Lot und das Electrolux-Team stellen sich seit langem beiden Herausforderungen, indem sie IBM® Netcool® Lösungen als integrierte globale IT-Betriebsmanagementplattform einsetzen. Und so wie Electrolux ständig neue Wege findet, seine Geräte zu verbessern, übernehmen Lot und sein Team jetzt die KI-gesteuerten Automatisierungsfunktionen der aktuellen Weiterentwicklung der IBM Netcool-Plattform, IBM Cloud Pak® for Watson AIOps.
Lot sieht das Potenzial, durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Automatisierung dessen, was in der IT als Ereigniskorrelation bekannt ist, entscheidende Effizienzgewinne zu erzielen. „Ereignisse“ sind Daten über die Funktionsweise der unzähligen Elemente in der IT-Umgebung. Sie decken ein sehr breites Spektrum an Phänomenen ab, und die große Mehrheit der Ereignisse deutet nicht auf tatsächliche Probleme hin. Ereigniskorrelation bedeutet, zusammenhängende Ereignisse in „Instanzen“ zu gruppieren, um ein viel klareres Bild davon zu erhalten, wo die tatsächlichen Probleme liegen.
Lot nennt ein einfaches Beispiel: „Stellen Sie sich vor, jemand trennt versehentlich die Verbindung zu einem Netzwerkrouter, an den zehn Computer angeschlossen sind. Das führt zu 11 verschiedenen Ereignissen, aber es gibt nur ein wirkliches Problem: Der Router muss neu verbunden werden.” Diese 11 Ereignisse sind eigentlich nur eine einzige Instanz. „Aber das wäre nur ein einzelner Tropfen in unserem Ozean,” sagt Lot. „Wir sehen etwa 100.000 Ereignisse pro Tag.” Je schneller IT-Betriebsleiter wie Lot Instanzen anstelle von Ereignissen anzeigen können, desto schneller können sie tatsächliche Probleme lokalisieren und beheben. Lot beschreibt es anschaulich: „Es ist so wichtig, in diesem riesigen Ozean genau den Gifttropfen zu identifizieren, den man entfernen muss, um sein Leben zu retten.”
Traditionell bedeutet Ereigniskorrelation jedoch, dass ein Team von Mitarbeitern viel Zeit damit verbringt, Ereignisalarme manuell zu analysieren und Korrelationen zu finden. „In einem Jahr”, sagt Lot, „beheben wir 1.000 Mal die gleiche Art von Problem. Und wir hatten Mitarbeiter, die eine Stunde damit verbracht haben, diese Aktivitäten manuell zu verwalten.” Durch die Implementierung kompetenzbasierter Regeln in die KI kann Electrolux diese Arbeit nun automatisieren und erheblich beschleunigen.
Electrolux fängt gerade erst an, diese Art der KI-gestützten Automatisierung zu integrieren, aber Lot sieht darin einen sehr wichtigen Schritt. „Die Berechnung des Unterschieds zwischen Ereignissen und Vorfällen ist der erste Schritt zu einem vollständig KI-gestützten Betriebsmanagement und wahrscheinlich der Schritt, mit dem sich Investitionen in selbstlernende Technologien am schnellsten amortisieren können.”
Es geht auch nicht nur um das Geschäftsergebnis. Anstatt die menschliche Intelligenz zu verdrängen, sieht Lot das Potenzial der KI darin, das Fachwissen der Mitarbeiter zu fördern. „Wir müssen in eine Änderung unserer Denkweise investieren. Wir müssen erklären, warum wir Bedienern manuelle Tätigkeiten entziehen sollten, die diese Tätigkeiten sehr gut ausführen.“ Durch die Automatisierung einer niederen Aufgabe, die 1.000 Stunden pro Jahr in Anspruch nimmt, kann Electrolux nicht nur einen Großteil dieser Zeit zurückgewinnen, sondern auch das Fachwissen der Bediener für wertvollere, höherwertige Aufgaben einsetzen. Beispiele hierfür sind die Identifizierung neuer Korrelationskriterien, die in die Watson AIOps-Lösung eingespeist werden können, oder die Verfeinerung von Regeln und Aktionen basierend auf lokalen Bedingungen. Das schafft einen positiven Kreislauf, sagt Lot: Automatisierung spart Zeit, die für die Verbesserung der Automatisierung verwendet werden kann. Gleichzeitig können die Bediener ihr eigenes Fachwissen erweitern.
Für die Zukunft prüft Lot die Containerisierung der Überwachungslösung. In Zusammenarbeit mit IBM hat er kürzlich eine Entwicklungsumgebung auf der Red Hat® OpenShift® Container-Plattform der IBM Cloud Pak-Lösung fertiggestellt und er und sein Team testen nun die Watson AIOps-Funktionen als containerisierte Lösungen auf OpenShift. Die derzeitige Überwachungsumgebung wird größtenteils vor Ort eingesetzt. Lot ist jedoch der Meinung, dass der Einsatz von containerisierten Versionen auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform von Electrolux eine effizientere und effektivere Methode sein könnte, um Überwachungsupdates und neue Funktionen in der heterogenen Landschaft bereitzustellen.