieren zum Agieren (vergleichbar mit „Predictive Maintenance“ in der Industrie 4.0). Aus diesem Grund können kostspielige Ausfälle vermieden werden, welche dem Unternehmen einen Reputationsschaden gegenüber den Kunden oder Mitarbeitern verursachen kann. Eine Ursachenanalyse gestaltet sich um ein Vielfaches leichter, schneller und zielgerichteter, da bereits Vorschläge zur Behebung gemacht werden, bis hin zur völlig automatisierten Fehlerbehebung. Die Betriebssicherheit wird erhöht, der personelle Aufwand deutlich reduziert, und die Kosten der Unternehmen gesenkt. Den Angestellten wird repetitive und anstrengende Arbeit abgenommen, was deren Moral und Motivation steigert. Sie können sich auf Arbeiten fokussieren, die dem Unternehmen einen Mehrwert bringen.
Weiterführende Unterlagen zum Thema:
