Automatisierung weiter vorantreiben AIOps implementieren und IT-Teams entlasten

Autor / Redakteur: Ali Siddiqui * / Stephan Augsten

Wer bereits agile Technologien, Cloud Computing und DevOps im Unternehmen verankert hat, ist auf dem besten Weg zur digitalen Transformation. AIOps treiben strategische Innovationen und die Automatisierung von Unternehmen weiter voran.

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AIOps hilft dabei, bei der enormen Menge an Daten den Überblick zu behalten und Fehler in der Konfiguration früher zu erkennen.
AIOps hilft dabei, bei der enormen Menge an Daten den Überblick zu behalten und Fehler in der Konfiguration früher zu erkennen.
(© Alexander Limbach - stock.adobe.com)

Artificial Intelligence for IT Operations oder kurz AIOps kombiniert Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Big Data. Aktuell wächst die Nachfrage danach stetig, weil unerwartete Szenarien mithilfe von KI, ML und Predictive Analytics angegangen und antizipiert werden können.

Die zunehmende Komplexität digitaler Unternehmensanwendungen, die hybride On-Premise- und Cloud-Infrastrukturen umfassen, sowie die Einführung moderner Anwendungsarchitekturen wie der Containerisierung werden zu einer starken Zunahme des Datenvolumens und der Komplexität von Daten führen. Eine Datenüberlastung durch moderne digitale Umgebungen kann dann zur Verzögerung von Reparaturen und Überforderung von IT-Ops-Teams führen.

Intelligentere Strategien und zentralisierte AIOps-Systeme können Unternehmen dabei helfen, das Kundenerlebnis zu verbessern, moderne Anwendungssicherheit und -optimierung bereitzustellen, intelligente Automatisierung zu nutzen und als „Autonomous Digital Enterprise“ zu wachsen. Die Einführung von AIOps ist unumgänglich, um Ressourcen skalieren und moderne Umgebungen effektiv verwalten zu können.

Die wichtigsten Vorteile von AIOps

IT-Ops-Teams stehen vor wachsenden und vielfältigen Herausforderungen, einschließlich der Bewältigung des enormen Anstiegs des Betriebsdatenvolumens, der zunehmenden Komplexität von IT-Umgebungen sowie der hohen Anforderungen an Geschwindigkeit und Flexibilität aufgrund der digitalen Transformation.

Durch die Anwendung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens sowie Big-Data-Analysen zur Verbesserung und Automatisierung des IT-Betriebs unterstützt AIOps dabei, die Geschwindigkeit, Flexibilität und Effizienz der Unternehmen zu verbessern. Probleme und Anomalien lassen sich dadurch in Echtzeit identifiziert und in einigen Fällen direkt beheben.

Die Implementierung von AIOps ist für Unternehmen wichtiger als je zuvor. IT-Ops-Teams sind mit einem enormen Anstieg des Betriebsdatenvolumens, der zunehmenden Komplexität von IT-Umgebungen durch Multi-Cloud- und Remote-Arbeitsumgebungen und digitalen Transformationsinitiativen mit neueren Anwendungsarchitekturen wie Containern und kurzlebigen Workloads konfrontiert.

Darüber hinaus kann auch AIOps dazu beitragen, dass Dev-Ops-Teams eine höhere Systemzuverlässigkeit erreichen. Wenn Kunden bereits Kenntnisse über Korrelationen von Ereignissen und das Erkennen von Mustern haben, können modernere Ansätze mit No-Code-Funktionen hilfreich sein, um dieses benutzerdefinierte Wissen erfassen zu können.

AIOps bietet aber nicht nur einen effektiveren Ansatz zur automatischen Identifizierung von Clustern und Mustern und zur Beschleunigung der Isolation von Ursachen. Vielmehr ist es auch in Umgebungen mit vielen Daten und komplexen Abhängigkeiten der einzig mögliche Ansatz, um „Rauschen“ zu verwalten und zu reduzieren.

Insgesamt kann AIOps dazu beitragen, IT-Teams zu entlasten sowie Innovationen und Verbesserungen für das Unternehmen zu unterstützen. Durch die Automatisierung traditioneller Prozesse mithilfe von AIOps können Unternehmen eine höhere Zufriedenheit der Angestellten, eine verbesserte Kundenbindung sowie effektive Zeit- und Ressourceneinsparungen erzielen.

Die Implementierung von AIOps

Um AIOps erfolgreich zu implementieren, ist es wichtig, vorher zu definieren, was Ihr Unternehmen von einer AIOps-Initiative erwartet. Dies kann entweder aktuelle Anforderungen wie eine effektivere Reduzierung des „Ereignisrauschens“ und eine schnellere Analyse der möglichen Ursachen, um die mittlere Reparaturzeit (MTTR) für Probleme zu verringern, betreffen oder Bereiche mit Störungen, die behoben werden müssen. Durch eine vorherige Abwägung kann festgelegt werden, wie eine erfolgreiche AIOps-Implementierung aussehen könnte.

Im zweiten Schritt sollten die Personen, Prozesse und Werkzeuge bedacht werden. IT-Organisationen arbeiten in äußerst komplexen, hybriden Umgebungen. Daher ist es nicht nur teurer, herkömmliche Ansätze zu verfolgen, sondern es kann auch schnell unüberschaubar werden, wenn Sie Ihre Teams skalieren. Bei der Auswahl der richtigen Tools ist es wichtig, einen Anbieter zu finden, der auf Ihre spezifischen Anwendungsfälle spezialisiert ist und Ihnen beim Erreichen Ihrer Ziele helfen kann.

Es ist zudem entscheidend, dass AIOps-Tools einen offenen Ansatz haben, der sich in Ihre vorhandenen IT-Tools und Datenquellen integrieren lässt, da ein breites Spektrum an Daten zu beobachten und zu analysieren ist. Daraufhin sollten Sie die richtigen Prozesse identifizieren, die Agilität und Zusammenarbeit unterstützen, um sie über Entwicklung, Betrieb und Sicherheit hinweg zu integrieren. Ebenso wichtig ist es für Unternehmen, über die wertvollste Ressource, die Mitarbeiter*innen, nachzudenken und sicherzustellen, dass die richtigen Tools und Prozesse vorhanden sind, um auf Erkenntnisse aufzubauen.

Ein weiterer entscheidender Faktor sind die richtigen Datentypen, denn Menge und Volumen der Daten allein sind nicht ausreichend. Während Ereignisse und Metriken nützlich sind, um AIOps-Erkenntnisse zu liefern, können Topologiedaten von Bedeutung sein, um die Ursachenanalyse effektiv durchführen zu können – und die Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen zu vereinen, ist enorm wichtig.

Da das Datenvolumen und die Komplexität sowie die Verbreitung von IoT und 5G stetig zunehmen, werden intelligente Lösungen wie AIOps zu einem unverzichtbaren Bestandteil datengesteuerter Unternehmen. Mit AIOps können Unternehmen ihre Lösungsansätze von reaktiv auf prädiktiv und schließlich auf proaktiv umstellen. Wenn Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mögliche Probleme frühzeitig erkennen, können Unternehmen Störungen verhindern, effektiv Zeit sparen und sich auf Innovationen konzentrieren, die die operative Leistung fördern und dem Unternehmen helfen, sich zu einem Autonomous Digital Enterprise zu entwickeln.

Mögliche Herausforderungen bei der Umstellung

Entscheidend bei der Umstellung ist die Denkweise sowie die Bereitschaft, die bisherigen Monitoring- und Event-Management-Prozesse zu modernisieren. Unternehmen sollten offen für neue Arten von Technologielösungen sein. Einige IT-Organisationen haben beispielsweise Bedenken, in Fähigkeiten von Data Scientists zu investieren oder Personen mit einem Abschluss in Datenwissenschaften einzustellen.

In der IT-Lösung sollte jedoch die gesamte Intelligenz enthalten sein, sodass Unternehmen lediglich die operativen Fähigkeiten benötigen, um sie zu verwalten und die umfangreichen Erkenntnisse, die AIOps liefern kann, strategisch zu nutzen. Es ist zudem wichtig, in die richtige Plattform zu investieren, die Daten von mehreren Tools skalieren und aufnehmen kann.

Der Schlüssel zur Nutzung von AIOps liegt in einer starken Datenverwaltungsgrundlage. Wenn sie verstehen, wie der „normale“ Betrieb eines Unternehmens im gesamten Unternehmen in einer einzigen End-to-End-Ansicht aussieht, können IT-Teams Bedürfnisse, Chancen und Bedrohungen erkennen, sobald sie auftreten. Dies ist entscheidend für intelligente Abläufe und ein datengesteuertes Unternehmen.

Die Zukunft von AIOps

Voraussichtlich werden AIOps in den nächsten zwei bis drei Jahren zum Mainstream, wenn Unternehmen ihren Weg zu „Autonomous Digital Enterprises“ fortsetzen. Das Datenvolumen wird weiter zunehmen und immer weniger verwaltbar werden, insbesondere mit der Einführung von IoT und 5G. Die Nachfrage nach AIOps wird steigen, da Unternehmen angesichts der enormen Menge an Daten versuchen, die Leistungsanforderungen und SLAs weiterhin zu erfüllen.

Zudem wird die Verbindung zwischen DevOps und IT Ops gestärkt, indem die umfassenden Erkenntnisse von AIOps im App-Entwicklungsprozess für das Leistungsmanagement von Anwendungen genutzt wird. Zudem werden AIOps angesichts der enormen Cloud-Akzeptanz eine zentrale Rolle bei der Verwaltung der Cloud-basierten Apps und Dienste spielen.

Die Zukunft hängt davon ab, dass sich die Technologie verbessert, die Skalierungseffekte sinken und die Algorithmen zum Mainstream werden - beispielsweise sollten sie für verschiedene Domänen einfach „out of the box“ funktionieren. AIOps wird voraussichtlich kein Nischen-Tool mehr sein, es wird sich in der breiten Masse durchsetzen, wenn es einfach zu bedienen ist.

* Ali Siddiqui ist Chief Product Officer bei BMC Software.

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Der Begriff AIOps taucht immer häufiger auf, wird aber aus naheliegenden Gründen häufig mit dem Begriff MLOps verwechselt. Innerhalb der Analyse-Landschaft ist es ein wichtiger Bestandteil von Operational Intelligence.

Artificial Intelligence for IT Operations

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(Bildquelle: BigData-Insider)

Die Hauptthemen sind:
# Was ist und was kann AIOps?
# AIOps als Gehirn und zentrales Nervensystem
# Die wichtigsten Anbieter von AIOps-Plattformen


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