Was ist AIOps?

AIOps nutzt Big Data-, Analyse- und ML-Funktionen, um:

• Nehmen Sie die riesigen (und ständig wachsenden) Datenmengen auf und sammeln Sie sie, die von IT-Komponenten, Anwendungsanforderungen und Tools zur Leistungsüberwachung sowie Service-Ticketingsystemen in einem Unternehmens-Tech-Stack generiert werden.

• Intelligentes Herausfiltern von „Signalen“ aus den „Störgeräuschen“, um signifikante Ereignisse und Muster in Bezug auf Leistungsprobleme und Anwendungsverfügbarkeit zu identifizieren.

• Ursachendiagnose und Berichterstattung an IT und DevOps für eine schnelle Reaktion bei Problemen und zu deren Behebung – in manchen Fällen auch vollautomatisch ohne menschliches Zutun.

AIOps vereint mehrere separate, manuelle Tools für den IT-Betrieb in einer einzigen intelligenten und automatisierten IT-Betriebsplattform. So können die IT-Betriebsteams mit durchgängiger Transparenz und umfassendem Kontext schneller – und sogar proaktiv – auf nachlassende Leistung und Betriebsunterbrechungen reagieren.

Es hilft Unternehmen, die Lücke zwischen vielfältigen, dynamischen und schwer zu überwachenden Geschäftswelt und isolierten IT-Teams auf der einen Seite und den Erwartungen der Benutzer an die Leistung und Verfügbarkeit von Apps auf der anderen Seite zu schließen. Angesichts der zunehmenden Initiativen zur digitalen Transformation in allen Geschäftsbereichen betrachten viele Experten AIOps als die Zukunft des IT-Betriebsmanagements.

AIOps kann eine Reihe von KI-Strategien und -Funktionen enthalten, darunter Datenausgabe und -aggregation, Algorithmen, Orchestrierung und Visualisierung.

Algorithmen machen aus IT-Fachwissen, Geschäftslogik und Zielen Code und ermöglichen es AIOps-Plattformen, Sicherheitsereignisse zu priorisieren und Leistungsentscheidungen zu treffen. Algorithmen bilden die Grundlage für maschinelles Lernen (ML) und ermöglichen es Plattformen, Basiswerte festzulegen und sich an Änderungen der Umweltdaten anzupassen.

Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen und Techniken – wie überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes und Deep Learning–, um Systemen zu helfen, aus großen Datensätzen zu lernen und sich an neue Informationen anzupassen. In AIOps hilft ML bei der Erkennung von Anomalien, der Ursachenanalyse (RCA), der Ereigniskorrelation und der prädiktiven Analyse.

AIOps-Programme sammeln Daten aus verschiedenen Komponenten und Datenquellen. Analysen interpretieren die Rohdaten, um neue Daten und Metadaten zu erstellen, die sowohl Systemen als auch Teams helfen, Trends zu erkennen, Probleme zu isolieren, Kapazitätsanforderungen vorherzusagen und Ereignisse zu verwalten.

Automatisierungs-Funktionen in AIOps-Tools ermöglichen es AIOps-Systemen, auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen zu handeln. Beispielsweise kann die vorausschauende Analyse einen Anstieg des Datenverkehrs vorhersagen und einen Automatisierungs-Workflow auslösen, um bei Bedarf zusätzlichen Speicher zuzuweisen (in Übereinstimmung mit Algorithmusregeln).

Datenvisualisierung-Tools in AIOps stellen Daten durch Dashboards, Berichte und Grafiken dar, sodass IT-Teams Änderungen überwachen und Entscheidungen treffen können, die über die Funktionen der AIOps-Software hinausgehen.

Anhand einer Big-Data-Plattform führt AIOps isolierte IT-Betriebsdaten, Teams und Tools an einem Ort zusammen. Diese Daten können Folgendes umfassen:

• Historische Leistung- und Ereignisdaten
• Betriebsereignisse in Echtzeit
• Systemprotokolle und Metriken
• Netzdaten, einschließlich Paketdaten
• Auf Vorfälle bezogene Daten und Ticketing
• Daten zum Anwendungsbedarf
• Infrastrukturdaten

AIOps-Plattformen wenden dann gezielte Analyse- und ML-Tools an, um:

• Trennen Sie Warnmeldungen zu wichtigen Ereignissen vom „Lärm“. AIOps durchsucht ITOPS-Daten und trennt Signale, unterscheidet abnormale Ereignisse von Rauschen (allem anderen) und identifiziert Datenmuster.

• Ermitteln von Ursachen und Lösungsvorschläge. AIOps kann ungewöhnliche Ereignisse mit anderen Ereignisdaten aus verschiedenen Umgebungen in Zusammenhang bringen, um die Ursache eines Ausfalls oder Leistungsproblems zu ermitteln und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen.

• Automatisierung von Reaktionen, einschließlich proaktiver Lösungen in Echtzeit. AIOps-Tools können mindestens Warnmeldungen und empfohlene Lösungen automatisch an die zuständigen IT-Teams weiterleiten und sogar Reaktionsteams zusammenstellen, die auf die Art des Problems und die Lösung abgestimmt sind. In vielen Fällen können sie auch ML-Ergebnisse verarbeiten und automatische Systemreaktionen auslösen, um Probleme zu adressieren, sobald sie auftreten (und oft, bevor die Benutzer wissen, dass sie aufgetreten sind).

• Kontinuierliches lernen, um den Umgang mit zukünftigen Problemen zu verbessern. KI-Modelle können Systemen helfen, Veränderungen in der Umgebung zu verstehen und sich an sie anzupassen (wenn ein DevOps-Team zum Beispiel eine neue Infrastruktur bereitstellt oder eine bestehende Infrastruktur neu konfiguriert).

Der Weg zur Implementierung von AIOps sieht in jedem Unternehmen anders aus. Sobald Führungskräfte eine AIOps-Strategie entwickelt haben, können sie mit der Einführung von Tools beginnen, mit deren Hilfe IT-Teams IT-Probleme beobachten, vorhersagen und schnell darauf reagieren können. 

Bei der Auswahl von Tools zur Verbesserung von AIOps berücksichtigen viele Teams die folgenden Funktionen:

• Observability – Beobachtbarkeit – ist der Umfang, in dem Sie den internen Zustand oder die Beschaffenheit eines komplexen Systems allein anhand der Kenntnis seiner externen Ergebnisse verstehen können. Je besser ein System beobachtbar ist, desto schneller und genauer können Teams den Weg von identifizierten Leistungsproblemen bis hin zu den Ursachen finden, und das alles ohne zusätzliche Tests oder Codierung.
  
  Führende Observability-Tools bieten tiefe Einblicke in moderne verteilte Geschäftsdienste und Anwendungen, um Probleme schneller und automatisch zu erkennen und zu lösen.
  
  In der IT und im Cloud Computing, nutzt Observability fortschrittliche Software-Tools und Praktiken, um kontinuierliche Ströme von Leistungsdaten aus verteilten Anwendungen - und der Hardware und den Netzwerken, auf denen sie laufen - zu sammeln, zu korrelieren und zu analysieren. Observability ermöglicht eine effektivere Überwachung von Apps und Netzwerken, Fehlerbehebung und Debugging-Prozesse, sodass die Systeme weiterhin die Benutzererfahrungserwartungen, Service Level Agreements (SLAs) und andere geschäftliche Anforderungen erfüllen.
  
  
• Vorausschauende Analyse: Die vorausschauende Analyse ist ein Zweig der fortgeschrittenen Analyse, die Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse unter Verwendung historischer Daten, statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellen Lernens macht. In AIOps verwenden Teams prädiktive Analysen, um Datenmuster zu finden und Risiken und Chancen zu identifizieren.
  
  Moderne Unternehmen werden mit Daten aus verteilten Datenbeständen im gesamten Unternehmen überschwemmt. Vorausschauende Analyse verwendet Tools wie logistische und Regression, Neural Networks und Entscheidungsbäume, um umsetzbare Erkenntnisse aus riesigen Mengen von Unternehmensdaten zu gewinnen und Vorhersagen über zukünftige Systemereignisse zu treffen.
  
  
• Proaktive Reaktion: Manche AIOps-Lösungen reagieren proaktiv auf ungeplante Ereignisse wie z. B. nachlassender Leistung und Betriebsunterbrechungen und bringen Anwendungsleistung und Ressourcenmanagement in Echtzeit miteinander in Einklang.
  
  Wenn Metriken zur Anwendungsleistung in Vorhersagealgorithmen einfließen, können diese Muster und Trends erkennen, die im Zusammenhang mit verschiedenen IT-Problemen stehen. Und da AIOps-Tools IT-Probleme vorhersagen können, bevor sie auftreten, können sie die Lösung automatisieren, um Systemprobleme umgehend anzusprechen.
  
  Technologien zur Automatisierung der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle sind integraler Bestandteil eines effektiven IT-Systemmanagements. Sie können Unternehmen dabei helfen, sowohl die Customer Experience als auch die Kundenerfahrung zu verbessern und wichtige Leistungsmetriken, wie z. B. die mittlere Erkennungszeit (MTTD), deutlich zu verbessern. Darüber hinaus bieten AIOps-Systeme ein Sicherheitsnetz für IT-Betriebsteams, das Probleme adressiert, die bei alleiniger menschlicher Aufsicht unbemerkt bleiben könnten.
  

AIOps-Plattformen können Unternehmen je nach ihren IT-Bedürfnissen und ihrer AIOps-Strategie verschiedene Grade der Automatisierung bieten.

Mit einem domänenunabhängigen Ansatz sammelt die AIOPs-Software Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um Probleme in verschiedenen Betriebsbereichen (z. B. Netzwerk, Speicher und Sicherheit) zu lösen. Diese Instrumente bieten einen umfassenden, ganzheitlichen Überblick über die Leistung und helfen Unternehmen bei der Adresse von Problemen, die mehrere Bereiche betreffen.

Allerdings liefern sie möglicherweise nicht die detaillierten Erkenntnisse, die IT-Teams benötigen, um spezifische Probleme anzugehen oder auf die Bedürfnisse der Branchen einzugehen. Aufgrund ihres breiten Spektrums eignen sich domänenunabhängige Tools hervorragend, um einen allgemeinen Überblick zu geben, aber sie sind möglicherweise nicht in der Lage, gezielte Lösungen für Incident Management zu liefern.

Domänenzentrierte AIOps-Tools konzentrieren sich auf eine bestimmte Domäne, egal ob es sich um eine IT-Umgebung oder eine bestimmte Branche handelt. Diese Tools decken zwar nicht die gesamte Geschäftswelt ab, sind aber hochspezialisiert und verfügen über KI-Modelle, die auf einem Datensatz trainiert wurden, der für ihren Bereich spezifisch ist. Diese Spezialisierung ermöglicht es ihnen, präzise Erkenntnisse und Lösungen zu liefern.

In einem Netzwerkkontext kann ein domänenzentriertes Tool beispielsweise die Ursache eines Engpasses genau identifizieren, indem es Standard-Netzwerkprotokolle und -muster versteht. Und dank seiner spezialisierten Schulung und Fokussierung kann es feststellen, ob die Verlangsamung das Ergebnis eines DDoS-Angriffs ( Distributed Denial-of-Service) oder einer einfachen Fehlkonfiguration des Systems ist.

Unabhängig davon, für welche Art von Tool sich ein Unternehmen entscheidet, ist es wichtig, dass die Teams:

• KI-Modelle mit umfassenden, repräsentativen Datensätzen für optimale Zuverlässigkeit und Genauigkeit trainieren.

• Transparente, faire KI-Modelle verwenden, damit die Stakeholder die KI-gestützte Entscheidungsfindung verstehen können.

• IT-Teams im effektiven Einsatz von Tools und Erkenntnissen für einen reibungsloseren AIOps-Übergang trainieren.

• Einen Menschen damit beauftragen, die Schlussfolgerungen des KI-Modells zu überwachen und zu validieren, um Teams und Systeme in die Verantwortung zu nehmen.

Sowohl AIOps als auch DevOps sind Methoden, die entwickelt wurden, um den IT-Betrieb zu verbessern, aber sie konzentrieren sich auf unterschiedliche Aspekte des Softwarelebenszyklus.

DevOps zielt darauf ab, Entwicklungs- und Betriebsteams zu integrieren, um die Zusammenarbeit und Effizienz während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses zu fördern. Es rationalisiert und automatisiert Codierungs-, Test- und Bereitstellungsprozesse und beschleunigt CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Delivery), um schnellere und zuverlässigere Software-Releases zu ermöglichen.

DevOps nutzt auch Tools wie Infrastructure-as-Code- und Kollaborationsplattformen, um Silos zwischen Teams aufzubrechen und sicherzustellen, dass Software-Updates schnell und ohne Qualitätseinbußen bereitgestellt werden können.

Während sich DevOps auf die Beschleunigung und Verfeinerung der Softwareentwicklung und -bereitstellung konzentriert, nutzt AIOps KI, um die Leistung von IT-Umgebungen von Unternehmen zu optimieren und sicherzustellen, dass die Systeme reibungslos und effizient laufen. AIOps-Plattformen nutzen ML und Big-Data-Analysen zur Analyse riesiger Mengen an operativen Daten, damit IT-Teams Probleme proaktiv erkennen und beheben können.

Wenn AIOps und DevOps-Services zusammen eingesetzt werden, können sie Unternehmen dabei helfen, einen komplementären, umfassenden Ansatz für die Verwaltung des gesamten Softwarelebenszyklus zu entwickeln.

AIOps-Services können Unternehmen dabei helfen, verschiedene Anwendungsfälle zu bewältigen, darunter:

Ursachenanalysen (RCAs) ermitteln die Ursache von Problemen, um sie mit geeigneten Lösungen zu beheben. RCA hilft Teams, die kontraproduktive Arbeit zu vermeiden, Symptome eines Problems zu behandeln, anstatt das Kernproblem zu behandeln.

So kann eine AIOps-Plattform beispielsweise die Ursache eines Netzausfalls aufspüren und sofort beheben. Außerdem kann sie Schutzmaßnahmen einrichten, um ähnliche Probleme in Zukunft zu verhindern.

Anomalieerkennung: AIOps-Tools können große Mengen historischer Daten durchsuchen und atypische Datenpunkte innerhalb von Datensätzen aufspüren. Diese Ausreißer helfen den Teams, problematische Ereignisse (z. B. Datenschutzverletzungen) zu identifizieren und vorherzusagen und die potenziell kostspieligen Folgen dieser Ereignisse (unter anderem negative PR, Bußgelder und Rückgang des Verbrauchervertrauens) zu vermeiden.

Moderne Anwendungen sind oft durch mehrere Abstraktionsebenen getrennt, was es schwierig macht zu verstehen, welche zugrunde liegenden lokalen Server, Speicherressourcen und Netzwerkressourcen welche Anwendungen unterstützen. AIOps hilft, diese Lücke zuschließen.

AIOps fungiert als Überwachungstool für Cloudinfrastruktur, Virtualisierung und Speichersysteme und erstellt Berichte zu Metriken wie Nutzung, Verfügbarkeit und Antwortzeiten. Darüber hinaus verwendet AIOps Ereigniskorrelationsfunktionen, um Informationen zu konsolidieren und zu aggregieren, sodass Benutzer Informationen leichter konsumieren und verstehen können.

Für die meisten Unternehmen erfolgt die Cloud-Einführung schrittweise, nicht flächendeckend. Dies führt häufig zu hybriden Multicloud-Umgebungen(einschließlich vieler miteinander verbundener Teile, die auf Technologien wie APIs und Microservices basieren) mit mehreren Abhängigkeiten, die sich zu schnell und häufig ändern können, um dokumentiert zu werden. Mit klaren Einblicken in diese gegenseitigen Abhängigkeiten kann AIOps die operationellen Risiken der Cloud-Migration und eines Hybrid-Cloud-Konzepts drastisch reduzieren.

DevOps beschleunigt die Entwicklung, indem es Entwicklungsteams mehr Möglichkeiten zur Bereitstellung und Neukonfiguration der IT-Infrastruktur gibt, aber die Teams müssen die Architektur weiterhin verwalten. AIOps bietet die Transparenz und die Automatisierung, die IT-Teams benötigen, um DevOps ohne übermäßige menschliche Aufsicht zu unterstützen.

Der Hauptnutzen von AIOps besteht darin, dass ITOps-Teams Verlangsamungen und Ausfälle schneller identifizieren, beheben und lösen können, als dies durch manuelles Durchsuchen von Warnungen von mehreren Tools und Komponenten möglich wäre. Dadurch können Unternehmen Folgendes erreichen:

Indem AIOps den IT-Betriebslärm durchdringt und Betriebsdaten aus mehreren IT-Umgebungen sammelt, kann AIOps die Ursachen identifizieren und Lösungen schneller und genauer vorschlagen, als es menschlich möglich wäre. Beschleunigte Prozesse zur Problemerkennung und Fehlerbehebung ermöglichen es Unternehmen, bisher undenkbare MTTR-Ziele festzulegen und zu erreichen.

Die automatische Erkennung von Betriebsproblemen und neu programmierte Reaktionsskripte senken die Betriebskosten und sorgen für eine präzisere Ressourcenzuweisung. Es reduziert auch die Arbeitsbelastung des IT-Personals und setzt Personalressourcen für innovativere und komplexere Arbeiten frei, wodurch die Mitarbeitererfahrung verbessert wird.

Integrationen in AIOps-Überwachungstools ermöglichen eine effektivere Zusammenarbeit zwischen DevOps-, ITOps-, Governance - und Sicherheitsteams. Und bessere Sichtbarkeit, Kommunikation und Transparenz ermöglichen es diesen Teams, die Entscheidungsfindung zu verbessern und schneller auf Probleme zu reagieren.

Mit den integrierten vorausschauenden Analysefunktionen lernen AIOps kontinuierlich, die dringendsten Alarme zu identifizieren und zu priorisieren. Das hilft IT-Teams, potenzielle Probleme zu lösen, bevor sie zu ungeplanten Ausfallzeit, Unterbrechungen und Serviceausfällen führen.