Splunk-Vorhersagen für 2018

Risiken bei IoT, KI sorgt für Vereinfachungen

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Splunk hat einen Blick in die Zukunft gewagt.
Splunk hat einen Blick in die Zukunft gewagt. (Bild: Splunk)

Der Machine-Learning-Experte Splunk hat einige Vorhersagen für das kommende Jahr gewagt. So sollen etwa Künstliche Intelligenz (KI ) und maschinelles Lernen den IT-Betrieb deutlich vereinfachen.

Splunk hat sein Führungsteam zu den Aussichten für das kommende befragt: Rick Fitz, Senior Vice President und General Manager IT Markets, erwartet für 2018, dass der IT-Betrieb von KI und maschinellem Lernen profitieren wird. Dazu tragen insbesondere die Erweiterung und intelligente Automatisierung von Prozessen und Aufgaben bei. Fitz geht davon aus, dass vorhersagende Analysesysteme in Zukunft manuelle Tätigkeiten ersetzen werden. Die Marktforscher von Gartner bezeichnen diesen Trend als „Artificial Intelligence for IT Operations“ (AIOps). Anwender erhalten dabei Erkenntnisse zu Fragen, die sie im Vorfeld sonst gar nicht gestellt hätten. AIOps lernt dazu aus vergangenen Aktionen und Fehlerbehebungen, um Ausfälle vorherzusagen und Problemlösungen zu automatisieren.

IoT birgt Risiken

Erick Dean, Produkt Director IoT von Splunk, warnt dagegen vor den Risiken, die das Internet der Dinge (IoT) mit sich bringt. So kämen zwar immer mehr vernetzte Geräte im täglichen Leben an, gleichzeitig entstehe aber ein Minenfeld in Sachen Sicherheit. Dieses Thema komme daher 2018 auf den Prüfstand, zumal jedes vernetzte Objekt neue Türen in die Privatsphäre, in Unternehmensbereiche oder die öffentliche Sicherheit öffnet und Hacker immer mehr Angriffsmöglichkeiten haben. Dean warnt zudem davor, IoT-Umgebungen nicht ausreichend abzusichern: Schon jetzt entfallen nur zehn Prozent der IT-Sicherheitsbudgets auf IoT-Infrastrukturen – obwohl Marktforscher bis 2020 mehr als 25 Prozent der Attacken in diesem Bereich erwarten. Zudem erwartet Erick Dean, dass maschinelles Lernen und KI eine große Chance für IoT darstellen. Unternehmen werden neue Wege finden, die riesigen Datenmengen sinnvoll zu nutzen. Als stärkste Wachstumstreiber sieht der Experte industrielles Asset Management, Flottenmanagement im Transportwesen, Bestandsverwaltung sowie die Sicherheit staatlicher Infrastruktur und Einrichtungen.

KI und maschinelles Lernen legen zu

Allgemein sieht Splunk viel Potenzial in KI und maschinellem Lernen. Toufic Boubez, Vice President of Engineering, erwartet vor allem durchgängige End-to-End-Lösungen. Sie basieren auf maschinellen Lernmodellen, die den kompletten Systemzustand erfassen und präzise Aktionen ausgeben. Zudem werden Anwender zunehmend Zugriff auf Tools haben, die ihnen bestimmte Arbeiten abnehmen. Boubez sieht auch mehr Bibliotheken an vorgeschulten und Open-Source-Machine-Learning-Modellen, die sich als wiederverwendbare Komponenten für eine Vielzahl an Anwendungsfällen nutzen lassen. Ein Beispiel dafür wäre ein vorab trainiertes Modell eines Telekommunikationsanbieters, über das sich Kundenabwanderungen erkennen und vorhersagen lassen. Ein derartiges Modell könnten auch andere Unternehmen einfach nutzen, was einen branchenweiten Mehrwert ermöglicht.

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