AIOps

Was ist AIOps?

Künstliche Intelligenz für IT-Betrieb (AIOps) nutzt KI-Tools wie maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um den technischen Arbeitsablauf zu verbessern.

AIOps sammelt Daten von IT-Komponenten, Anwendungen, Überwachungstools und Dienstsystemen und filtert notwendige Signale aus unnötigem Rauschen heraus. Dies hilft, wichtige Ereignisse und Trends zu erkennen, die die Anwendungsleistung beeinflussen. Darüber hinaus identifiziert es die Ursachen von Fehlern und teilt sie den IT- und DevOps-Teams mit. Manchmal können AIOps-Tools die Probleme sogar ohne menschliche Hilfe beheben.

Moderne IT-Netzwerke sind groß und komplex, aber AIOps erleichtert es IT-Teams, Probleme zu bewältigen, bevor sie zu großen Problemen werden. Durch die Kombination mehrerer IT-Tools in einer intelligenten Plattform befähigt AIOps Organisationen, diese Komplexität zu verwalten und ihre IT-Abteilungen intelligenter, schneller und effizienter zu machen.

Vorteile von AIOps

AIOps behebt Probleme und Fehler schnell, anstatt Alarme von mehreren Tools zu durchforsten. Es verwandelt den manuellen Ansatz in einen automatisierten Prozess und erleichtert die schnelle Behebung von Ausfällen oder Verlangsamungen. AIOps:

• Reduziert Betriebskosten. Die Behebung von Betriebsproblemen senkt die Betriebskosten. Es führt zu einer besseren Ressourcennutzung und ermöglicht es dem Personal, an kritischen Projekten zu arbeiten, ohne sich Sorgen über Hindernisse machen zu müssen.
• Verbessert die Zusammenarbeit. Integrationen innerhalb von AIOps-Tools fördern eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams wie DevOps und ITOps. Bessere Entscheidungsfindung und schnellere Problemlösung sind die wichtigsten Ergebnisse.
• Hilft, größere Probleme zu vermeiden. AIOps verfügt über prädiktive Analysen, die dringende Alarme hervorheben. IT-Teams bewältigen potenzielle Probleme, bevor sie Schaden anrichten.
• Steigert wichtige Leistungsindikatoren (KPIs). AIOps verbessert die IT-Leistung in der Cloud und vor Ort und beeinflusst wichtige Leistungsindikatoren positiv.
• Analysiert Daten. Die Zusammenführung zuvor isolierter Datenquellen ermöglicht eine umfassende Analyse und bietet tiefere Einblicke.
• Verbessert die Arbeitszufriedenheit. Die Automatisierung langweiliger Aufgaben ermöglicht es IT-Teams, sich auf wertvolle Analysen und Optimierungen zu konzentrieren, was ihre Arbeitszufriedenheit verbessert.
• Maximiert den Datenwert. AIOps kombiniert Automatisierung mit Big Data und offenbart entscheidende Verbindungen und Beziehungen mit umsetzbaren Erkenntnissen.

Phasen von AIOps

AIOps verwendet eine Big-Data-Plattform, um IT-Betriebsdaten aus mehreren Quellen zu sammeln. Diese Daten umfassen historische Ereignis- und Leistungsdaten, System-Protokolle, Paketdaten, Vorfall- und Ticketing-bezogene Daten sowie Infrastrukturdaten. Anschließend helfen ML-Funktionen, Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Ein typischer AIOps-Arbeitsablauf umfasst folgende Phasen:

• Datenauswahl. AIOps durchforstet riesige IT-Daten, um wesentliche Elemente zu identifizieren. Es sucht nach notwendigen „Nadeln“ in riesigen Daten-„Heuhaufen“ mithilfe von Auswahl- und Priorisierungsmaßnahmen.
• Mustererkennung. Diese Phase untersucht die ausgewählten Daten, um Verbindungen zwischen Datenelementen zu finden. AIOps gruppiert diese Elemente für weitere Analysen.
• Schlussfolgerung. Nach einer detaillierten Analyse identifiziert AIOps die Hauptursachen von Problemen und Trends. Es liefert klare Einblicke, um Maßnahmen zu leiten.
• Zusammenarbeit. AIOps benachrichtigt die richtigen Teams und gibt ihnen die notwendigen Informationen, um zu handeln. Es sorgt für effektive Teamarbeit, auch wenn Teammitglieder weit voneinander entfernt sind.
• Automatisierung. AIOps kann Probleme automatisch angehen und beheben, was die Geschwindigkeit und Genauigkeit von IT-Operationen erhöht.
• Kontinuierliches Lernen. Im Laufe der Zeit lernt es aus Daten und wird noch besser darin, seine Aufgaben zu verwalten.

Schlüsselfunktionen einer AIOps-Plattform

Jede Organisation verfolgt einen anderen Ansatz bei der Implementierung von AIOps. Wichtig ist, eine geeignete Plattform zu wählen und sicherzustellen, dass sie die folgenden Funktionen für eine effektive Implementierung hat.

• Beobachtbarkeit überwacht die Leistung von Software und Hardware. Es bietet einen vollständigen Überblick über Apps und Systeme, verlässt sich jedoch auf IT-Teams, um erkannte Probleme zu beheben.
• Prädiktive Analysen untersuchen Daten, um wertvolle Einblicke zu bieten. AIOps kann Probleme aufzeigen und Lösungen vorschlagen. Dies reduziert Ausfälle und senkt Kosten.
• Proaktive Reaktion. Einige AIOps-Tools können handeln, noch bevor ein Problem auftritt, da sie Muster erkennen und Probleme frühzeitig angehen.

Anwendungsfälle von AIOps

Mehrere Vorteile der AIOps-Plattform machen sie für viele Anwendungsfälle geeignet. Nachfolgend sind einige bemerkenswerte aufgeführt.

• Big-Data-Management. AIOps verarbeitet große Datenmengen, um IT-Operationen zu verbessern. Es aggregiert Daten in einem intelligenten System und macht sie verständlich.
• Leistungsanalyse. AIOps-Tools nutzen KI, um große Datensätze zu analysieren und schnell die Ursache eines Problems zu identifizieren.
• Anomalieerkennung. AIOps überwacht signifikante Abweichungen von normalen Verhaltensweisen, indem es ungewöhnliche Datenmuster und Ausreißer identifiziert.
• Ereigniskorrelation. Tools mit AIOps-Funktionen gruppieren ähnliche Ereignisse automatisch und reduzieren unnötigen Ereignisverkehr und Lärm.
• Automatisierung. AIOps verwaltet und überwacht Server, Containerdaten, Speichersysteme und die Cloud. Das Tool erkennt Probleme und behebt sie automatisch.

Branchenweise Anwendung von AIOps

AIOps nutzt fortschrittliche Methoden, um technische Herausforderungen zu bewältigen, die Kernursachen von Problemen zu identifizieren und anzugehen. AIOps-Plattformen können potenzielle Krisen im Voraus erkennen und Einblicke in die Anwendungsleistung bieten. Mit solchen Fähigkeiten nutzen IT-Teams in den folgenden Branchen AIOps.

• Gesundheitswesen. AIOps hilft, persönliche Gesundheitsdaten zu schützen, indem es Regeln wie das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) befolgt. Es macht mobile Geräte für Gesundheitsarbeiter sicherer und verhindert Ransomware-Angriffe.
• Fertigung. Maschinen werden repariert, bevor sie kaputtgehen, dank AIOps. Es sammelt und analysiert Daten zu Lieferketten, Fabrikbetrieb und Produktlebenszyklen. Die Plattform überwacht jede Maschine in Echtzeit und sammelt Daten zu allem, was mit der Produktion zu tun hat.
• Finanzdienstleistungen. Vergangene Kundendaten helfen, zukünftige Einnahmen auf der Finanzseite vorherzusagen. AIOps hält diese Art von Daten sicher und hilft Finanzinstituten, den Kundenanforderungen für digitales Banking gerecht zu werden.
• IT-Service-Management (ITSM). AIOps prognostiziert Kapazitäts- und Speicheranforderungen in Multi-Cloud-Umgebungen. Dies erleichtert die Verwaltung von verbundenen Geräten in einem Netzwerk.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie IT-Operationen mit AIOps verbessern.