AIOps: Der geheime Motor hinter der „Next Generation“ IT-Performance
Veröffentlicht am 14. Mai 2024
- Daten & Künstliche Intelligenz
- IT-Strategie & CTO-Beratung
Die transformative Kraft von Technologie ist spürbarer als je zuvor und geht mit großen Veränderungen von Geschäftsbetrieb und IT-Infrastrukturen einher. Nie zuvor mussten sich Unternehmen so schnell weiterentwickeln, um den Erwartungen gerecht zu werden.
Transformation ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit.
In der Wavestone-Artikelreihe „Tech leaders of the future“ beleuchtet Tom Lawrie in Zusammenarbeit mit globalen Branchenexperten die neuesten Digital- und Technologietrends. Es erwarten Sie praktische Tipps, wie Sie diese neuen Technologien erfolgreich implementieren können, um Leistungsoptimierungen für Ihr Unternehmen zu erzielen.
AIOps: Der geheime Motor hinter der „Next Generation“ IT-Performance
Unternehmen stehen heute vor einer doppelten Herausforderung: die Nutzung der transformativen Kraft neuer Technologien zur Optimierung des Geschäftsbetriebs und die Bewältigung der technischen Altlasten. Dabei steht viel auf dem Spiel. Mögliche Fehlinvestitionen und Rufschädigungen sind sehr wahrscheinliche Risiken, die es zu mindern gilt, ohne die möglichen Wettbewerbsvorteile durch neue Innovationen zu verlieren.
m Rahmen eines effizienten IT-Betriebs kann sich der Einsatz von KI als Allheilmittel für IT-Verantwortliche erweisen. Damit lassen sich seit langem bestehende Probleme im Zusammenhang mit dem IT-Service-Management, der Erkennung von Fehlern und Unregelmäßigkeiten sowie der Rationalisierung und Automatisierung von Entwicklungs- und Engineering-Praktiken innerhalb klar definierter Sicherheitsrichtlinien lösen.
AIOps ist nicht nur ein Schlagwort, sondern – auf die richtige Weise und für die richtigen Anwendungsfälle eingesetzt – ein mächtiger Verbündeter.
5 bewährte Ansätze, mit denen KI Ihren IT-Betrieb erheblich optimieren kann:
Eine KI-gesteuerte Predictive Analytics & Predictive Maintenance-Plattform kann helfen, potenzielle Probleme im gesamten IT-Stack zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen. Das Problem mit herkömmlichen IT-Monitoringtools besteht darin, dass sie keine Einblicke in das Problem geben, sondern nur eine Flut an Ereignis- und Warnmeldungen liefern. AIOps kann helfen, Licht ins Dunkel zu bringen, indem die Zusammenhänge von Ereignissen und Warnungen analysiert werden, das Signal vom Hintergrundrauschen getrennt und den Teams eine klare Vorgehensweise aufgezeigt wird. Unserer Erfahrung nach kann dies zu einer deutlichen Verbesserung (15 % bis 20 %) von Kennzahlen wie z. B. der Mean Time to Detect (MTTD) und Mean Time to Investigate (MTTI) führen.
Zudem können diese Funktionen erweitert werden, um die Aufstellung von Unternehmen im Bereich Cyber Security durch eine fortschrittliche Erkennung von Unregelmäßigkeiten, Untersuchung auf Schwachstellen sowie eine durchdachtere Vorbereitung auf Zero-Day-Bedrohungen und Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien zu verbessern.
Beispiel:
Der Einsatz von KI-gesteuertem Monitoring kann für eine erhebliche Verbesserung des Netzwerkkapazitätsmanagements und des Application Performance Managements sorgen und ermöglicht sogar ein proaktives Service-Level-Management für den gesamten IT-Stack. AIOps kann darüber hinaus dazu beitragen, den Design- und Entwicklungslebenszyklus sicherer zu gestalten und automatische regelbasierte Maßnahmen gegen verdächtige Aktivitäten oder Richtlinienverstöße auslösen.
Die komplexen IT-Anlagen von heute generieren eine Fülle von Betriebsdaten und Ereignissen, die mit herkömmlichen Tools nur schwer erfasst und ausgewertet werden können. AIOps-Plattformen bieten leistungsstarke Funktionen, die große strukturierte und unstrukturierte Datensätze in Echtzeit verarbeiten und komplexe Analysen durchführen können, um IT-Führungskräften schnelle Entscheidungen zu ermöglichen.
Beispiel:
Durch die Korrelation von Ereignisdaten mit Obsoleszenz-Daten über verschiedene Zeiträume hinweg können Entscheidungsträger die Anstrengungen und Investitionen auf die wichtigsten IT-Modernisierungsbedarfe des Unternehmens konzentrieren.
KI kann die Ressourcenplanung durch eine permanente Datenanalyse und Ressourcenanpassung in Echtzeit optimieren.
So wird sichergestellt, dass die Arbeitslasten entsprechend der Nachfrage und dem Bedarf effizient verteilt werden, was zu einem verbesserten Kostenmanagement von Multi-Cloud-Anlagen führt. Durch AIOps in Kombination mit einem soliden FinOps-Betriebsmodell lassen sich für Unternehmen mit hohen entwicklerbedingten Cloud-Ausgaben erhebliche Kosteneinsparungen erzielen.
Beispiel:
Eine automatische Optimierung von Cloud-Speichern anhand von Ressourcennutzungsmustern und einer modellierten Arbeitslastverteilung kann zur Senkung der Cloud-Ausgaben beitragen.
AIOps ermöglicht es ITSM-Fachleuten, ein Ende-zu-Ende Management der Services umzusetzen, statt auf Grenzwertüberschreitungen einzelner Komponenten zu reagieren. Es ermöglicht ihnen, Systemgrenzwerte basierend auf den Auswirkungen auf den Ende-zu-Ende-Service entsprechend ihrem ITSM Framework festzulegen, was dabei hilft, IT-Abteilungen effizienter zu betreiben und kritische Vorfälle um durchschnittlich mehr als 50 % zu verringern.
Beispiel:
KI-gestütztes ITSM kann in Situationen wie Serverausfällen zu Normallastzeiten im Vergleich zu Serverausfällen zu Spitzenlastzeiten abgestufte automatisierte Aktionen basierend auf der modellierten Auswirkung auf den Service auslösen. Im ersten Fall beispielsweise kann der fehlerhafte Server sicher offline genommen werden, wohingegen im zweiten Fall die automatisierte Aktion darin bestehen kann, der Serverfarm zusätzliche Kapazitäten zuzuweisen, um die Customer Experience nicht zu beeinträchtigen.
Dies ist eine Schlüsselfunktion von AIOps-Plattformen, die in verschiedenen Szenarien und Anwendungsfällen eingesetzt werden kann. So müssen Service-Management-Mitarbeiter nicht länger manuell Daten aus verschiedenen Quellen zusammensuchen, um die Vorgehensweise für Behebungsmaßnahmen festzulegen. Dank dieser Funktion können Unternehmen verschiedene Datenströme analysieren und korrelieren und so rasch die Grundursache von Problemen ausfindig machen. Auf diese Weise lassen sich die Behebungsmaßnahmen mit nur geringem oder sogar gar keinem menschlichen Eingreifen automatisieren.
Beispiel:
Beispiele für die Aufgabenautomatisierung reichen von taktischen Tätigkeiten, wie die regelmäßige Löschung von Festplattenprotokollen, bis hin zu komplexeren Anwendungsfällen, wie dem automatisierten Release- und Deployment-Management für Code, der automatisierten Erkennung von personenbezogenen Daten und der Durchsetzung von geeigneten Datenschutzkontrollen für gekennzeichnete Datenquellen.
Ein Blick in die Zukunft
Die Zukunft des IT-Betriebs wird zweifellos zunehmend automatisiert, intelligent und adaptiv sein. Ob Unternehmen zu Vorreitern oder Nachzüglern werden, hängt zum Großteil davon ab, ob sie in der Lage sind, entsprechende Funktionen so einzuführen und zu optimieren, dass sie schnell Nutzen bringen. AIOps hat sich eindeutig zu einer dieser Funktionen entwickelt und hat in den letzten zwei bis drei Jahren deutlich an Dynamik zugelegt.
Zwar beherrscht in letzter Zeit GenAI die Schlagzeilen, aber Plattformanbieter in allen bestehenden Service-Management-Bereichen und Marktsegmenten bauen ihre KI-Fähigkeiten massiv aus, um ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten; die Anbieter mit dem höchsten Reifegrad aggregieren diese Fähigkeiten in einer einzigen strategischen Unternehmensplattform, um so ihre Marktposition zu behaupten.
Unternehmen, die diese Chancen frühzeitig erkennen und bereit sind, in Innovationen zu investieren, werden am besten in der Lage sein, ihren IT-Betrieb zu optimieren und eine nachhaltige Transformation zu erreichen.