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AIOps – Künstliche Intelligenz für Deinen IT-Betrieb
Stell dir vor, du könntest IT-Probleme voraussagen, bevor sie auftreten, oder sogar verhindern, dass sie überhaupt entstehen. Könntest du dir vorstellen, wie viel einfacher und effizienter dein Arbeitsalltag wäre? Das ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern Realität dank AIOps.
WAS IST AIOps?
AIOps kombiniert künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Big Data, um die Automatisierung und Verbesserung von IT-Betriebsprozessen zu fördern. Diese Technologie wird immer mehr zum Standard für Unternehmen, die ihre IT-Effizienz steigern und Prozesse optimieren möchten.
Die vier Schritte der IT-Betriebsanalyse
Nehmen wir ein reales Beispiel: Du arbeitest für einen Online-Einzelhändler, der kurz davor steht, seinen grössten Verkauf aller Zeiten zu starten. Plötzlich tritt ein schwerwiegender Ausfall auf, genau am Samstag um 16 Uhr. Ein Alptraumszenario, nicht wahr? Mit AIOps könntest du solche Situationen viel besser handhaben. Im Idealfall bildet AIOps bei diesem Szenario alle vier folgenden Schritte ab:
Beschreibende Analyse
Dein AIOps-System würde zuerst feststellen, dass ein Problem aufgetreten ist und dir genau sagen, was passiert ist.
Diagnostische Analyse
Anschliessend würde es dir zeigen, warum das Problem aufgetreten ist, und dir die Informationen liefern, die du benötigst, um das Problem zu verstehen.
Prädiktive Analyse
Mit Machine Learning könnte das System sogar vorhersagen, welche weiteren Probleme aufgrund des aktuellen Ausfalls auftreten könnten.
Verschreibende Analyse
Schliesslich würde es dir zeigen, welche Schritte du unternehmen musst, um das Problem zu beheben und ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden.
Die 5 Fähigkeiten von AIOps nach Gartner
Gemäß der Definition von Gartner verfügen AIOps über Fähigkeiten wie:
Querdomänen-Datenaufnahme und -Analyse
AIOps kann Daten aus unterschiedlichen Quellen und Domänen sammeln und analysieren und so einen umfassenden Überblick über die IT-Landschaft gewähren.
Topologie-Zusammenstellung aus impliziten und expliziten Quellen
AIOps stellen die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen IT-Komponenten dar, um ein klares Bild der gesamten IT-Infrastruktur zu erhalten.
Mustererkennung
AIOps nutzen Mustererkennung, um Vorfälle, ihre Vorboten oder wahrscheinliche Ursachen zu entdecken.
Automatisierte Problemlösungsstrategien
AIOps kann nicht nur Vorfälle erkennen, sondern auch potenzielle Lösungen vorschlagen.
Korrelation von Ereignissen
AIOps können verschiedene Ereignisse, die mit einem Vorfall in Verbindung stehen, identifizieren und zusammenführen, um redundante Warnungen zu vermeiden und den Ursprung eines Problems schnell zu identifizieren.
Wie AIOps die IT-Landschaft revolutioniert
Mit AIOps können wir das IT-Monitoring effizienter, effektiver und zukunftssicherer machen.
Proaktives Fehlermanagement
AIOps erkennt und antizipiert IT-Probleme, bevor sie sich zu echten Störungen auswachsen.
Effiziente Betriebsanalyse
AIOps ermöglicht einen umfassenden, datenbasierten Überblick über die IT-Umgebung in Echtzeit.
Vorhersehbare Wartung
AIOps nutzt maschinelles Lernen, um die zukünftige Performance der IT-Infrastruktur vorherzusagen und Wartungsarbeiten proaktiv zu planen.
AIOps stellt nicht nur eine Verbesserung der bestehenden IT-Monitoring-Praktiken dar, sondern markiert einen Paradigmenwechsel. Es ist nicht mehr nur ein Werkzeug, sondern eine ganzheitliche Strategie für die Verwaltung von IT-Systemen.
Anstatt in isolierten Silos zu arbeiten, verknüpft AIOps Daten aus unterschiedlichen Quellen, um ein Gesamtbild der IT-Landschaft zu zeichnen. Es ermöglicht IT-Teams, über den Tellerrand hinaus zu sehen und einen proaktiven Ansatz zur Fehlerbehebung und Wartung zu verfolgen.
Mithilfe von AIOps können Unternehmen ihre IT-Operationen rationalisieren und effizienter gestalten. Sie können besser auf unerwartete Ereignisse reagieren und ihre Ressourcen optimal einsetzen. Kurz gesagt, AIOps macht IT-Teams besser gerüstet, um den Anforderungen der digitalen Ära gerecht zu werden.
In der Zukunft werden wir eine noch stärkere Integration von AIOps in IT-Systemen sehen, da immer mehr Unternehmen die Vorteile dieser Technologie erkennen und nutzen. Die Revolution hat gerade erst begonnen – und AIOps steht im Zentrum.
Jetzt runterladen: Kostenloser Guide über AIOps
Bist du bereit für den Umstieg auf AIOps? Erfahre in diesem Guide, warum du um AIOps im IT Monitoring nicht mehr herumkommen wirst und welche Schlüsseltipps dir bei der Einführung helfen.
Ein Vergleich: Traditionelles Monitoring vs. AIOps
Traditionelles Monitoring ohne AIOps
- Überwiegend reaktives Vorgehen basierend auf statischen Regeln und Schwellenwerten.
Isolierte Datenansichten durch getrennte Datensilos. Mangel an Automatisierung erfordert manuellen Eingriff durch IT-Mitarbeiter.
Fehlende Fähigkeit, zukünftige Probleme vorherzusagen und zu verhindern.
- Hoher Zeitaufwand für Problembehebung und „Feuerlöschen“ anstatt strategischer Optimierung.
Monitoring mit AIOps
- Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen für eine holistische Sicht auf die IT-Infrastruktur.
Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen zur Erkennung von Mustern und zur Früherkennung potenzieller Probleme.
Proaktives statt reaktives Monitoring.
- Hohe Automatisierung entlastet IT-Mitarbeiter und ermöglicht Fokus auf strategischere Aufgaben.
- Vorhersagen über zukünftige Leistungsprobleme und Ausfälle zur Minimierung von Ausfallzeiten und Optimierung der Systemleistung.
Die „Human Machine Alliance“
Löst uns KI also bald komplett ab? Es ist wichtig, in diesem Kontext zu betonen, dass AIOps nicht darauf abzielt, den Menschen zu ersetzen, sondern unsere Fähigkeiten zu ergänzen und zu erweitern.
In der Tat hat McKinsey festgestellt, dass Maschinen und Menschen in vielen Bereichen zusammen besser arbeiten können, als sie es jeweils alleine könnten. Beispiele dafür finden sich schon jetzt: ob in der Medizin oder der Produktionslogistik.
In Studien waren gemischte Teams aus Menschen und Maschinen koordinierter und effizienter und hatten weniger Unfälle als reine Menschenteams oder reine Maschinenteams.
In diesem Sinne sollte die Vorstellung, dass AIOps uns ersetzen soll, von der Idee abgelöst werden, dass es uns dabei helfen kann, besser zu werden.
Es geht darum, menschliche Fähigkeiten zu erweitern und zu verbessern, nicht darum, sie zu ersetzen.
»What if we really prioritize creating a future of work in which machines join the team instead of replacing us?«
McKinsey 2022
Wenn wir Maschinen als Partner anstatt als Diener oder Werkzeuge betrachten, können wir unser Innovationspotenzial maximieren, indem wir Teams aufbauen, die die menschlichen Fähigkeiten erweitern, anstatt sie zu ersetzen.
Letztlich geht es bei AIOps darum, eine menschlich-maschinelle Allianz zu fördern, die sowohl die Effizienz als auch die Kreativität steigert. So wird AIOps zu einem Werkzeug, das uns hilft, das volle Potenzial unserer digitalen Landschaft auszuschöpfen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AIOps eine wesentliche Komponente für das moderne IT-Monitoring darstellt. Durch seine Fähigkeit, Probleme proaktiv zu erkennen und zu lösen, trägt AIOps dazu bei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Leistung der IT-Systeme zu verbessern. Es hilft Unternehmen, die Effizienz zu steigern und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt – ihr Kerngeschäft.
