Kommentar von Christian Syrbe, Netcsout AIOps: KI nutzen, um IT-Abläufe neu zu gestalten

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In einer Welt in der Veränderung die einzige Konstante ist, ist Künstliche Intelligenz (KI) mehr als nur ein Trend: Sie verändert die Betriebsdynamik von Unternehmen. Ähnlich wie das Internet einst ganze Branchen revolutionierte, steht KI nun an vorderster Front einer neuen digitalen Revolution und ermutigt Unternehmen, jeden Aspekt ihrer Betriebsabläufe zu überdenken, neu zu konzipieren und zu innovieren.

Im Falle von AIOps, der Künstlichen Intelligenz für IT-Betriebe, bedeutet dies eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Technologie-Ökosysteme verwaltet werden. In der Praxis verbindet AIOps menschliches Fachwissen mit KI und maschinellem Lernen (ML), fortschrittlichen Analysen und Betriebsmethoden. Dadurch wird das Management von Geschäfts- und Betriebsdaten verbessert und die menschliche Entscheidungsfindung unterstützt.

In der Vergangenheit erforderten IT-Betriebe menschliche Aufsicht. Mit AIOps-Lösungen können Unternehmen nun eine Reihe dieser kritischen Funktionen automatisieren, darunter Leistungsüberwachung und Arbeitsplanung, die früher manuell verwaltet werden mussten.

Vorteile durch AIOps für Unternehmen

AIOps ermöglicht es IT-Teams, die Mängel herkömmlicher IT-Prozesse zu beheben. Die Einbeziehung menschlicher Faktoren kann zu Ungenauigkeiten bei der Datenanalyse und zu Ineffizienzen führen, insbesondere wenn die Daten nicht richtig aufgeschlüsselt sind. Werden geeignete Daten in eine AIOps-Plattform eingegeben, kann diese Möglichkeiten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung identifizieren und verschiedene Prozesse innerhalb der IT-Prozesse, der Sicherheit und anderer Netzwerkdomänen automatisieren.

Kommentar von Kevin Kline, SolarWinds

Mit KI und AIOps ausufernde Datenmengen verstehen

Um die Anwendungsleistung, den Betrieb und die Effizienz des Sicherheitsteams zu verbessern, liefert AIOps die erforderlichen Erkenntnisse, damit Teams Vorgänge im Netzwerk und in den Anwendungen besser verstehen können. Das ermöglicht ihnen, schnellere und unkompliziertere Entscheidungen zu treffen, da sie ein umfassendes Verständnis für Leistungsverschlechterungen oder Ausfälle erhalten. Cybersicherheitsteams können diese Informationen beispielsweise nutzen, um anomale Aktivitäten und Cyberbedrohungen zu verfolgen, bekannte Bedrohungsakteure zu identifizieren und ihren Standort im Netzwerk zu ermitteln, um sie zu beseitigen.

Bekannt ist auch, dass die Überwachung der Netzwerk- und Anwendungsleistung riesige Datenmengen erzeugt, die von den Teams durchforstet werden müssen. Durch den Einsatz von KI können IT-Abteilungen einen erheblichen Teil dieser Datenanalyse automatisieren und erhalten so zuverlässige Indikatoren für Leistungsprobleme und Systemausfälle. Dadurch wird die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung des Problems (MTTR) reduziert und die Teams können sich auf die Behebung von Problemen konzentrieren, anstatt sie nur zu erkennen.

Wichtigsten Elemente und Merkmale von AIOps

Eines der Hauptmerkmale von AIOps ist die erweiterte Analyse. Sie nutzt die von der AIOps-Plattform generierten verwertbaren Daten, um Automatisierungen zu schaffen und manuelle, wiederholbare Aufgaben zu reduzieren. Gleichzeitig hilft ML dabei, Muster aufzudecken, die die Automatisierungs-Engines speisen können.

Eine weitere wichtige Komponente ist die prädiktive Analyse, welche die Vorteile von AIOps für die Sicherheit aufzeigt. Sie unterstützt Cybersicherheitsteams dabei, Angreifern einen Schritt voraus zu sein: Mithilfe gängiger Muster und historischer Daten kann sie die Bewegungen von Bedrohungen in einem bestimmten Szenario vorhersagen und Angreifer somit schnell stoppen.

Ein weiteres Element von AIOps ist die Echtzeit-Ereigniskorrelation. Bei Leistungsbeeinträchtigungen, Verfügbarkeitsstörungen oder Cyberangriffen ist Zeit ein entscheidender Faktor. Die Erkennung von Problemen in Echtzeit kann IT-Teams dabei helfen, herauszufinden, wer oder was die Störung verursacht, woher sie kommt und wie Probleme schnell behoben werden können, ohne dass diese Aufgaben manuell ausgeführt werden müssen.

Daten als Grundlage für AIOps-Plattformen

Im Kern benötigt AIOps detaillierte, zuverlässige Daten, um seine Engine anzutreiben – ähnlich wie ein Auto Kraftstoff benötigt, um zu fahren. Die relative Effizienz und Effektivität einer AIOps-Plattform hängen stark von der Qualität der verarbeiteten Daten ab.

Sind die Daten fehlerhaft oder unvollständig, können AIOps-Plattformen diesem Problem nicht entgegenwirken und ihre Fähigkeiten nicht optimal ausschöpfen. Wenn ein AIOps-System beispielsweise fragmentierte Daten aus verschiedenen Abteilungen analysiert, kann es zu widersprüchlichen automatisierten Aktionen kommen. Ein Beispiel hierfür sind gegensätzliche automatisierte Reaktionen auf Kundenbeschwerden. Darüber hinaus könnten potenzielle Cyberangriffe fälschlicherweise als normale Leistungssteigerung des Servers interpretiert werden, wie sie typischerweise während einer saisonalen Spitzenzeit auftritt. Dadurch erhalten Angreifer die Möglichkeit, unbemerkt in sensible Systeme einzudringen.

Verstärkte Einführung von AIOps

In seinen kürzlich veröffentlichten Prognosen für Technologie und Sicherheit im Jahr 2025 stellte Forrester fest, dass Technologieführer die Einführung von AIOps-Plattformen verdreifachen werden. Forrester geht in seinem Bericht davon aus, dass die deutlich zunehmende Einführung dieser Plattformen eine Reaktion auf den Anstieg der technischen Schulden sein wird. Drei Viertel der Entscheidungsträger im Technologiebereich gehen davon aus, dass ihre technischen Schulden bis 2026 auf ein mittleres oder hohes Niveau ansteigen werden.

ITOps-, NetOps- und DevOps-Teams können AIOps nutzen, um ihre Abläufe zu modernisieren und zu optimieren sowie ihre Beobachtbarkeit und Cybersicherheit zu verbessern. AIOps nutzt Automatisierung, um die Reaktionszeiten bei verschiedenen Problemen mit der Netzwerkleistung und der Cybersicherheit zu verbessern. Dadurch wird der Bedarf an menschlichem Eingreifen minimiert. Dies steigert wiederum die Rentabilität und verbessert die Teameffizienz, da die Überwachungszeit für die Problemlösung genutzt werden kann.

Erfolgreicher AIOps-Betrieb: Worauf es wirklich ankommt

Der Schlüssel für Unternehmen liegt darin, die Qualität und den Wert ihrer Daten und damit auch die Ergebnisse von AIOps zu verbessern. Dies erfordert gründliche Analysen sowie anpassbare Filtermaßnahmen bereits an der Quelle. So können Unternehmen sorgfältig kuratierte Daten liefern, die den für den Erfolg von AIOps erforderlichen Standards entsprechen. Die Wirksamkeit hängt jedoch vollständig von der Qualität und Genauigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Durch die Priorisierung der relevantesten Daten und die schrittweise, sorgfältig geplante Implementierung von AIOps können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern und von diesem bemerkenswerten Fortschritt im Bereich des Netzwerkmanagements profitieren.

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