2021 ist die Zeit des Wachstums im Softwarebereich. Da immer mehr Unternehmen zur Normalität zurückkehren, kämpfen viele damit, ihre komplexe IT-Infrastruktur mit wachsender Nachfrage zu verwalten.

Heutige Kunden wünschen sich schnelle und zuverlässige Online-Interaktionen. In meinem vorherigen Artikel habe ich über die Bedeutung der Website-Performance gesprochen und wie Unternehmen Website-Monitoring-Software nutzen, um Leistungskennzahlen zu verbessern – aber moderne IT-Systeme sind viel mehr als nur Websites.

In der heutigen IT-Umgebung arbeiten die meisten Organisationen in Multi-Cloud-Umgebungen, die eine Vielzahl von Technologien wie Microservices, Big Data, mobile Apps, Drittanbieter-Plugins und so weiter nutzen. IT-Teams kämpfen damit, all diese Technologien zu verwalten, sodass viele von ihnen ein Dutzend Überwachungslösungen gekauft haben, in der Hoffnung, alles zu erfassen, was in ihrer IT-Infrastruktur vor sich geht. Doch damit stellt sich eine neue Frage: Wie verwaltet man all diese Überwachungslösungen?

Eine beliebte Antwort ist künstliche Intelligenz für IT-Operationen (AIOps), die alle Rückmeldungen von Überwachungssoftware analysiert und einen automatischen Prozess für das IT-Team zur Behebung des Grundproblems optimiert. Jetzt haben wir fortschrittliche KI, die alles für uns erledigen kann. Könnte dieser Traum wahr werden? Werfen wir einen Blick darauf, wie AIOps derzeit in das große Ganze der IT-Infrastruktur passt.

Wie passt AIOps in die IT-Umgebung einer Organisation?

AIOps überwacht Protokolle von Überwachungssoftware. Sobald die Überwachungssoftware eine Unregelmäßigkeit oder ein Problem erkennt, verfolgt AIOps das Problem dort, wo die Transaktion mit Protokollanalyse und Überwachung aufgetreten ist. Dann benachrichtigt es das IT-Team über Vorfallmanagement und Service-Desk-Lösungen, damit sie alle Probleme beheben können. Dieser Prozess kann sich je nach den verwendeten Lösungen ändern, aber die Kernidee bleibt dieselbe: AIOps-Plattformen integrieren diese Funktionen direkt in die Plattform, um Ressourcen zur Fehlerbehebung zu konsolidieren. Anstatt dass ein ganzes IT-Team jede Lösung verwaltet, übernimmt AIOps den Großteil der Arbeit und entlastet IT-Ressourcen für andere strategische Prioritäten.

Dies ist derzeit ein großer Trend, da der Traffic für die AIOps-Plattformen-Softwarekategorie auf G2 in den letzten Monaten erheblich zugenommen hat. Seit letztem Mai gibt es ein Wachstum von etwa 200 % bei den einzigartigen Besuchern im Web-Traffic der G2 AIOps-Plattformen-Kategorie. Im Februar 2021 verzeichnete die Kategorie einen Anstieg des Traffics um 600 %, was auf Branchenveranstaltungen zurückzuführen sein könnte.

Wie macht man AIOps funktionsfähig?

AIOps erfordert viel mehr Zeit und Überlegung, um es richtig zu machen, als viele Unternehmen denken. Es ist keine All-in-One-Lösung, die einmal implementiert wird und dann vergessen werden kann. Es erfordert ständige Verwaltung, um seine volle Funktionalität zu liefern. Es gibt zwei Überlegungen, die man beachten sollte, um auf die Herausforderungen und Ergebnisse vorbereitet zu sein.

Teammanagement: Ziele mit allen Beteiligten abstimmen

Überraschenderweise ist eine der schwierigsten Herausforderungen bei der Nutzung von AIOps nicht technischer Natur. Management und Kommunikation bestimmen, wie erfolgreich das AIOps-Programm sein wird. Eine vollständige AIOps-Lösung verändert, wie das Entwicklungsteam, das Betriebsteam, das Qualitätssicherungsteam (QA) und andere Beteiligte miteinander interagieren. Damit die Automatisierung funktioniert, muss jedes Team für seine Rolle im Prozess verantwortlich sein und nicht isoliert arbeiten.

Wenn das Entwicklungsteam und das Betriebsteam weiterhin isoliert arbeiten, sollten Organisationen in Betracht ziehen, sie zu einem DevOps-Team zusammenzuführen, um eine schnelle Bereitstellung zu ermöglichen. Die meisten Technologieunternehmen haben dies bereits getan, und es könnte Unternehmen helfen, sich anzusehen, wie Amazon, Microsoft und Google ihre DevOps betreiben.

Das DevOps-Team muss aus zwei Gründen vollständig auf die AIOps-Lösung geschult sein: Integration und Benutzerfreundlichkeit. AIOps verarbeitet große Datenmengen, um Probleme zu analysieren. Allerdings kann die Integration in ältere Infrastrukturen schwierig sein, daher ist es wichtig, dass das DevOps-Team die Fähigkeiten der AIOps-Software kennt. Sie könnten sich entscheiden, zusätzliche Software zur Datenbereinigung und -speicherung zu kaufen, um AIOps mit älteren Systemen zu verbinden. AIOps verwendet einen Black-Box-Ansatz, um Probleme zu identifizieren und Empfehlungen zu geben. Da AIOps nicht immer zeigt, wie es zu seiner Lösung kommt, müsste das DevOps-Team die Software gründlich verstehen, um benutzerdefinierte Regeln für zusätzliche Einblicke festzulegen. Andernfalls wissen sie nicht, was die Software tut und könnten ein weiteres Puzzleteil übersehen.

Da AIOps die Problemerkennung und -überwachung mit KI automatisiert, wird es Zeiten geben, in denen DevOps-Teams nicht verstehen, warum die KI bestimmte Lösungen empfiehlt und welche möglichen negativen Auswirkungen dies haben könnte. Deshalb sollte das QA-Team überprüfen und nachverfolgen.

Schließlich müssen die KPIs und Metriken für die beteiligten Teams basierend auf der Verantwortung jedes Teams geändert werden. Teams zur Zusammenarbeit zu zwingen, während sie die vorherigen KPIs beibehalten, könnte sie von der vollen Teilnahme ablenken. Mehr Anomalien zu erkennen, könnte kein gutes Ziel im Vergleich zur Verkürzung von Ausfallzeiten sein. Ein neuer Anwendungsfall sollte veröffentlicht werden, damit jeder die Erwartungen kennt. Dies ist nicht nur "eine weitere Software", sondern auch ein neuer Prozess, dem jeder folgen sollte und der ihre täglichen Prioritäten ändern wird.

Kostenmanagement: Overheads und Integration

Wann immer es eine Verantwortungsänderung zwischen verschiedenen Teams gibt, wird es viele Overheads geben. IT-Teams müssen in der neuen Software geschult werden und wie sie in das Altsystem integriert werden kann. Sie müssen ein gründliches Verständnis der aktuellen IT-Infrastruktur, der zu behebenden Probleme und der verfügbaren Ressourcen haben. Eine Sache, die hilft, ist, mit kleineren Zielen zu beginnen, die weniger Ressourcen erfordern, was den Teams Zeit gibt, zu üben, bevor sie komplexere Probleme angehen. Mit diesem Ansatz gibt es weniger Overheads und einen höheren ROI.

Eine weitere Kostenüberlegung ist ergänzende Software. Neue Software muss möglicherweise gekauft werden, um mit der AIOps-Lösung zu integrieren. Zusätzliche Überwachung, IT-Benachrichtigungen, Data Lakes und so weiter sind je nach aktueller Infrastruktur und der gewählten AIOps-Software erforderlich.

Zum Beispiel, wenn die Konfigurationsmanagement-Datenbank Ihre Server an einem anderen Standort nicht verfolgen kann, können Sie keine Abhängigkeitskarte für Ihre Anwendung erstellen. Wenn das Problem von diesem Server kommt, kann die Überwachungssoftware das Problem nicht zu diesem Server zurückverfolgen. Die AIOps erhält kein Feedback von der Überwachungslösung. Ihr gesamter AIOps-Prozess ist daran gescheitert, daher ist es wichtig zu verstehen, was benötigt wird, bevor etwas schiefgeht. AIOps kann nur das analysieren, womit es verbunden ist, und je mehr Daten es konsumiert, desto intelligenter wird es mit der Zeit.

Wie G2 helfen kann

G2 Berichte für AIOps-Plattformen bieten Käufern eine Fülle von Daten, die auf echten Nutzerbewertungen von AIOps-Produkten basieren. Organisationen können verschiedene Berichte nutzen, um verschiedene Aspekte von AIOps-Produkten zu betrachten und die besten Kaufentscheidungen zu treffen.

Wie oben erwähnt, ist die Bereitstellung von AIOps nicht einfach. Das untenstehende Diagramm hebt den Implementierungsindex für AIOps-Plattformen hervor – basierend auf echten Nutzerzufriedenheitsbewertungen für eine Reihe von implementierungsbezogenen Bewertungsfragen zum Einrichtungsprozess, zur Benutzerakzeptanzrate, zur Zeit bis zur Inbetriebnahme, zu Implementierungsmethoden und so weiter.

In anderen G2-Kategorien haben Top-Produkte normalerweise Implementierungsscores über 8 und sogar 9, wobei der höchste Score 10 ist. Für die Kategorie AIOps-Plattformen haben jedoch viele dieser Produkte niedrigere Scores. Dies signalisiert, dass Kunden mit dem Implementierungsprozess nicht zufrieden sind. Wenn Organisationen ihre IT-Teams und wichtigen Stakeholder nicht vorbereiten, wird es schwierig sein, AIOps-Lösungen für das Unternehmen bereitzustellen.