E-Book von BigData-Insider Artificial Intelligence for IT Operations

Heutige IT-Umgebungen verändern sich dynamisch. Anwendungen werden häufig nicht mehr auf physischen Systemen im eigenen Rechenzentrum (on-premises) bereitgestellt, sondern über öffentliche oder private Cloud-Umgebungen verteilt betrieben. Teilweise wechseln Ressourcen im laufenden Betrieb.

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Die bisher für den IT-Betrieb eingesetzten klassischen IT-Management-Werkzeuge sind in den dynamischen und virtualisierten Umgebungen nur noch eingeschränkt nutzbar. Traditionelle Management-Werkzeuge sind auf statische IT-Topologien und die Überwachung physischer Systeme ausgerichtet. Sie haben Probleme, mit den sich ständig verändernden hybriden Cloud- und Micro-Service-Umgebungen Schritt zu halten. Das E-Book „Artificial Intelligence for IT Operations“ von BigData-Insider erklärt den AIOps-Ansatz, der sich dank Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen (ML) auch für komplexe und agile IT-Landschaften eignet. AIOps ist eine Disziplin im Operational Intelligence.

AIOps bietet folgende zentrale Funktionen:

• automatisiertes Monitoring der IT-Umgebung

• selbstständiges Erkennen von Anomalien oder Problemen

• automatische Analyse der Ursachen

• automatische Reaktion und Behebung von Fehlern

Um diese Funktionen bereitzustellen, arbeitet AIOps mit den von IT-Systemen, Geräten und Tools gelieferten Daten (Big Data). Die häufig unstrukturierten Daten aus Logs, Metriken, Tickets und Ereignissen werden gesammelt und unter Anwendung mathematischer Modelle und Algorithmen des Machine Learnings in Echtzeit ausgewertet. Diese schwache KI erkennt Anomalien oder Probleme automatisch und lernt ständig dazu, ohne dass ein Administrator eingreifen muss. Ist eine Anomalie identifiziert, geht es im nächsten Schritt darum, die Ursache für die Anomalie zu finden.

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Artificial Intelligence for IT Operations

AIOps kann durch Auswertung der Kennzahlen (KPIs) Ursachen und problembehaftete Systeme finden. Im Optimalfall kümmert sich AIOps auch um die Lösung des Problems, indem automatisch Workflows gestartet werden, sogenannte Runbooks. Beispielsweise aktiviert AIOps selbstständig redundante Systeme. Ist AIOps nicht in der Lage, das Problem zu lösen, verschickt das System Benachrichtigungen oder erzeugt Störungstickets. Dann werden Kollaborationsfunktionen wichtig, damit die Admin-Teammitglieder die richtige Maßnahme binnen kurzer Zeit ergreifen können.

Zu den Vorteilen von AIOps gehören:

• weniger manueller und personeller Aufwand im IT-Betrieb

• Kostenreduktion im IT-Betrieb

• Erkennung von Problemen und Einleitung von Gegenmaßnahmen in Echtzeit

• Reduzierung der Ausfallzeiten und Optimierung der Verfügbarkeit

• kontinuierliche Rund-um-die-Uhr-Überwachung der kompletten IT-Landschaft

• intelligente, sich ständig verbessernde Anomalie- und Ursachenanalysen

• Entlastung der IT-Abteilung

• Ganzheitlicher Blick auf die komplette IT-Umgebung durch Korrelation der Daten aller Systeme

• für dynamische, virtualisierte IT-Topologien wie etwa Cloud geeignet

• Beschleunigung und Optimierung der DevOps-Prozesse

• Optimierung der Ressourcennutzung

Das Online-Journal „MarketsandMarkets“ schätzt, dass der Marktumfang für AIOps im Jahr durchschnittlich um 34 Prozent wächst, und zwar von 2,55 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 auf 11,02 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Fast jeder zweite DevOps-Profi gab 2020 gegenüber 451 Research an, er nutze bereits AIOps.

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