AIOps

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AIOps

AIOps verwendet künstliche Intelligenz, um das Management von IT-Operationen zu vereinfachen und die Problemlösung in komplexen modernen IT-Umgebungen zu beschleunigen und zu automatisieren.

Was ist AIOps?

AIOps (für artificial intelligence for IT operations; künstliche Intelligenz für IT-Operationen) ist die Anwendung von künstliche Intelligenz (KI), um IT-Operationen zu verbessern. Konkret nutzt AIOps Big Data, Analytik und maschinelles Lernen, um Folgendes zu erreichen:

  • Sammeln und Aggregieren der riesigen und ständig wachsenden Mengen an Betriebsdaten, die von verschiedenen IT-Infrastrukturkomponenten, Anwendungen und Performance-Monitoring-Tools erzeugt werden
  • Intelligente Aussortierung von "Signalen" aus dem "Rauschen", um signifikante Ereignisse und Muster in Bezug auf Systemleistung und Verfügbarkeitsprobleme zu identifizieren.
  • Diagnose von Fehlerursachen und Meldung dieser an die IT-Abteilung, damit diese schnell reagieren und Abhilfe schaffen kann - oder, in einigen Fällen, diese Probleme automatisch ohne menschliches Eingreifen beheben kann.

Durch das Ersetzen mehrerer separater, manueller IT-Betriebstools mit einer einzigen, intelligenten und automatisierten IT-Betriebsplattform ermöglicht AIOps IT-Operations-Teams, schneller - sogar proaktiv - und mit viel weniger Aufwand auf Verlangsamungen und Betriebsunterbrechungen zu reagieren.

Es schließt die Lücke zwischen einer zunehmend vielfältigen, dynamischen und schwer zu überwachenden IT-Landschaft auf der einen Seite und den Erwartungen der Anwender hinsichtlich einer geringen oder gar keiner Unterbrechung der Anwendungsleistung und -verfügbarkeit auf der anderen Seite. Die meisten Experten halten AIOps für die Zukunft des IT-Betriebsmanagements.

Erfahren Sie mehr über AIOps

Warum brauchen wir AIOps?

Heute gehen die meisten Unternehmen von einer traditionellen Infrastruktur aus separaten, statischen physischen Systemen zu einer dynamischen Mischung aus lokalen Umgebungen, verwalteten Cloud-, Private-Cloud- und Public-Cloud-Umgebungen über, die auf virtualisierten oder softwaredefinierten Ressourcen laufen, die ständig skaliert und neu konfiguriert werden.

Anwendungen und Systeme in diesen Umgebungen erzeugen eine Flut von Daten, die ständig wächst. Tatsächlich schätzt Gartner, dass die durchschnittliche Unternehmens-IT-Infrastruktur jedes Jahr die Menge ihrer IT-Betriebsdaten verdoppelt bis verdreifacht.

Traditionelle domänenbasierte IT-Management-Lösungen können mit dem Volumen nicht mithalten. Sie können die bedeutenden Ereignisse nicht intelligent aus der Masse der umgebenden Daten heraussortieren. Sie können keine Daten über verschiedene, aber voneinander abhängige Umgebungen hinweg korrelieren. Und sie können nicht die Echtzeiteinblicke und Vorhersageanalysen liefern, die IT-Operations-Teams benötigen, um schnell genug auf Probleme zu reagieren und die Erwartungen der Anwender und Kunden an den Service zu erfüllen.

AIOps bietet Einblick in Leistungsdaten und Abhängigkeiten in allen Umgebungen, analysiert die Daten, um wichtige Ereignisse im Zusammenhang mit Verlangsamungen oder Ausfällen zu extrahieren, und warnt die IT-Mitarbeiter automatisch vor Problemen und deren Ursachen und empfiehlt Lösungen.

Wie funktioniert AIOps?

Der einfachste Weg, die Funktionsweise von AIOps zu verstehen, ist die Betrachtung der Rolle, die jede AIOps-Komponententechnologie - Big Data, maschinelles Lernen und Automatisierung - in diesem Prozess spielt.

AIOps nutzt eine Big-Data-Plattform, um isolierte IT-Betriebsdaten an einem Ort zusammenzufassen. Diese Daten können Folgendes enthalten:

  • Langzeit-Leistungs- und Ereignisdaten
  • Streaming von Echtzeit-Operationsereignissen
  • Systemprotokolle und Messwerte
  • Netzdaten, einschließlich Paketdaten
  • Vorfallbezogene Daten und Ticketing
  • Zugehörige dokumentbasierte Daten

AIOps wendet dann gezielte Analysen und maschinelle Lernfunktionen an:

  • Separate signifikante Ereignisalerts vom "Rauschen": AIOps verwendet Analysen wie Regelanwendung und Musterabgleich, um Ihre IT-Betriebsdaten zu durchkämmen und Signale - deutlich abnormale Ereignisalerts - von Rauschen (alles andere) zu trennen.
  • Identifikation von Fehlerursachen und Vorschlag von Lösungen: Mithilfe von branchen- oder umgebungsspezifischen Algorithmen kann AIOps abnormale Ereignisse mit anderen Ereignisdaten in verschiedenen Umgebungen korrelieren, um die Ursache eines Ausfalls oder Leistungsproblems zu ermitteln und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen.
  • Automatisieren von Antworten, einschließlich einer proaktiven Echtzeit-Auflösung: AIOps kann zumindest Alarme und empfohlene Lösungen automatisch an die entsprechenden IT-Teams weiterleiten oder sogar Reaktionsteams basierend auf der Art des Problems und der Lösung bilden. In vielen Fällen kann es Ergebnisse aus dem maschinellen Lernen verarbeiten, um automatische Systemreaktionen auszulösen, die Probleme in Echtzeit beheben, bevor die Benutzer überhaupt wissen, dass sie aufgetreten sind.
  • Kontinuierliches Lernen, um den Umgang mit zukünftigen Problemen zu verbessern: Basierend auf den Ergebnissen der Analyse können maschinelle Lernfunktionen Algorithmen ändern oder neue erstellen, um Probleme noch früher zu erkennen und effektivere Lösungen zu empfehlen. KI-Modelle können dem System auch dabei helfen, über Änderungen in der Umgebung zu lernen und sich an diese anzupassen, z. B. an eine neue Infrastruktur, die von DevOps-Teams bereitgestellt oder neu konfiguriert wird.

AIOps-Vorteile

Der übergreifende Vorteil von AIOps besteht darin, dass es IT-Operationen in die Lage versetzt, Verlangsamungen und Ausfälle schneller zu erkennen, anzugehen und zu beheben, als dies durch manuelles Durchsuchen von Warnmeldungen aus verschiedenen IT-Operationstools möglich ist. Dies führt zu mehreren spezifischen Vorteilen:

  • Erreichen Sie schneller die mittlere Zeit zur Auflösung (MTTR): Durch das Auftrennen von IT-Operationsgeräuschen und die Korrelation von Betriebsdaten aus mehreren IT-Umgebungen ist AIOps in der Lage, die Ursachen zu identifizieren und Lösungen schneller und präziser als menschlich möglich zu vorzuschlagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, bisher undenkbare MTTR-Ziele festzulegen und zu erreichen. So konnte beispielsweise der Telekommunikationsanbieter Nextel Brazil AIOps dazu verwenden, um die Fehlerbehebungszeiten von 30 Minuten auf weniger als 5 Minuten zu reduzieren.
  • Gehen Sie von reaktivem über proaktives bis zu vorausschauendem Management: Da AIOps nie aufhört zu lernen, wird es immer besser darin, weniger dringende Alarme oder Signale zu erkennen, die mit dringlicheren Situationen korrelieren. Dies bedeutet, dass es Vorhersagewarnungen bereitstellen kann, mit denen IT-Teams potenzielle Probleme angehen können, bevor sie zu Verlangsamungen oder Ausfällen führen.
  • Modernisieren Sie Ihren IT-Betrieb und Ihr IT-Operations-Team: Anstatt mit jedem Alarm aus jeder Umgebung bombardiert zu werden, erhalten AIOps-Operations-Teams nur Alarme, die bestimmte Service-Level-Schwellenwerte oder -Parameter erfüllen - komplett mit dem gesamten Kontext, der erforderlich ist, um die bestmögliche Diagnose zu stellen und die besten und schnellsten Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Je mehr AIOps lernt und automatisiert, desto mehr hilft es, alles dort in Gang zu halten, wo weniger menschlicher Aufwand erforderlich ist, und desto mehr kann sich Ihr IT-Operations-Team auf Aufgaben mit größerem strategischen Wert für das Unternehmen konzentrieren.

AIOps-Anwendungsfälle

Neben der Optimierung des IT-Betriebs können AIOps-Transparenz und -Automatisierung auch andere wichtige Geschäfts- und IT-Initiativen unterstützen und vorantreiben:

  • Digitale Transformation: Die digitale Transformation schafft die IT-Komplexität (z. B. mehrere Umgebungen, virtualisierte Ressourcen, dynamische Infrastruktur), die mit AIOps angegangen werden soll. Die richtige AIOps-Lösung gibt einem Unternehmen mehr Freiheit und Flexibilität, sich auf der Grundlage strategischer Geschäftsziele zu verändern, ohne sich um die Belastung durch den IT-Betrieb kümmern zu müssen.
  • Cloud-Adoption/-Migration: Für die meisten Organisationen erfolgt die Cloud-Adaption schrittweise und nicht im großen Stil, was zu einer hybriden Multi-Cloud-Umgebung (Private Cloud, Public Cloud, mehrere Anbieter) mit zahlreichen Abhängigkeiten führt, die sich zu schnell und häufig ändern können, um sie zu dokumentieren. Durch die deutliche Sichtbarkeit dieser gegenseitigen Abhängigkeiten kann AIOps die operativen Risiken von Cloud-Migration und einem Hybrid-Cloud-Ansatz drastisch reduzieren.
  • DevOps-Einführung: DevOps beschleunigt die Entwicklung, indem es den Entwicklungsteams mehr Befugnisse bei der Bereitstellung und Neukonfiguration der Infrastruktur gibt, aber die IT muss diese Infrastruktur noch immer verwalten. AIOps bietet die Sichtbarkeit und Automatisierung, die die IT benötigt, um DevOps ohne großen zusätzlichen Verwaltungsaufwand zu unterstützen.

AIOps und IBM Cloud

IBM Cloud  ermöglicht die Erstellung und Implementierung über mehrere Cloud-Architekturen und vorhandene IT. AIOps-Lösungen von IBM ermöglichen neue Effizienzen im IT-Betrieb, indem sie einen zentralen Überblick über alle Umgebungen bieten, sodass Ihre Operations-Teams Probleme diagnostizieren und Vorfälle schneller beheben können.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps  nutzt maschinelles Lernen und Natural Language Understanding, um strukturierte und unstrukturierte Daten in der Toolchain Ihrer Operationen in Echtzeit zu korrelieren, um versteckte Erkenntnisse aufzudecken und Fehlerursachen schneller zu identifizieren. Watson AIOps macht mehrere Dashboards überflüssig und speist Erkenntnisse und Empfehlungen direkt in die Workflows Ihres Teams ein, um die Lösung von Vorfällen zu beschleunigen.

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