Schlauere Technik und weniger Probleme – Drei Gründe für den Einsatz von AIOps

Der operative IT-Betrieb ist mit gigantischen Datenbergen konfrontiert. Insbesondere Unternehmen, die in hybriden IT-Umgebungen mit einer Mixtur aus On-Premises-Servern und der Cloud arbeiten. In solchen komplexen IT-Infrastrukturen ist es wichtig, Probleme möglichst schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie den Endnutzer beeinträchtigen. Die Lösung sind AIOps – Artificial Intelligence for IT Operations. Diese Software-Lösungen helfen, Performance-Probleme oder Ausfälle zu beheben, indem sie Machine Learning und Künstliche Intelligenz einsetzen, um Daten aus dem IT-Betrieb nahezu in Echtzeit zu analysieren. Durch diese Analysen schaffen es IT-Teams, mögliche Probleme zu identifizieren und entsprechend zu beheben. 

von Michael Procopio, Micro Focus

1. Schnellere Problemlösung

Ein großer Vorteil von AIOps ist, dass sie auf Daten aus unterschiedlichen Domänen wie Netzwerken, Servern, Anwendungen und mehr zugreifen können und dadurch gleichermaßen domänenspezifische und -übergreifende Rollen unterstützen. So erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, die konkrete Ursache, beispielsweise eines IT-Ausfalls, zu identifizieren.

Denn die AIOps-Lösung kann dafür Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen auswerten und andere Zusammenhänge finden, die nicht unbedingt offensichtlich sind. Auch sorgen mehr Datenpunkte dafür, dass der zugrundeliegende KI-Algorithmus schneller dazulernt und sich auf Dauer verbessert.”

Durch die Nutzung dieser großen Datenmengen kann die AIOps-Lösung jedoch bald einen größeren Umfang erreichen. Daher sollten Unternehmen sich zunächst ihrer Geschäftsziele und Struktur bewusst werden und einen passenden Ansatz für die Implementierung einer AIOps-Lösung wählen – und etwa mit einem kleineren Testprojekt starten, um ein spezifisches Problem zu lösen.

2. Bessere und umfangreichere Analysen

Zwar bieten viele Domain-Tools inzwischen KI-Funktionen an, jedoch sind diese auf ihr eigenes Speicher-Silo beschränkt. So können sie oftmals zwar die Symptome etwa eines Sicherheitsvorfalls melden. Wenn die Ursache aber in einer anderen Domäne liegt, muss das IT-Team dennoch aufwändig und womöglich händisch in allen Meldungen suchen. Mit dem Einsatz von AIOps können Unternehmen folglich viel Zeit und Geld bei dieser Fehlersuche sparen, da die Suche automatisch und auch genauer ausgeführt werden kann. Ein zentraler Data Lake, in dem alle Daten gespeichert werden, schafft Ordnung in den Datenmengen und ermöglicht zentralisierte Einsichten zu diesen Daten.

3. Mehr Mehrwert durch Automation

Automation ist entscheidend, damit AIOps effizient und reibungslos funktionieren. Dadurch kann die Lösung selbstständig erkennen, wenn neue Endpunkte wie virtuelle Server hinzukommen, welche Monitoring-Vorlage für welche Datenquelle verwendet werden muss oder welche Fehlermeldung tatsächlich die Ursache eines Ausfalls benennt. Diese Verbindung von einer KI-basierten Problemanalyse mit einem automatisierten Workflow erhöht die Effektivität der Infrastrukturressourcen und beschleunigt die Problemlösung enorm. Unternehmen können durch diese Automatisierung außerdem ihre Mitarbeiter an anderer Stelle für wichtigere und interessantere Aufgaben einsetzen. Denn indem Automation und Tools wie AIOps Hand in Hand arbeiten, erhalten Mitarbeiter viel wertvolle Zeit im Arbeitsalltag zurück, mit der sie andere, spannende Tätigkeiten ausüben können.

Fazit

Mithilfe von AIOps können Unternehmen ihre Ausfallquote verringern sowie Agilität, aber auch ihre Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.”

Probleme des IT-Betrieb werden von KI-basierten Analysen schneller ermittelt und behoben, noch bevor sie den Endnutzer überhaupt erreichen. Deshalb lohnt sich der Einsatz von AIOps insbesondere in Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen und einer hybriden IT-Umgebung. Außerdem optimiert die Automatisierung dieser Prozesse die IT-Infrastruktur und gibt gleichzeitig Ressourcen frei, die an anderer Stelle eingesetzt werden können und neues Potenzial innerhalb des Unternehmens freisetzen.Michael Procopio, Micro Focus