Förderung der Anwendungsresilienz in städtischen Unternehmen durch KI-Observability

LPS verbessert die Transparenz und Leistung im gesamten IT-Betrieb mit IBM Instana

Autos fahren an einer zweispurigen Straße vorbei
Nahtloser und sicherer IT-Betrieb für unsere Kunden

LPS, ein Unternehmen der Lenovo Group, bietet IT-Dienstleistungen für die Bereiche Finanzen, Telekommunikation, Einzelhandel und den öffentlichen Sektor im asiatisch-pazifischen Raum an. Mit der zunehmenden Digitalisierung in Unternehmen stieg das Datenvolumen, der Datenverkehr in Remote-Arbeit stabilisierte sich auf einem hohen Niveau und die Anforderungen an Sicherheit und Compliance wurden immer strenger. Um mit diesen steigenden Anforderungen Schritt zu halten, erkannte LPS, dass eine Aufrüstung der bestehenden Infrastruktur erforderlich war. Die Monitoring Suite des Unternehmens lieferte zwar Momentaufnahmen von lokalen Servern, containerisierten Anwendungen und Cloud-Plattformen, es fehlte jedoch eine einheitliche Ansicht, um ein proaktives Incident Management unter strengen 24×7-Service-Level-Verpflichtungen zu orchestrieren.

Gleichzeitig führten KI-gestützte Analysen, die Verarbeitung von Big Data sowie Pilotprojekte im Einzelhandel mit immersiver Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) zu einem starken Anstieg der Anforderungen an Rechenleistung und Speicherplatz. Ohne zentralisierte Erkenntnisse überprüften die LPS-Teams die Metriken isoliert voneinander, was verzögerte Reaktionszyklen, suboptimale Ressourcennutzung und ineffiziente Planung verursachte. Um die Wachstumsziele seiner Kunden zu unterstützen, benötigte LPS eine leistungsstarke, sichere und skalierbare Architektur, die umfassende Transparenz bietet, Routinevorgänge automatisiert und die Kapazitätsplanung an die sich wandelnden Geschäftsanforderungen anpasst.

Schnellere durch Problemlösung reduzierte Ausfallzeiten Optimiertes Kosten durch vereinfachte IT-Abläufe
Implementierung einer KI-gestützten Überwachung und einer Hybrid Cloud-Architektur

Um den sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen ihrer Unternehmenskunden in dynamischen, datenintensiven Branchen gerecht zu werden, hat LPS in Zusammenarbeit mit IBM seine IT-Infrastruktur modernisiert. Das Ziel war es, eine sichere, intelligente und skalierbare Infrastruktur zu schaffen, die wachsende Datenmengen, KI-gestützte Workloads und steigende Kundenerwartungen unterstützen kann. Gemeinsam haben sie eine Transformation umgesetzt, die auf vier strategischen Säulen basiert:

  • Modernisierung der Infrastruktur: LPS stellte leistungsstarke IBM LinuxONE-Server in einer Hybrid Cloud-Architektur bereit und schuf so ein Gleichgewicht zwischen der Kontrolle von private Clouds für sensible Workloads und der Flexibilität öffentlicher Clouds zur Unterstützung skalierbarer Rechenanforderungen.

  • KI-gestützte Observability: Die IBM Instana Observability-Plattform wurde implementiert, um eine Full-Stack-Echtzeitüberwachung in physischen, virtuellen, containerisierten und serverlosen Umgebungen zu ermöglichen. KI-gestütztes Tracing, Ursachenanalyse und intelligente Warnmeldungen reduzieren den manuellen Aufwand für die Fehlerbehebung und beschleunigen die Lösung von Vorfällen.
  • Daten- und Sicherheitsmanagement: Durch die Zentralisierung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem gesicherten Data Lake hat LPS die Data Governance verbessert. Echtzeit-Bedrohungserkennung und strenge Zugriffskontrollen trugen zu Compliance, Kontinuität und Kundenvertrauen bei.

  • Automatisierung und Flexibilität: LPS setzte KI- und ML-Technologien ein, um die Vorfallsbehebung zu automatisieren, integrierte die IBM Turbonomic Application Resource Management (ARM)-Plattform zur dynamischen Optimierung der Ressourcenzuweisung und führte Containerisierung und Microservice ein, was zu einer agilen Skalierung und einem widerstandsfähigen Betrieb verursachte.
Intelligentere Abläufe und bessere Geschäftsergebnisse

Dank einheitlicher Observability und intelligenter Automatisierung konnte LPS seine IT-Effizienz und Agilität erheblich verbessern. Teams können nun Leistungsprobleme schneller beheben, die mittlere Reparaturzeit(MTTR) verkürzen und ungeplante Ausfallzeiten minimieren, was eine verbesserte Service-Level-Leistung für ihre Unternehmenskunden verursacht.

Durch die Kombination der Echtzeitüberwachung von IBM Instana mit der Rechenleistung und Energieeffizienz von IBM LinuxONE hat LPS außerdem die Komplexität der Infrastruktur reduziert und die Ressourcennutzung in hybriden Umgebungen optimiert. Dieser Prozess hilft Kunden, Überprovisionierung zu vermeiden und Kosten zu kontrollieren, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit, Sicherheit oder Skalierbarkeit eingehen zu müssen.

Dadurch ist LPS besser in der Lage, digitale Innovationen in verschiedenen Branchen zu unterstützen – von der Bereitstellung sicherer Mobile-Banking-Plattformen bis hin zur Bereitstellung immersiver Einzelhandelstechnologien und Smart-City-Lösungen. Mit der Flexibilität zur Skalierung und der Intelligenz zur Anpassung unterstützt LPS seine Kunden beim Aufbau widerstandsfähiger, zukunftsfähiger Unternehmen.

Logo von LPS
Über Lenovo PCCW Solutions (LPS)

Lenovo PCCW Solutions (LPS) ist ein führender Anbieter von IT- und Technologielösungen in der Region Asien-Pazifik. LPS arbeitet mit Regierungen und Unternehmen zusammen, um eine herausragende digitale Transformation zu erreichen und das Geschäftswachstum durch marktführende Lösungen und Best Practices der Branche voranzutreiben. Als Teil der Lenovo Group hat LPS neue Synergien mit der globalen Reichweite und den technologischen Fähigkeiten von Lenovo erschlossen und konzentriert sich dabei auf KI, Datenpraxis, Cloud und Cybersicherheit. Mit einem Team von über 4.000 Bereichsexperten und einem starken Netzwerk von Ökosystempartnern ist LPS bestrebt, innovative KI-gestützte Lösungen und Best Practices im Bereich Daten bereitzustellen, um Unternehmen auf ihrem Weg zur Digitalisierung zu unterstützen.

Lösungskomponenten IBM Instana Lösung IBM LINUXONE IBM Turbonomic
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Rechtshinweise

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Die Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Ergebnisse variieren je nach Kundenkonfiguration und -bedingungen. Daher können keine allgemein erwarteten Ergebnisse bereitgestellt werden.