Was ist KI-Netzwerküberwachung?

Die Lösung nutzt KI-Systeme, um Netzwerkdatenströme in Echtzeit zu verarbeiten, zu lernen, was ein normales Netzwerkverhalten ausmacht, und anhand etablierter Referenzwerte Abweichungen in der Netzwerkaktivität zu erkennen. KI-gestützte Überwachungsstrategien können Netzbetreibern dabei helfen, die Grenzen herkömmlicher regelbasierter und manueller Methoden zu überwinden, die für den Umfang, die Komplexität und die Mehrschichtigkeit moderner Netze oft nicht ausreichen.

Herkömmliche Netzwerküberwachungstools basieren auf regelmäßigen Umfragen, festen Regeln und gerätezentrierten Metriken, wodurch sie sich für einfachere, kleinere Netzwerke eignen. Moderne Computernetzwerke sind jedoch weder einfach noch klein. Sie umfassen vielfältige, dynamische globale Umgebungen und Hybrid-Cloud-Infrastrukturen mit Tausenden von miteinander verbundenen Geräten. Beispielsweise umfasst die durchschnittliche Multicloud-Umgebung 12 verschiedene Dienste und Plattformen.

Advanced-Netzwerke produzieren im Vergleich zu traditionelleren Netzwerken auch enorme Datenmengen. Die Mehrheit (86 %) der technischen Führungskräfte ist der Meinung, dass herkömmliche Überwachungsmethoden mit dem Volumen und der Geschwindigkeit, mit der moderne Netzwerke Daten erzeugen, einfach nicht Schritt halten können. Daher erfordern sie ausgefeiltere Überwachungstools und -verfahren.

KI-Netzwerküberwachungstools ermöglichen die kontinuierliche Analyse massiver Telemetriedatensätze (einschließlich Datenverkehrsströme, Protokolle, Nachverfolgungsdaten und Benutzerinteraktionen) aus On-Premises-Rechenzentren und Cloud-Umgebungen, die einen umfassenderen Einblick in die Netzwerkaktivität bieten. Mithilfe intelligenter Algorithmen können KI-Tools Anomalien erkennen, Komponentenausfälle vorhersagen und Sanierungshinweise geben, sodass Netzwerktechniker und Administratoren potenzielle Netzwerkprobleme vorhersagen können, bevor sie zu Betriebsstörungen führen (oder die Erfahrung beeinträchtigen).

Daher hilft KI-gestützte Netzwerküberwachung Unternehmen dabei, effektivere Netzwerkmanagementpraktiken für intelligentere, schnellere und resilientere Unternehmens-Computernetzwerke zu implementieren.

Die KI-Netzwerküberwachung stützt sich auf eine Reihe von Prozessen und Funktionen zur Automatisierung von Netzwerkmanagementaufgaben. Zu diesen Prozessen gehören:

KI-Lösungen zur Netzwerküberwachung sammeln Telemetriedaten und andere Observability-Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Netzwerkgeräte (Switches, Router), Datenabfragen und synthetische Transaktionen. Sie können Daten aktiv (mit Hilfe von Testtraffic) oder passiv (durch Beobachtung des Live-Produktionstraffics) sammeln. In der Regel verbessern KI-Systeme die Daten durch die Integration von Streaming-Telemetrie. Dadurch lassen sich differenzierte Erkenntnisse in Echtzeit ermöglichen, die herkömmliche Methoden (wie SNMP-Polling (Simple Network Management Protocol) übertreffen.

Die Rohdaten – einschließlich aller Header, Metadaten und Leistungsmetriken auf Systemebene – werden dann bereinigt, strukturiert und für das KI-Modelltraining aggregiert.

Mithilfe historischer Daten und externer Datenquellen erlernen ML-Modelle das Basisverhalten des Netzwerks, das normale Verkehrsaufkommen und die Benchmark von Anwendungsleistung. Anschließend werden KI-Modelle so konfiguriert, dass sie Muster von Sonderfällen erkennen und zwischen harmlosen Leistungsschwankungen und tatsächlichen Sicherheitsbedrohungen, Ineffizienzen oder Richtlinienverstößen unterscheiden können.

Fortgeschrittene Modelle können sogar tiefe neuronale Netze und unüberwachtes Lernen verwenden, um eine unüberwachte Anomalieerkennung zu ermöglichen (bei der das Modell neue oder unbekannte Bedrohungen ohne vordefinierte Signaturen erkennen kann).

Tiefe neuronale Netze – wie Autoencoder, Convolutional Neural Networks (CNNs) und rekurrente neuronale Netze (RNNs) – sind darauf ausgelegt, komplexe Muster und Darstellungen aus hochdimensionalen und unstrukturierten Daten zu lernen. Diese Modelle können komplizierte Abhängigkeiten und Nichtlinearitäten in Netzwerkdaten erfassen, sodass sie sich hervorragend bei der Unterscheidung von normaler Aktivität von anomalen Instanzen auszeichnen.

KI-Modelle werden zur Überwachung von Echtzeit-Datenströmen eingesetzt und analysieren jeden Netzwerkfluss, jedes Ereignis oder jede Sitzung auf verdächtige Aktivitäten und drohende Ausfälle. So könnte ein KI-System beispielsweise ungewöhnliche Bandbreitenspitzen melden, die auf einen bevorstehenden Distributed Denial-of-Service-Angriff (DDoS) hindeuten, oder verschlüsselte Datenverkehrsströme erkennen, die herkömmliche Sicherheitsfilter umgehen.

Überwachungstools können Methoden wie synthetische Überwachung einsetzen, bei der simulierte Benutzerinteraktionen die Verfügbarkeit von Netzwerk und Anwendung validieren, und das Flow-basierte Monitoring, bei dem Datenpakete zur Analyse des Datenverkehrs und zur Anomalie-Erkennung zusammengefasst werden.

KI-Netzwerküberwachungstools korrelieren außerdem Daten, um eine zuverlässigere Erkennung zu gewährleisten. Wenn eine Reihe von verteilten Warnmeldungen alle mit einer gemeinsamen Ursache in Verbindung stehen (z. B. einem falsch konfigurierten Switch), kann die Plattform sie zusammenfassen und die Anomalie als einen einzigen umsetzbaren Vorfall an IT-Teams weiterleiten.

Wenn das Überwachungssystem eine Anomalie oder Bedrohung entdeckt, sendet es eine Warnmeldung (an das IT-Personal oder die Netzwerkadministratoren) und leitet in einigen Fällen eine adaptive Reaktion ein (indem es beispielsweise den Traffic umleitet, eine bösartige IP blockiert, zusätzliche Ressourcen bereitstellt oder Netzwerkrichtlinien anpasst).

KI-Überwachungstools verwenden prädiktive Analysen, die es IT-Teams ermöglichen, zukünftige Netzwerkprobleme auf der Grundlage von Trenddaten vorherzusehen und Komponenten proaktiv zu reparieren. Wenn das System beispielsweise einen Ausfall der Router-Hardware vorhersagt, kann das IT-Personal einen Hardwareaustausch planen, bevor der Router ausfällt.

Überwachungstools führen auch Optimierungsalgorithmen aus, die Lastverteilung und Latenz im Netzwerk analysieren, Konfigurationsänderungen empfehlen und die Netzwerkabstimmung automatisieren können, um die Kapazitätsplanung zu verbessern.

Die KI-gestützte Ursachenanalyse verbindet schnell die Punkte zwischen Netzwerkebenen und Geräteprotokollen, um die Zeit bis zur Problemlösung zu verkürzen.

KI-basierte Netzwerküberwachungssysteme lernen kontinuierlich aus Netzwerkdaten, um Referenzwerte zu aktualisieren und Modelle zur Erkennung von Anomalien zu verfeinern. Dabei passen sie sich an Änderungen der Netzwerkkonfigurationen und Trafficmuster an. Je mehr kontextreiche Daten das KI-Modell aufnimmt, desto effektiver kann es sich selbst optimieren und zukünftige Ausfälle verhindern.

Die herkömmliche Netzwerküberwachung beruht auf der manuellen Einrichtung und statischen Regeln oder Schwellenwerten, die Warnmeldungen erzeugen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z. B. wenn die CPU-Auslastung einen bestimmten Prozentsatz übersteigt). In einer herkömmlichen Überwachungsumgebung setzen Netzwerkadministratoren Überwachungssensoren auf Netzwerkgeräten (Switches, Router, Firewalls, Server und Access Points) ein. Die Sensoren verwenden Protokolle wie SNMP, Internet Control Message Protocol (ICMP) und NetFlow, um Daten über den Gerätestatus, den Datenverkehr und die allgemeine Netzwerkleistung zu sammeln.

Herkömmliche Überwachungsansätze verwenden in der Regel Polling-Methoden, um Daten in regelmäßigen Abständen zu sammeln und konzentrieren sich meist auf Gesundheitsmetriken auf Geräteebene. Diese Methode bietet zwar eine einfache, herstellerunabhängige Überwachungsstrategie, weist aber einige erhebliche Einschränkungen auf.

Einige Beispiele:

• Dabei werden Ereignisse oft isoliert behandelt, ohne mehrere Datenpunkte in Zusammenhang zu bringen oder Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen, was die Ursachenanalyse und die Reaktion auf Vorfälle verlangsamen kann.

• Die regelbasierte Überwachung beruht auf vordefinierten Schwellenwerten und Bedingungen, und statische Regeln können sich nicht einfach an dynamische Netzwerkbedingungen anpassen. Dieses Problem kann zu Fehlalarmen und Alarmermüdung (Alarm Fatigue) führen und in manchen Fällen, dass das Überwachungssystem entscheidende Ereignisse übersieht (insbesondere in Cloud- und hybriden Netzwerken).

• Der Ansatz ist weitgehend reaktiv, sodass Probleme erst erkannt werden, wenn sie sich auf das Netzwerk auswirken.

Im Gegensatz dazu verfolgt die KI-basierte Netzwerküberwachung einen adaptiven, proaktiven Ansatz. Sie kann:

• Daten aus mehreren Quellen (Datenverkehr, Protokolle, Geräte) für umfassende Erkenntnisse und eine schnellere Fehlerbehebung und Ursachenanalyse in Zusammenhang bringen.

• Sich dynamisch an veränderte Netzwerkbedingungen anpassen und im Laufe der Zeit dazu lernen.

• Skalieren, um komplexe IT-Abläufe und Netzwerkinfrastrukturen effizient zu bewältigen.

• Verringern Sie Fehlalarme, indem Sie die Genauigkeit der Alarme im Laufe der Zeit verfeinern, die Meldungsermüdung der Netzwerktechniker verringern und die Reaktionsfähigkeit insgesamt verbessern.

• Subtile Anomalien erkennen und potenzielle Probleme proaktiv voraussagen, bevor sie sich auf das Netzwerk auswirken.

• Korrekturmaßnahmen empfehlen oder diese automatisch anwenden, um die Sicherheit und Leistung des Netzwerks zu erhalten.

Die KI-Netzwerküberwachung ermöglicht es IT-Teams, von reaktiven, manuellen Netzwerkverwaltungsstrategien zu einem intelligenten, vorausschauenden, automatisierten Ansatz zu wechseln, den moderne Netzwerke erfordern.  

Laut dem IBM Institute for Business Value (IBM IBV) werden „KI-gestützte Workflows – viele von ihnen werden durch agentische KI gesteuert – von 3 % im Jahr 2024 auf 25 % im Jahr 2026 ansteigen“, was einer Verachtfachung der KI-Bereitstellungen entspricht¹. Die Einführung eines KI-basierten Netzwerküberwachungsansatzes bietet Unternehmen zahlreiche Nutzen, darunter: