Der unverzichtbare Leitfaden zu AIOps

AIOps ist der Prozess der Automatisierung und Verbesserung des IT-Betriebs durch den Einsatz von Analysen und maschinellem Lernen für große Datensätze. Diese neuen Lernalgorithmen können große Mengen an Netzwerk- und Maschinendaten untersuchen, um Muster zu erkennen, die menschliche Bediener möglicherweise nicht immer erkennen. Diese Muster können die Grundursache aktueller Probleme aufzeigen und zukünftige Folgen vorhersehen. Das ultimative Ziel von AIOps besteht darin, regelmäßige Verfahren zu automatisieren, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Problemerkennung zu verbessern, sodass das IT-Personal die steigenden Anforderungen effizienter erfüllen kann.

Geschichten und Ursprünge

Gartner prägte den Begriff AIOps erstmals im Jahr 2016. In seinem Market Guide for AIOps Platforms definiert Gartner AIOps-Plattformen als „Softwaresysteme, die Big Data und künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen kombinieren, um eine breite Palette von IT-Betriebsprozessen und -aufgaben zu verbessern und teilweise zu ersetzen, wie etwa Verfügbarkeits- und Leistungsüberwachung, Ereigniskorrelation und -analyse, IT-Servicemanagement und -Automatisierung.“

AIOps jetzt

Von Betriebsteams wird mehr erwartet als je zuvor. Alte Tools und Methoden scheinen nie auszusterben, was ein regelmäßiges Phänomen ist, das manchmal als komisch angesehen werden kann. Dennoch stehen dieselben Betriebsteams unter ständigem Druck, eine zunehmende Anzahl neuer Projekte und Technologien zu bewältigen, manchmal bei stagnierenden oder sinkenden Beschäftigungszahlen. Darüber hinaus machen höhere Änderungsfrequenzen und ein höherer Systemdurchsatz die von diesen Überwachungstools erzeugten Daten oft fast unverständlich.

Um diese Hindernisse zu überwinden, bietet AIOps Folgendes:

• Integriert Informationen aus verschiedenen Quellen: Herkömmliche IT-Betriebstechniken, -Tools und -Lösungen aggregieren und mitteln Daten auf unausgereifte Weise, was die Datenintegrität gefährdet (siehe beispielsweise den Aggregationsansatz „Durchschnitte von Durchschnitten“). Sie wurden nicht für die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten entwickelt, die von den heutigen komplexen und vernetzten IT-Infrastrukturen erzeugt werden. Eine Kernkomponente einer AIOps-Plattform ist ihre Fähigkeit, riesige Datensätze zu sammeln und gleichzeitig die Integrität der Daten für eine umfassende Analyse zu bewahren. Sie müssen immer in der Lage sein, bis zu den Quelldaten zu gehen, aus denen aggregierte Schlussfolgerungen abgeleitet werden.
• Vereinfacht die Datenanalyse: Die Fähigkeit von AIOps-Systemen, diese riesigen, heterogenen Datensätze zu korrelieren, ist ein entscheidender Unterschied. Nur mit den besten Daten ist es möglich, die beste Analyse durchzuführen. Die Plattform verwendet dann eine automatisierte Analyse dieser Daten, um die Grundursache(n) aktueller Probleme zu ermitteln und zukünftige Probleme vorherzusagen, indem sie die Schnittpunkte zwischen scheinbar unabhängigen Datenströmen aus vielen Quellen untersucht.
• Automatisierte Reaktion: Das Erkennen und Vorhersagen von Problemen ist entscheidend, aber AIOps-Systeme erzielen die größte Wirkung, wenn sie die entsprechenden Personen benachrichtigen, das erkannte Problem automatisch beheben und im Idealfall Befehle ausführen, um das Auftreten des Problems zu verhindern. Gängige Lösungen wie der Neustart einer Komponente oder die Defragmentierung einer vollen Festplatte können automatisch ausgeführt werden, sodass das Personal nur dann eingreifen kann, wenn die Standardmethoden ausgeschöpft sind.

Wichtige organisatorische Vorteile von AIOps

AIOps kann einem Unternehmen erhebliche kommerzielle Vorteile bringen, indem es IT-Betriebsprozesse automatisiert, um die Systemleistung zu optimieren und zu steigern. Zum Beispiel:

• Durch die Vermeidung von Ausfallzeiten steigt die Kundenzufriedenheit und das Vertrauen der Mitarbeiter.

• Durch die Integration bisher isolierter Datenquellen sind umfassendere Analysen und Erkenntnisse möglich.

• Durch die Beschleunigung der Ursachenanalyse und -behebung lassen sich Zeit, Geld und Ressourcen sparen.

• Die Servicebereitstellung wird durch die Beschleunigung und Standardisierung der Reaktion auf Vorfälle verbessert.

• Durch schnelleres Erkennen und Lösen komplexer Probleme kann die IT ihre Expansionsfähigkeiten verbessern.

• Durch die proaktive Identifizierung und Eindämmung von Problemen können sich IT-Experten auf wichtigere Analysen und Optimierungen konzentrieren.

• Eine proaktive Reaktion verbessert die System- und Anwendungswachstumsprognosen, um der zukünftigen Nachfrage gerecht zu werden.

• Durch die Übernahme niederer Aufgaben wird ein überlastetes System entlastet, sodass sich die Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Dies führt zu einer gesteigerten Produktion und einer verbesserten Arbeitsmoral.