Künstliche Intelligenz übernimmt Routinetätigkeiten

Das sind die Vorteile von AIOps

Digitalprojekte bringen oft exponentielles Datenwachstum mit sich. Diese umfangreicheren, schneller erzeugten und vielfältigeren Daten mit herkömmlichen Methoden zu analysieren, ist kaum mehr möglich. AIOps bietet einen Ansatz, der mithilfe von Künstlicher Intelligenz komplexe und heterogene Datensätze analysiert.

Menschliches Gehirn vor neuronalem Netz

Dank Künstlicher Intelligenz stellt AIOps den IT-Teams Analysekapazitäten bereit, die für die Problemlösung im IT-Betrieb aufgrund der wachsenden Datenflut essentiell sind.

Der Begriff AIOps wurde bereits im Jahr 2014 von Gartner geprägt. Die Abkürzung steht für „Artificial Intellignce for IT Operations“. In einer zunehmend komplexen Geschäftsumgebung ist es für Unternehmen essentiell, Einblick in Echtzeitdaten zu haben und sofort Handlungsempfehlungen zu bestimmten Problemen oder Warnungen für demnächst auftretende Probleme zu erhalten. Nur so sind diese in der Lage, große IT-Investitionen und Anwendungen, die sich über alle Geschäftsbereiche erstrecken, besser verstehen und verwalten zu können. Damals entstand AIOps als relativ neues IT-Konstrukt. Es basiert auf einer Kombination aus Big-Data-Analysen und Künstliche-Intelligenz- (KI) sowie Machine-Learning-Algorithmen (ML).

AIOps wurde entwickelt, um eine Reihe von IT-Operations wie Performance-Monitoring, Internet-of-Things-Sicherheit (IoT), Ereigniskorrelation, Datenanalyse und Servicemanagement effizienter zu gestalten und teilweise zu ersetzen. Es fasst die tiefgehenden Analysen verschiedener IT-Daten von Geräten, Anwendungen, Infrastrukturelementen und Breitbandverbindungen, die typischerweise von einzelnen Systemen einer Reihe von Anbietern aufgenommen werden, zusammen und kann so eine hohe IT-Effizienz erreichen. Dabei stellt AIOps die Weiterentwicklung des IT-Managements dar und kann eine transformative Kraft sein, um ein Unternehmen auf einen neuen Weg in Richtung Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität zu bringen.

Durch die Verwendung von AIOps können all diese Daten effizienter verwendet werden. Sie liefern wertvolle Korrelationen zwischen neuen IT-Investitionen und deren Geschäftswert und helfen, schneller auf IT-Probleme zu reagieren und potentielle Probleme proaktiv zu erkennen. Allerdings werden nur die Teams, die einen methodischen, messbaren und strategischen Ansatz zur Implementierung von AIOps verfolgen, den vollen Nutzen aus einer so spannenden Technologie ziehen können.

Unterschiede zu traditionellen Infrastrukturen

Während traditionelle IT-Monitoring-Tools den routinemäßigen Betrieb der Infrastruktur bewältigen können, wurden sie nie für die Breite und Tiefe der heutigen digitalen Daten konzipiert – sie sind der dynamischen und sich ständig wandelnden IT-Umgebung nicht mehr gewachsen. Modernes digitales Betriebsmanagement erfordert eine neue Art sogenannter Web-Scale-Tools. Diese müssen auf einer soliden Grundlage von KI-Technologie und ML-Algorithmen basieren, die speziell für IT-bezogene Infrastrukturfragen entwickelt wurden.

Generell können AIOps wesentliche Vorteile bieten wie etwa die Möglichkeit, Routinetätigkeiten zu automatisieren und kostspielige Serviceunterbrechungen zu vermeiden. So sind AIOps-Systeme in der Lage, einen Wettbewerbsvorteil mit genauen Vorhersagen für eine Reihe von Vorfällen über Legacy und moderne Infrastrukturen, IT-Management-Tools (Log-Analytik, Monitoring, IT-Servicemanagement) und Geschäftsprozesse zu liefern. Gleichzeitig reduziert sich die Zeit, in der schwer zu identifizierende Fehler aufgefunden und behoben werden können.

So klappt die Implementierung

Der Übergang eines traditionellen IT-Betriebs zu einem KI-basierten Ansatz birgt einige Herausforderungen. Grundsätzlich geht es darum, ein System aufzusetzen, in dem Datenströme unabhängig von der IT-Datenquelle in eine große Datenplattform einfließen können. Dafür muss das Unternehmen erst prüfen, welche Art an wichtigen Daten bereits gesammelt, wo diese gespeichert und wie diese am besten in eine AIOps-Plattform integriert werden können.

Außerdem müssen IT-Operations-Teams zunehmend die Verantwortung für die Lösung von Anwendungsproblemen übernehmen, mit denen sich früher nur die Softwareentwickler beschäftigt hatten. Aus diesem Grunde müssen sie auch die Entwicklersprache erlernen und sich mit Anwendungstechnologien wie Container und Microservices auskennen.

Um in der heutigen digitalen Welt mithalten zu können, ist es vorteilhaft, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Vor diesem Hintergrund kann AIOps dabei helfen, Verhaltensmuster oder Trends zu entdecken. Dadurch ist es möglich, frühzeitig auf Bereiche, die von Kunden mehr gewünscht werden oder mit denen diese zu kämpfen haben, reagieren zu können. Unternehmen, die AIOps nutzen, wird es dadurch ermöglicht, entsprechend innovative Vorstöße zu wagen.

* Der Autor Guy Fighel ist General Manager für AIOps und Vice President für Produktentwicklung bei New Relic.

Bildquelle: Getty Images Plus/iStock

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