Wie man IT-Operationen mit AIOps verbessert

AIOps-Plattformen haben die Verantwortlichkeiten von IT-Teams durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) verändert, um IT-Operationen zu automatisieren, Systeme proaktiv zu überwachen und zu analysieren und die Leistung zu verbessern.

Obwohl die Implementierung von AIOps komplex und zeitaufwendig ist, wenden sich Unternehmen Softwarelösungen zu, um den Prozess zu vereinfachen. Dieser Artikel zielt darauf ab, die wichtigsten Merkmale von AIOps-Software zu erkunden und maßgeschneiderte Softwareempfehlungen bereitzustellen.

AIOps ist ein revolutionärer Ansatz für IT-Operationen

Jedes Unternehmen hat einzigartige Bedürfnisse, Herausforderungen und Ziele, die eine maßgeschneiderte AIOps-Einrichtung erfordern. Beispielsweise möchte eine Finanzinstitution sichere, schnelle Kundentransaktionen gewährleisten, was das IT-Team dazu veranlasst, die Überwachung und Optimierung der Netzwerkleistung zu priorisieren. Im Gegensatz dazu könnte ein Gesundheitsunternehmen vom IT-Team verlangen, sich auf die Überwachung und Erkennung von Anomalien in medizinischen Gerätedaten zu konzentrieren, um die Patientensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

Um diesen einzigartigen Bedürfnissen gerecht zu werden, müssen IT-Manager die richtige AIOps-Software auswählen. Die meisten AIOps-Lösungen bieten Funktionen wie Echtzeitanalysen, automatisierte Vorfallreaktionen und vorausschauende Wartung, aber die richtige Kombination von Funktionen und Funktionalitäten zu wählen, kann eine Herausforderung sein.

AIOps-Software sollte anpassbar sein und sich nahtlos in andere Unternehmenssoftware integrieren lassen, um die spezifischen IT-Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Daher müssen Unternehmen ihre Optionen sorgfältig evaluieren und eine AIOps-Lösung wählen, die ihren einzigartigen Bedürfnissen und Zielen entspricht.

Wie AIOps helfen kann, häufige Herausforderungen von IT-Profis zu bewältigen

Laut dem OpsRamp State of AIOps 2023 Umfragebericht nannten 265 IT-Profis die drei wichtigsten Herausforderungen im Vorfallmanagement:

• Verständnis der Abhängigkeiten von Anwendungen zur Infrastruktur bei einem IT-Ausfall (62%)
• Bestimmung der wahrscheinlichen Ursachenanalyse (56%)
• Sicherstellung einer schnellen mittleren Wiederherstellungszeit (MTTR) für geschäftskritische Dienste (50%)

Interessanterweise müssen diese drei Herausforderungen zusammen angegangen werden.

Das Verständnis der Abhängigkeiten von Anwendungen zur Infrastruktur ist entscheidend für AIOps, da es IT-Teams ermöglicht, IT-Ausfälle schnell zu diagnostizieren und zu beheben. Wenn ein IT-Ausfall auftritt, kann es schwierig sein, die Ursache des Problems zu ermitteln.

Durch das Verständnis der Beziehung zwischen Anwendungen und Infrastruktur können IT-Teams jedoch leichter die Quelle des Problems identifizieren und geeignete Maßnahmen ergreifen, um es zu beheben. AIOps verwendet ML-Algorithmen, um IT-Systeme zu überwachen und Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Protokollen, Metriken und Ereignissen, kann AIOps Muster und Korrelationen identifizieren, die auf einen potenziellen Ausfall hinweisen könnten. Um das Problem jedoch effektiv zu diagnostizieren, müssen IT-Teams die komplexen Abhängigkeiten zwischen Anwendungen und Infrastruktur verstehen.

Wenn beispielsweise eine kritische Anwendung plötzlich nicht mehr richtig funktioniert, könnte dies auf ein Problem mit der zugrunde liegenden Infrastruktur zurückzuführen sein, wie einem Netzwerk oder einer Datenbank. Ohne das Verständnis dieser Abhängigkeiten könnten IT-Teams Zeit damit verschwenden, die Anwendung selbst zu untersuchen, was zu Verzögerungen bei der Behebung des Ausfalls führt. Durch ein umfassendes Verständnis der Abhängigkeiten von Anwendungen zur Infrastruktur kann AIOps genauere Einblicke und Empfehlungen für IT-Teams bieten, die es ihnen ermöglichen, die Ursache eines Ausfalls schnell zu identifizieren und zu beheben. Nur dann können Organisationen die MTTR durch AIOps sicherstellen.

Empfehlung von AIOps-Plattformen basierend auf den Daten des G2 Grid^Ⓡ Berichts

Der Frühjahr 2023 G2 Grid^Ⓡ Bericht für AIOps-Plattformen kann Softwarekäufern helfen, die richtige Software basierend auf Ursachenidentifikation, proaktiver Identifikation, Lösungsempfehlungen und künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu finden.

Ursachenidentifikation

AIOps-Tools können direkt die Ursache von IT-Systemproblemen identifizieren oder die Geschwindigkeit erhöhen, mit der sie identifiziert werden. Dies wird durch den Einsatz von Algorithmen erreicht, die Daten aus verschiedenen Quellen wie Protokollen, Metriken und Ereignissen analysieren. Um dies zu adressieren, bittet G2 die Rezensenten, AIOps-Software basierend auf der „Ursachenidentifikation“ zu bewerten. Die fünf besten Tools nach diesem Kriterium sind unten aufgeführt.

Mit einem Kategoriedurchschnitt von 90% führt meshIQ mit 98%, gefolgt von PagerDuty, Instana, ZIF und AppDynamics. IT-Profis, die möchten, dass AIOps-Software sich auf diese Funktion konzentriert, sollten diese fünf Produkte erkunden.

Proaktive Identifikation

AIOps-Lösungen können proaktiv Trends in IT-Systemen identifizieren, die zu Ausfällen oder Fehlern führen können. Anschließend gibt es Empfehlungen an IT-Teams, um ihre Systeme basierend auf den analysierten Daten zu optimieren. Dies ermöglicht es IT-Teams, proaktive Schritte zu unternehmen, um Vorfälle von vornherein zu verhindern. Um dies zu adressieren, bittet G2 die Rezensenten, ITSM-Software basierend auf „Proaktiver Identifikation“ zu bewerten. Unten ist die Rangliste der Top fünf.

Mit einem Kategoriedurchschnitt von 90% führt meshIQ mit 98%, gefolgt von PagerDuty, ZIF, Instana und Moogsoft. IT-Profis, die möchten, dass AIOps-Software sich auf diese Funktion konzentriert, sollten diese fünf Produkte erkunden.

Lösungsempfehlungen

AIOps-Plattformen identifizieren nicht nur Ursachen und Trends für IT-Systemprobleme, sondern bieten auch Wege, Vorschläge oder andere allgemeine Unterstützung zur Problemlösung. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen kann AIOps IT-Teams Empfehlungen zur Lösung des Problems geben oder einen Weg zur Lösung vorschlagen.

Diese Empfehlungen können automatisierte Antworten, vorgeschlagene manuelle Eingriffe oder Warnungen an bestimmte Teams zur Problemlösung umfassen. Dies hilft IT-Teams, schneller und effektiver auf Vorfälle zu reagieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Systemleistung zu steigern. Um dies zu adressieren, bittet G2 die Rezensenten, AIOps-Software basierend auf „Lösungsempfehlungen“ zu bewerten. Die fünf besten Lösungen nach diesem Kriterium sind unten aufgeführt.

Mit einem Kategoriedurchschnitt von 90% führt PagerDuty mit 99%, gefolgt von meshIQ, ZIF, Instana und BigPanda. IT-Profis, die möchten, dass AIOps-Software sich auf diese Funktion konzentriert, sollten diese fünf Produkte erkunden.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

In der Welt von AIOps werden sowohl KI als auch ML verwendet, um intelligente Systeme zu ermöglichen, die Daten analysieren und IT-Teams Einblicke geben können. KI in AIOps umfasst eine breitere Palette von Techniken, wie Expertensysteme, regelbasierte Systeme und natürliche Sprachverarbeitung. Gleichzeitig werden ML-Algorithmen speziell verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren, um Muster und Korrelationen zu identifizieren, die auf ein potenzielles Problem hinweisen könnten.

Diese Algorithmen können dann Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf diesen Mustern treffen, was IT-Teams helfen kann, proaktive Schritte zu unternehmen, um Vorfälle effektiver zu verhindern oder darauf zu reagieren. Um dies zu adressieren, bittet G2 die Rezensenten, AIOps-Software basierend auf „Künstlicher Intelligenz“ und „Maschinellem Lernen“ zu bewerten. Unten ist die Rangliste der Top fünf.

Mit einem Kategoriedurchschnitt von 90% führt PagerDuty mit 99%, gefolgt von meshIQ, ZIF, Instana und Moogsoft. IT-Profis, die möchten, dass AIOps-Software sich auf diese Funktion konzentriert, sollten diese fünf Produkte erkunden.

ROI muss im Vordergrund stehen

Die Kapitalrendite (ROI) ist eine wesentliche Überlegung beim Kauf von AIOps-Software, da sie es Organisationen ermöglicht, den Wert der Software gegen die Implementierungskosten abzuwägen. Mit der zunehmenden Komplexität von IT-Systemen kann AIOps-Software Organisationen helfen, Abläufe zu straffen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Reaktionszeiten bei Vorfällen zu verbessern. Die Software kann jedoch auch kostspielig sein, und Organisationen müssen bewerten, ob die Vorteile die Investition überwiegen.

Die ROI-Analyse hilft Organisationen, die potenziellen Vorteile und Kosten im Zusammenhang mit der Implementierung von AIOps-Software zu verstehen und kann verwendet werden, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, ob in die Technologie investiert werden soll. Darüber hinaus kann die ROI-Analyse Organisationen helfen, die Investition gegenüber Stakeholdern zu rechtfertigen und sicherzustellen, dass die Software ihren Bedürfnissen und Zielen entspricht.

Hier unterscheiden sich die G2-Daten und die OpsRamp-Umfrage erheblich. Die Schlussfolgerung der OpsRamp-Umfrage behauptet, dass AIOps eine „ROI innerhalb von sechs Monaten“ hat. Laut dem G2 Small-Business, Mid-Market und Enterprise Spring 2023 G2 Grid^Ⓡ Bericht für AIOps-Plattformen ist der ROI jedoch deutlich länger:

• Kleinunternehmen - 12 Monate
• Mittlerer Markt - 17 Monate
• Unternehmen - 18 Monate

Lange ROI-Zeiträume für Softwarekäufe können problematisch sein, da sie darauf hinweisen, dass die Investition lange dauert, um sich auszuzahlen, was für Organisationen mit begrenzten Ressourcen ein Problem darstellen kann und es schwierig machen kann, die Investition gegenüber Entscheidungsträgern zu rechtfertigen. Unternehmen müssen die AIOps-Software nach der Implementierung sorgfältig testen, um festzustellen, ob die Software die Investition wert ist.