AIOps: Künstliche Intelligenz im IT-Betrieb

KI im Bereich IT-Operations – kurz AIOps – hilft, schnell wachsende und hochkomplexe Technologie-Infrastrukturen proaktiv zu betreiben und senkt den Aufwand für das manuelle Management. [...]

Der strategische Ansatz AIOps integriert Machine Learning und KI in den IT-Betrieb und ermöglicht damit ein zuverlässiges Monitoring sowie die Auswertung von enormen Datenmassen. (c) Alexander Limbach - stock.adobe.com

Ein moderner IT-Betrieb kommt kaum noch um AIOps herum: Künstliche Intelligenz für IT-Operations bringt Licht in alle Bereiche von schnell wachsenden und immer komplexeren IT-Umgebungen – Anwendungen, Infrastruktur und Netzwerk. Der strategische Ansatz integriert Machine Learning und KI in den IT-Betrieb und ermöglicht damit ein zuverlässiges Monitoring sowie die Auswertung von enormen Datenmassen. Auf diese Weise lassen sich automatisiert Anomalien und ihre Ursache erkennen und Aktionen ausführen, etwa um drohende Probleme proaktiv anzugehen, bevor sie das Nutzererlebnis beeinträchtigen können.

Die Umsetzung von AIOps kann sich oft sehr komplex gestalten. Denn, um digitale Erlebnisse erfolgreich zu gestalten, sind Unternehmen heute auf Multi-Cloud- und IoT-Umgebungen, verteilte Dienste und Microservices, APIs und laufende Code-Releases angewiesen. Daher ist es nur über eine offene Plattform möglich, AIOps in bestehende Systemlandschaften zu integrieren – die Grundlage, um Daten aus so vielen unterschiedlichen Quellen zu beziehen, zu verarbeiten, zu analysieren, und in möglichst vielen verbundenen Anwendungen oder Systemen Aktionen auszuführen. Unternehmen, die das umsetzen, können von folgenden Vorteilen profitieren:

  • Erhebliche Transparenzgewinne: AIOps verspricht vollkommene Anwendungstransparenz unabhängig von der Programmiersprache, Cloud-Plattform, Unternehmensplattform und dem IoT-Gerät. Dazu braucht es aber eine Offenheit für möglichst viele Datenquellen. Ist diese gegeben, lässt sich über eine AIOps-Plattform jede Customer Journey in Echtzeit erkennen und zuordnen.
  • Neue Einblicke: Maschinelles Lernen liefert Erkenntnisse, die zielgenaue Diagnosen der Anwendungsleistung und automatisierte Ursachenanalysen (Root Cause Analysis) ermöglichen. Damit reduzieren sich nicht nur die Lösungszeiten auf Sekunden – Unternehmen gewinnen auch Einblicke, die sie direkt in Wettbewerbsvorteile umsetzen können.
  • Automatisierte Aktionen: Ob automatisierte Fehlererkennung, die automatisierte Ausführung von Korrekturskripten, der automatische Versand von Nachrichten oder das Auslösen von Aktionen in Automatisierungssystemen von Drittanbietern – nur wenn alle Teams an einem Strang ziehen und sich Technologiepartner reibungslos integrieren, ist ein jederzeit einwandfreies, sicheres und effektives digitales Kundenerlebnis möglich.

Fazit

AIOps spielt seine Vorteile nur dann voll aus, wenn es als offene Plattform konzipiert ist. Offen, um möglichst viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und maschinell zu verarbeiten, aber auch offen, um Lösungen von Technologiepartnern zu integrieren, über die automatisiert Aktionen ausgelöst werden – von der Ticketerstellung bis zur automatischen Fehlerbehebung.

Offene AIOps-Plattformen verfügen daher über einen Marktplatz, der branchenführende Technologieanbieter, die eine ausgeprägte AIOps-Mentalität verbindet, integriert. Anwender der AIOps-Plattform können damit auf zahlreiche vorgeprüfte, qualitativ hochwertige Partneranwendungen zugreifen und sie in ihre individuelle AIOps-Strategie integrieren.

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