Was ist AIOps? (Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb)

AIOps ist eine Kurzform für Artificial Intelligence for IT Operations, ein Begriff, der 2017 von geprägt wurde Gartner. AIOps bezieht sich auf die Nutzung von Big Data, erweiterten Analysefunktionen und maschinellem Lernen zur Verbesserung der betrieblichen und funktionalen Arbeitsabläufe von IT-Teams. Diese Plattformen basieren auf mehrschichtiger Technologie und ermöglichen die gleichzeitige Nutzung mehrerer Datenquellen und Analysetools.

Die Anwendungsumgebungen in Großunternehmen produzieren riesige Mengen an Daten und Protokollierungsinformationen. Diese ständig steigende Komplexität der eingehenden Daten und die Hybridität von Diensten und Anwendungen stellen eine erhebliche Belastung für den IT-Betrieb dar. Folglich setzen heute mehr Unternehmen AIOps ein als je zuvor. Ziel ist es, den IT-Betrieb zu automatisieren, Muster intelligent zu erkennen, allgemeine Prozesse und Aufgaben zu erweitern und IT-Probleme zu lösen. AIOps vereint Servicemanagement, Leistungsmanagement und Automatisierung, um kontinuierliche Erkenntnisse und Verbesserungen zu erzielen.

Implementierung von AIOps

AIOps-Lösungen ermöglichen ein zentralisiertes System der Interaktion zwischen verschiedenen IT-Funktionen, um den Betrieb zu optimieren. Sie verfügen über einen standardisierten Ansatz, der der menschlichen kognitiven Funktion ähnelt. Nachfolgend ist der schrittweise Prozess zur Implementierung von AIOps aufgeführt:

• Durchsuchen Sie riesige Datenmengen in einer modernen IT-Umgebung und wählen Sie mithilfe vorgegebener Filter- und Priorisierungstechniken nur die relevanten Informationen aus.
• Führen Sie eine gründliche Korrelationsanalyse der Daten durch, um inhärente Muster, Abhängigkeiten und Beziehungen innerhalb der Daten zu entdecken, indem Sie das Rauschen intelligent reduzieren.
• Fassen Sie die Daten in verschiedenen Clustern und Gruppierungen zusammen, um sie für erweiterte Analysen vorzubereiten.
• Untersuchen Sie die Grundursachen verschiedener Trends und Ereignisse und lernen Sie die Schwerpunkte der Betriebsinformationen für Rückschlusszwecke kennen.
• Erleichtern Sie die Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden IT-Teams und eskalieren Sie Benachrichtigungen bei bestimmten Ereignissen oder Problemen an die zuständigen Bediener.
• Automatisieren Sie die Lösung und Behebung, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Schlüsselfunktionen von AIOps

Einige der wichtigsten Funktionen sind wie folgt:

Geräuschreduzierung

Lärm, also Alarme und Warnungen, belasten IT-Teams stündlich. AIOps reduziert das Rauschen auf intelligente Weise, indem es Grundprobleme identifiziert und schnell Lösungen bereitstellt. Dies wiederum verringert die mittlere Reaktions- und Reparaturzeit (MTTR).

Ereigniskorrelation

AIOps untersucht die zugrunde liegenden Daten, um mithilfe der Korrelationsanalyse wichtige Muster und Beziehungen zu finden. Dabei werden Faktoren wie Zeit, Topologie und Text der Datenprotokolle verwendet. Es analysiert und verarbeitet Vorfallwarnungen und extrahiert daraus wichtige Erkenntnisse, die bei der Identifizierung zukünftiger Vorfälle helfen können.

Optimierte Koordination

AIOps-Plattformen optimieren die reibungslose Koordination zwischen ITOps-, DevOps-, Sicherheits-, SRE- und Governance-Teams. Es stellt jeder Funktion geeignete Analyse- und Überwachungsdaten zur Verfügung, um die teamübergreifende Zusammenarbeit im Unternehmen zu beschleunigen.

Automation

Diese Lösungen automatisieren Routineprotokolle wie die Verarbeitung kleinerer Systemwarnungen, die Erfüllung von Benutzeranfragen oder die Zuweisung von IT-Ressourcen an Teams. Sie sind auch in der Lage, automatisiert auf Vorfälle zu reagieren und diese zu beheben. Dies beschleunigt den IT-Betrieb und ermöglicht eine schnellere und effektivere Workflow-Freigabe.

Behebung und Lösung

Durch die Durchführung einer leistungsstarken Ursachenanalyse ist AIOps in der Lage, Probleme in großem Maßstab zu beheben und Lösungen für wiederkehrende anomale Vorfälle und Verhaltensweisen zu automatisieren.

Anwendungsfälle von AIOps

AIOps-Systeme nutzen Big Data, prädiktive Modellierung und erweiterte Analysen, um einigen beliebten Anwendungsfällen entgegenzuwirken, wie zum Beispiel:

Proaktive Anomalieerkennung

Durch die Analyse historischer Big Data identifiziert AIOps anomale Datenpunkte. Dadurch können IT-Teams Abweichungen vom normalen Verhalten leicht erkennen und kostspielige Probleme wie Datenschutzverletzungen oder Architekturbrüche verhindern.

Ursachenanalyse

AIOps helfen dabei, die Grundursachen von Problemen genau zu diagnostizieren und sie mit geeigneten Lösungen zu beheben. Dies kann IT-Teams helfen, indem es sie von der Arbeit entlastet, die Kernsymptome dieser Probleme aufzuspüren. AIOps-Plattformen richten außerdem Sicherheitsprotokolle ein, um sich vor zukünftigen Problemen zu schützen.

Leistungsüberwachung

AIOps wird auch als Tool zur Überwachung der gesamten Netzwerkinfrastruktur eingesetzt. Es überwacht den Zustand und die Leistung jeder Komponente; Broadcasting-Faktoren wie Verfügbarkeit, Reaktionszeiten und Benutzerfreundlichkeit.

Vorausschauende Analytik

Neben der frühzeitigen Erkennung betrieblicher Probleme werden auch fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt, um Vorhersagen über potenzielle zukünftige Probleme zu treffen.

Cloud-Migration

In Fällen, in denen Unternehmen ein Hybrid-Cloud-Modell einführen, bietet AIOps einen hervorragenden Einblick in die gegenseitigen Abhängigkeiten und erhöht die betriebliche Effizienz. Es hilft auch dabei, die Ausbreitung der Cloud (unkontrollierte Cloud-Instanzen) einzudämmen und so unnötigen Overhead zu vermeiden.

Vorteile von AIOps

Die Vorteile für Unternehmen sind grenzenlos und reichen von einer Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität bis hin zu einer direkten Reduzierung der Funktionskosten. Weitere Vorteile, die AIOps-Lösungen für Unternehmen bieten, sind:

• Verbesserte Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von IT-Systemen
• Bessere technische Zusammenarbeit zwischen verschiedenen IT-Funktionen
• Zeitkritische Lösung und vorausschauendes Management potenzieller Probleme
• Schnellere digitale Transformation durch Unterstützung bei der Cloud-Migration und -Sicherheit
• Zusammenfassung von Überwachungsfunktionen in einem interaktiven, zentralen System
• Reduzierung von Fehlalarmen für verschiedene Arten von Ereignissen und Warnungen
• Schnellere Entwicklung von Diensten und bessere Abstimmung beim Verständnis ihrer Auswirkungen

Erste Schritte mit AIOps

Für die Einführung von AIOps im gesamten Unternehmen muss eine Organisation Schwachstellen in ihren IT-Abläufen identifizieren, die verbessert werden müssen. Dies wird dazu beitragen, einen Geschäftsfall abzuschließen, für den AIOps implementiert wird. Es ist unerlässlich, die verschiedenen Arten der verfügbaren AIOps-Lösungen zu verstehen, um die optimale Lösung für das Unternehmen auszuwählen. Domänenzentrierte Lösungen funktionieren nur in einigen Anwendungsfällen, da sie speziell für eine einzelne Domäne entwickelt werden. Andererseits können domänenunabhängige Lösungen über verschiedene Domänen hinweg funktionieren. Sobald die bevorzugte Lösung ausgewählt wurde, ist es wichtig, einen Rollout- und Governance-Plan zu formulieren.

Wenn Sie mehr über AIOps und andere KI-Technologien erfahren möchten, schauen Sie sich die entsprechenden Blogs unter an unite.ai um Ihr Wissen über diesen Bereich zu erweitern.