Was ist AIOps?

Aktuell erkennen 91 % der IT-Entscheider, dass Automatisierung ein Game Changer für morgen ist: Sie gehen davon aus, dass in den nächsten drei bis fünf Jahren alle IT-Systeme in der Lage sein werden, autonom und in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen zu reagieren. Schlüssel zum automatisierten Betrieb (AO) in der IT ist der Einsatz künstlicher Intelligenz über AIOps. Es ist ein System, das KI-Technologie einsetzt, um proaktive und reaktive Ereignisse aus unstrukturierten Daten zu antizipieren/identifizieren, die von verschiedenen Überwachungsinstrumenten und anderen Quellen generiert werden. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die IT, wie wir sie heute kennen.

Was ist AIOps?

Gartner definiert AIOps als ein Mittel, um „ Big Data und maschinelles Lernen zu kombinieren, um IT-Betriebsprozesse zu automatisieren, einschließlich Ereigniskorrelation, Anomalieerkennung und Kausalitätsbestimmung “. Gartner hat den Begriff 2016 als Branchenklassifizierung für Analysetechnologien für maschinelles Lernen geprägt, die die IT-Betriebsanalyse verbessern.

Seitdem haben wir den Aufstieg von AIOps nicht nur als Methodik erlebt, sondern auch als eine Art Softwareplattform, die alle Tools enthält, die die IT für die Analyse und Handhabung von Ereignis-/Maschinendaten benötigt, ohne sie von Grund auf neu erstellen zu müssen.

Einfach ausgedrückt, AIOps führt verschiedene manuelle IT-Betriebslösungen zu einer einzigen intuitiven, intelligenten und automatisierten IT-Betriebsplattform zusammen. Dank End-to-End-Sichtbarkeit und Kontext können Ihr Team und Sie schneller – sogar präventiv – auf Verlangsamungen und Störungen reagieren. Im Kern liegt eine Flut von Daten (jetzt richtig organisiert) und fortschrittliche Datenanalysealgorithmen.

( Lesen Sie auch: Was ist Application Programming Interface)

Was sind die Komponenten von AIOps?

AIOps nutzt die folgenden Elemente, um den IT-Betrieb zu verbessern:

1. Datenkonsolidierung aus verschiedenen Quellen

AIOps sammelt Daten aus mehreren IT-Infrastrukturströmen, wie Ereignisaufzeichnungen, Systemüberwachung, Apps, Auftragsdaten und Tickets. Durch die Eliminierung von Informationssilos wird es einfacher, Netzwerkereignisse zu verwalten, zu überwachen und zu verbinden, um Ursachen zu identifizieren.

2. KI-Algorithmen

Es behandelt ML- und KI-Algorithmen, die branchen- oder IT-spezifisch sind. Die primären Ziele und Ressourcen eines IT-Unternehmens bestimmen dessen Inhalte und Strukturen. Diese Algorithmen legen die operativen Ziele fest, die von der künstlichen Intelligenz priorisiert werden.

3. Geschäftsregeln

AIOps verwendet Geschäftslogik und Musterklassifizierung, um Ereignisse, die eine Reaktion erfordern, zuverlässig zu identifizieren. Es kann sogar Methoden des maschinellen Lernens einsetzen, die es ihnen ermöglichen, einzigartige Regeln zum Erkennen von Anomalien in Abhängigkeit von Trainingsdatensätzen zu erstellen. Die Unterscheidung zwischen „regulärer“ und „anomaler“ Netzwerkaktivität erfolgt über Regeln und Muster.

4. Datenverarbeitung

Die Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht es ITOps-Teams, ihre Leistungsoptimierungsziele zu erreichen, und unterstützt Sicherheitsanalysten bei der Bereitstellung von Gegenmaßnahmen. KI ermöglicht die effektive Aufnahme und Analyse enormer Datenmengen in großem Maßstab und auch in Echtzeit. Infolgedessen können Sie Anomalien schneller erkennen und auf Ereignisse reagieren, die von den AIOps-Tools erkannt werden.

5. Kognitive Technologien

Dies ist die Funktion, die AIOps definiert. Die intelligente Untersuchung riesiger Datenmengen wird durch künstliche Intelligenz bewerkstelligt. Durch mathematische Gleichungen, die Maschinendaten korrelieren und durchsieben, um Histogramme, Diagramme und visuelle Darstellungen zu erstellen, führt es eine eingehende Analyse durch. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen aus Ihren Aktionen „lernen“ und das Modell autonom entsprechend anpassen. Die Erkenntnisse werden mithilfe dynamischer (und oft Echtzeit-)Dashboards präsentiert.

6. Verbundene Arbeitsabläufe

AIOps kann verwendet werden, um mehrere IT-Operationen zu automatisieren und zu koordinieren. Es kann beispielsweise eine Echtzeitbewertung neu eingeführter Funktionalitäten oder eine detaillierte Protokollprüfung durchführen, um Fehler und Anomalien zu entdecken. Um dies zu ermöglichen, werden AIOps-Plattformen über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) mit anderen Komponenten des IT-Monitoring-Ökosystems verbunden.

Wie funktioniert AIOps?

Die Funktionsweise von AIOps lässt sich in drei Schritte unterteilen.

• Erstens sammelt und aggregiert es die riesigen und ständig wachsenden Datenmengen, die von verschiedenen IT-Infrastrukturkomponenten generiert werden. Dies kann Anwendungsanforderungen, Leistungsüberwachungsinstrumente oder Service-Ticketing-Systeme enthalten.

• Zweitens unterscheidet es intelligent zwischen „Signalen“ und „Rauschen“. Anschließend organisiert und verknüpft es diese relevanten Informationen nach verschiedenen Parametern wie Sprache, Chronologie und Topologie. Dies erleichtert die Identifizierung kritischer Vorfälle und Muster im Zusammenhang mit Bedenken hinsichtlich der Systemleistung und -verfügbarkeit – zusammen mit minimalen Fehlalarmen und Fehlalarmen.

• Drittens identifiziert es die zugrunde liegenden Ursachen von Vorfällen und informiert die IT- und DevOps-Abteilungen zur rechtzeitigen Behebung. In bestimmten Fällen kann es diese Schwierigkeiten sogar automatisch ohne menschliches Eingreifen angehen.

• Schließlich erleichtert es die Zusammenarbeit zwischen Personen, die die IT-Infrastruktur verwalten. AIOps alarmiert nicht nur die relevanten Mitarbeiter und Gruppen, sondern fördert auch die Zusammenarbeit zwischen ihnen, insbesondere wenn die Menschen geografisch verstreut sind. Darüber hinaus verwaltet es Ereignisdaten, die die zukünftige Diagnose ähnlicher Umstände beschleunigen.

6 Top-Vorteile von AIOps

Sowohl Technologieunternehmen als auch Unternehmen mit großen IT-Teams setzen aus folgenden Gründen zunehmend auf AIOps:

1. Größere Beobachtbarkeit

Beobachtbarkeit ist die Fähigkeit, einen kontinuierlichen Fluss von Leistungsdaten von verteilten Programmen und der Hardware, auf der sie ausgeführt werden, zu konsumieren, zu aggregieren und zu analysieren. Dies ermöglicht eine effizientere Überwachung, Fehlerbehebung und Fehlerbehebung der Anwendung, um Service Level Agreements (SLAs) und andere Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

2. Automatisieren Sie vorausschauende Aktionen

AIOps-Systeme können Daten analysieren und korrelieren, um erweiterte Analysen und automatisierte Maßnahmen bereitzustellen. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie die dynamische Ressourcenoptimierung automatisieren, die Anwendungsleistung sicherstellen und gleichzeitig die Ressourcenkosten sicher senken, selbst bei erheblicher Unvorhersehbarkeit der Nachfrage.

3. Minimieren Sie Ausfallzeiten

Ausfallzeiten von Systemen und Anwendungen können aufgrund von Umsatzeinbußen, verminderter Produktivität und Reputationsschäden teuer werden. AIOps ermöglicht es IT-, DevOps-, DevSecOps- oder Site Reliability Engineering (SRE)-Teams, sich entwickelnde Probleme zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor sie zu erheblichen und katastrophalen Problemen werden.

4. Halten Sie mit Sicherheitsbedrohungen Schritt

Mit der Entwicklung von Umgebungen in Bezug auf Komplexität und Größe nimmt auch die Anzahl der Gefahren zu, die angegangen werden müssen. Manuelle Techniken können mit dem Tempo des Wandels nicht Schritt halten, aber mit AIOps-Lösungen können Sie Schwachstellen identifizieren, bewerten, priorisieren und beheben.

5. Optimieren Sie den Einsatz von Humanressourcen

Die automatische Erkennung von Betriebsproblemen und neu programmierte Reaktionsskripte senken die Betriebskosten, indem sie eine effiziente Ressourcenzuweisung ermöglichen. Dies entlastet auch die Humanressourcen, um sich auf neue und komplizierte Aufgaben zu konzentrieren, was zu einer besseren Mitarbeitererfahrung führt.

6. Ergebnisse verbessern

Durch die Beseitigung von Unordnung im IT-Betrieb und die Integration von Betriebsdaten aus verschiedenen IT-Einstellungen kann AIOps schneller und genauer als ein Mensch grundlegende Probleme identifizieren und Abhilfemaßnahmen vorschlagen. Auf diese Weise können Unternehmen Ziele für die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR) festlegen und erreichen, die zuvor unerreichbar waren. Dies macht einen großen Unterschied für Shared-Service-Organisationen und Managed-Service-Anbieter.

Gibt es einen Nachteil von AIOps?

AIOps hat mehrere Vorteile; sein Einsatz hat jedoch seinen Anteil an Nachteilen. Die AIOps-Implementierung erfordert die Einführung erheblicher Änderungen an den IT-Prozessen. Darüber hinaus ändert es die Rollen und Pflichten des IT-Personals. Mitarbeiter könnten dies als Bedrohung ansehen, da sie befürchten, dass dies zu einem Umzug oder einer Kündigung führen könnte.

Darüber hinaus benötigen Sie ein umfassendes Verständnis von AIOps, um Aktivitäten effektiv zu automatisieren. Obwohl diese Technologie einen Großteil der Prozesse automatisiert, ist sie nicht völlig unabhängig. Dies erfordert die Anwesenheit einer Person innerhalb der Organisation, die mit ihren Abläufen vollständig vertraut ist.

AIOps automatisiert meist reguläre Operationen, die kein Spezialwissen erfordern. Dadurch können sich die IT-Mitarbeiter auf andere produktive Aufgaben wie Prozessverbesserungen und Systemoptimierung konzentrieren. Umgekehrt, wenn die Leute jetzt auf Aktivitäten beschränkt sind, die AIOps leicht ausführen können, könnte dies zu einem Ressourcenproblem führen.

Abschließende Gedanken

Einige der wichtigsten Optionen, die in Betracht gezogen werden sollten, sind AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic und Um die Vorteile von AIOps voll ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen mehr tun, als nur Tools mit auf statistischen Korrelationen basierenden Algorithmen einzusetzen. Organisationen müssen eine AIOps-Plattform bereitstellen, die End-to-End-Transparenz, Beobachtbarkeit und Rechenschaftspflicht bietet. Sofort; Ihre Entscheidung hängt von den genauen geschäftlichen Vorteilen von AIOps ab, die Sie erreichen möchten, den Anwendungsfällen und Ihrer aktuellen IT-Landschaft.