Was ist AIOps?

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) ist ein Prozess, bei dem Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden, um die IT-Infrastruktur aufrechtzuerhalten. Sie automatisieren wichtige betriebliche Aufgaben wie Leistungsüberwachung, Workload-Planung und Datensicherungen. AIOps-Technologien nutzen modernes Machine Learning (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und andere fortschrittliche KI-Methoden, um die betriebliche Effizienz der IT zu verbessern. Diese Technologen ermöglichen proaktive, personalisierte und Echtzeit-Einblicke in den IT-Betrieb, indem sie Daten aus vielen verschiedenen Quellen sammeln und analysieren.

Warum ist AIOps wichtig?

Wenn Ihr Unternehmen seine operativen Dienste und IT-Infrastruktur modernisiert, profitieren Sie davon, wenn Sie immer größere Datenmengen erfassen, analysieren und anwenden. Als Nächstes stellen wir Ihnen einige der wichtigsten geschäftlichen Vorteile vor, die der Einsatz einer AIOps-Plattform mit sich bringt. 

Betriebskosten senken

AIOps ermöglicht es Ihrem Unternehmen, aus Big Data verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig ein schlankes Team von Datenexperten zu unterhalten. Mit AIOps-Lösungen unterstützen Datenexperten die IT-Teams, um betriebliche Probleme präzise zu lösen und kostspielige Fehler zu vermeiden.

Darüber hinaus ermöglicht AIOps den IT-Betriebsteams, mehr Zeit für kritische statt für gewöhnliche, sich wiederholende Aufgaben zu verwenden. Dies hilft Ihrem Unternehmen, die Kosten in einer immer komplexeren IT-Infrastruktur im Griff zu behalten und gleichzeitig die Kundenanforderungen zu erfüllen. 

Verkürzung der Problemlösungszeit

AIOps bietet Funktionen zur Ereigniskorrelation. Es analysiert Echtzeitdaten und ermittelt Muster, die auf Systemanomalien hinweisen könnten. Mit fortschrittlichen Analysen können Ihre Betriebsteams effiziente Ursachenanalysen durchführen und Systemprobleme umgehend lösen. Dies maximiert die Serviceverfügbarkeit.

Inzwischen trennen ML-Algorithmen das Rauschen von den Datenquellen. So können sich Ihre IT-Techniker auf wichtige Ereignisse konzentrieren. 

Ermöglichung eines vorausschauenden Servicemanagements

Mit AIOps kann Ihr Unternehmen zukünftige Probleme vorhersehen und abmildern, indem es historische Daten mit ML-Technologien analysiert. ML-Modelle analysieren große Datenmengen und erkennen Muster, die sich menschlichen Bewertungen entziehen. Anstatt auf Probleme zu reagieren, kann Ihr Team prädiktive Analysen und Datenverarbeitung in Echtzeit nutzen, um Unterbrechungen kritischer Dienste zu reduzieren.  

Optimierung des IT-Betriebs

In einer herkömmlichen Konfiguration müssen IT-Abteilungen mit unterschiedlichen Datenquellen arbeiten. Dies verlangsamt die Geschäftsprozesse und kann dazu führen, dass Unternehmen menschlichen Fehlern ausgesetzt sind.

AIOps bietet ein gemeinsames Framework für die Aggregation von Informationen aus mehreren Datenquellen. Mit AIOps können Ihre IT-Teams ohne menschliches Eingreifen zusammenarbeiten und Workflows koordinieren, was die Produktivität verbessert. 

Verbesserung des Kundenerlebnis

AIOps-Tools können große Informationsmengen aus Chats, E-Mails und anderen Kanälen analysieren. Einige Unternehmen verwenden AIOps-Plattformen, um das Kundenverhalten zu analysieren und die Servicebereitstellung zu verbessern.

AIOps verhindert auch, dass sich kostspielige Serviceunterbrechungen auf Kunden auswirken. Ihr Unternehmen kann ein optimales digitales Kundenerlebnis bieten, indem es die Serviceverfügbarkeit und effektive Richtlinien für das Vorfallmanagement sicherstellt.

Unterstützung der Cloud-Migration

AIOps bietet einen einheitlichen Ansatz für die Verwaltung öffentlicher, privater oder hybrider Cloud-Infrastrukturen. Ihr Unternehmen kann Workloads von herkömmlichen Setups zur Cloud-Infrastruktur migrieren, ohne sich Gedanken über komplexe Datenbewegungen im Netzwerk machen zu müssen. Es verbessert die Beobachtbarkeit, sodass Ihre IT-Teams Daten über verschiedene Speicher, Netzwerke und Anwendungen hinweg nahtlos verwalten können.

Was sind einige AIOps-Anwendungsfälle?

AIOps kombiniert Machine Learning, Big Data und Analytik. Es hilft Ihren IT- und Ablaufteams bei der Unterstützung von Initiativen zur digitalen Transformation.

Überwachung der Anwendungsleistung (APM)

Moderne Anwendungen verwenden komplexe Softwaretechnologien, um in der gesamten Cloud-Umgebung ausgeführt und skaliert zu werden. Es ist eine Herausforderung, mit herkömmlichen Methoden Metriken aus modernen Szenarien wie dem Datenaustausch zwischen Komponenten wie Microservices, APIs und Datenspeichern zu erfassen.

Stattdessen setzen Softwareteams KI für die Überwachung der Anwendungsleistung ein, um relevante Metriken in großem Umfang zu erfassen und zusammenzustellen.

Erfahren Sie mehr über die Überwachung der Anwendungsleistung (APM) »

Ursachenanalyse

KI/ML-Technologien helfen Ihnen effizient dabei, die Ursache eines Vorfalls zu ermitteln. Sie verarbeiten große Datenmengen schnell und korrelieren zwischen mehreren wahrscheinlichen Ursachen. Durch die Einführung von AIOps kann Ihr Unternehmen nicht nur Symptome oder Warnmeldungen, sondern auch die wahren Ursachen untersuchen, die sich auf die Systemleistung auswirken. 

Anomalieerkennung

Anomalien sind Ausreißer, die von der Standardverteilung der überwachten Daten abweichen. Sie weisen häufig auf abnormales Verhalten hin, das den Systembetrieb beeinträchtigt. AIOps bietet Echtzeitbewertungen und Vorhersagefunktionen, um Datenabweichungen schnell zu erkennen und Korrekturmaßnahmen zu beschleunigen.

Mit AIOps reduzieren Ihre IT-Teams die Abhängigkeit von Systemwarnungen bei der Verwaltung von Vorfällen. Außerdem können Ihre IT-Teams regelbasierte Richtlinien festlegen, die Korrekturmaßnahmen automatisieren. 

Cloud-Automatisierung und -Optimierung

AIOps-Lösungen unterstützen die Cloud-Transformation, indem sie Transparenz, Beobachtbarkeit und Automatisierung für Workloads bieten. Die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Anwendungen erfordert mehr Flexibilität und Agilität bei der Verwaltung von Abhängigkeiten. Unternehmen verwenden AIOps-Lösungen, um Rechenressourcen nach Bedarf bereitzustellen und zu skalieren.

Sie können beispielsweise AIOps-Überwachungstools verwenden, um die Cloud-Nutzung zu berechnen und die Kapazitäten zu erhöhen, um das Wachstums des Datentraffics zu unterstützen. 

Unterstützung bei der App-Entwicklung

DevOps-Teams verwenden AIOps-Tools, um die Codequalität zu verbessern. Sie können die Codeüberprüfung automatisieren, bewährte Programmierpraktiken anwenden und Fehler früher in der Entwicklungsphase erkennen. Anstatt Qualitätsprüfungen an das Ende des Entwicklungszyklus zu delegieren, verschieben AIOps-Tools Qualitätsprüfungen nach links.

Atlassian verwendet beispielsweise Amazon CodeGuru, um die Untersuchungszeit von Tagen auf Stunden oder Minuten zu reduzieren, wenn in der Produktion Anomalien auftreten. 

Wie funktioniert AIOps?

Mit AIOps verfolgt Ihr Unternehmen einen proaktiveren Ansatz zur Lösung betrieblicher IT-Probleme. Anstatt sich auf sequentielle Systemwarnungen zu verlassen, verwenden Ihre IT-Teams Machine-Learning- und Big-Data-Analysen. Dadurch werden Datensilos abgebaut, das Situationsbewusstsein verbessert und personalisierte Reaktionen auf Vorfälle automatisiert. Mit AIOps ist Ihr Unternehmen besser in der Lage, IT-Richtlinien durchzusetzen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Als nächstes erörtern wir die miteinander verbundenen AIOps-Phasen. 

Beobachten

Die Beobachtungsphase bezieht sich auf die intelligente Erfassung von Daten aus Ihrer IT-Umgebung. AIOps verbessert die Beobachtbarkeit zwischen unterschiedlichen Geräten und Datenquellen im Netzwerk Ihres Unternehmens.

Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen und ML-Technologien können Sie riesige Informationsmengen in Echtzeit aufnehmen, aggregieren und analysieren. Ein IT-Betriebsteam kann Muster erkennen und Ereignisse in Protokoll- und Leistungsdaten korrelieren. Unternehmen verwenden beispielsweise KI-Tools, um den Anforderungspfad in einer API-Interaktion zu verfolgen. 

Binden

In der Einbindungsphase werden menschliche Experten zur Lösung von Problemen eingesetzt. Ablaufteams verringern ihre Abhängigkeit von herkömmlichen IT-Kennzahlen und -Warnungen. Sie verwenden AIOps-Analysen, um IT-Workloads in Multi-Cloud-Umgebungen zu koordinieren. IT- und Ablaufteams tauschen Informationen über ein gemeinsames Dashboard aus, um die Arbeit bei Diagnose und Bewertung zu optimieren.

Das System sendet auch personalisierte Benachrichtigungen in Echtzeit an die entsprechenden Teams. Dies geschieht sowohl präventiv als auch bei Vorfällen.

Handeln

Die Handlungsphase bezieht sich darauf, wie AIOps-Technologien Maßnahmen zur Verbesserung und Wartung der IT-Infrastruktur ergreifen. Das letztendliche Ziel von AIOps besteht darin, betriebliche Prozesse zu automatisieren und die Ressourcen der Teams wieder auf geschäftskritische Aufgaben zu konzentrieren.

IT-Teams können automatisierte Antworten auf der Grundlage der von ML-Algorithmen generierten Analysen erstellen. Sie können intelligentere Systeme einsetzen, die aus historischen Ereignissen lernen und ähnlichen Problemen mit automatisierten Skripten zuvorkommen. Beispielsweise können Ihre Entwickler KI verwenden, um Codes automatisch zu überprüfen und die Problemlösung zu bestätigen, bevor sie Softwareupdates für betroffene Kunden veröffentlichen. 

Welche Arten von AIOps gibt es?

AIOps bietet Ihrem Unternehmen neue Möglichkeiten, Abläufe zu rationalisieren und Kosten zu senken. Es gibt jedoch zwei Arten von AIOps-Lösungen, die unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden.

Domain-zentrierte AIOps sind KI-gestützte Tools, die so konzipiert sind, dass sie innerhalb eines bestimmten Bereichs funktionieren. Operationsteams verwenden beispielsweise domain-zentrierte AIOps-Plattformen, um die Netzwerk-, Anwendungs- und Cloud-Computing-Leistung zu überwachen.

Domain-unabhängige AIOps sind Lösungen, mit denen IT-Teams prädiktive Analysen und KI-Automatisierung über Netzwerk- und Unternehmensgrenzen hinweg skalieren können. Diese Plattformen sammeln Veranstaltungsdaten, die aus verschiedenen Quellen generiert wurden, und korrelieren sie, um wertvolle Geschäftseinblicke zu erhalten. 

AIOps ist ein relativ neues Konzept, das den Einsatz von Machine Learning und Big-Data-Verarbeitung zur Verbesserung des IT-Betriebs fördert. Im Folgenden wird der Begriff mit verschiedenen verwandten Begriffen verglichen. 

AIOps vs. DevOps

DevOps ist eine Softwarepraxis, die die Lücke zwischen Entwicklungs- und Support-Workflows schließt. Es hilft Unternehmen, Änderungen vorzunehmen und schnell auf die Bedenken der Benutzer einzugehen, indem Informationen zwischen Software- und Betriebsteams ausgetauscht werden.

AIOps andererseits ist ein Ansatz zur Nutzung von KI-Technologien zur Unterstützung bestehender IT-Prozesse. DevOps-Teams verwenden AIOps-Tools, um die Codierungsqualität zu bewerten und die Softwarebereitstellungszeit kontinuierlich zu reduzieren. 

AIOps vs. MLOps

MLOps ist ein Framework, das Softwareteams dabei unterstützt, ML-Modelle in digitale Produkte zu integrieren. Es beinhaltet die Modellauswahl und Datenaufbereitung. Es umfasst den Prozess, bei dem Sie die ML-Anwendung in der Produktionsumgebung trainieren, evaluieren und bereitstellen.

Unter AIOps versteht man die Anwendung von ML-Lösungen zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse und zur Verbesserung der Prozesseffizienz neuer und bestehender IT-Systeme. 

AIOps vs. SRE

Site Reliability Engineering (SRE) ist ein Ansatz, mit dem Ingenieurteams den Systembetrieb automatisieren und Prüfungen mit Softwaretools durchführen können. Anstatt sich auf manuelle Ansätze zu verlassen, verbessern die SRE-Teams die Zuverlässigkeit der Software und das Kundenerlebnis, indem sie Probleme automatisch erkennen und lösen.

Die Ziele von AIOps überschneiden sich mit denen von SRE. Es nutzt die umfangreichen Daten des Geschäftsbetriebs und ML-gestützte Vorhersageerkenntnisse, um den Technikern der Standortzuverlässigkeit zu helfen, die Zeit zur Lösung von Vorfällen zu verkürzen. 

AIOps vs. DataOps

DataOps ist eine Initiative, die es Unternehmen ermöglicht, die Datennutzung für Business Intelligence-Anwendungen zu optimieren. Es beinhaltet die Einrichtung von Daten-Pipelines, mit denen Dateningenieure Daten aus verschiedenen Domains aufnehmen, transformieren und übertragen können, um den Geschäftsbetrieb zu unterstützen.

AIOps hingegen ist eine komplexere Praxis. Es verwendet Informationen, die DataOps zur Verfügung stellt, um Vorfälle zu erkennen, zu analysieren und zu lösen.

Wie kann AWS Ihre AIOps-Anforderungen unterstützen?

Amazon Web Services (AWS) bietet mehrere KI/ML-Services, die Ihnen den Einstieg in AIOps-Implementierungen erleichtern. Sie können sie verwenden, um das Kundenerlebnis oder die Bereitstellung von Unternehmensdienstleistungen zu verbessern und um Kosten zu senken.

Hier sind einige AWS-Angebote, die auf AIOps-Anforderungen zugeschnitten sind:

  • Amazon DevOps Guru ist ein ML-gestützter Service, der Ihren Softwareteams hilft, abnormale Vorgänge in der Cloud automatisch zu erkennen
  • Amazon CodeGuru Security ist ein Softwaretest-Tool, das mithilfe von ML-Algorithmen automatisch Code-Schwachstellen scannt und identifiziert
  • Amazon Lookout für Metrics automatisiert die Erkennung von Anomalien und die Leistungsüberwachung für AWS-Workloads und Cloud-Anwendungen von Drittanbietern

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