CIO-Studie: Cloud-Komplexität übersteigt menschliche Fähigkeiten 

IT-Teams verbringen 15 Prozent ihrer Zeit mit dem Durchforsten von Warnmeldungen, so eine Studie von Dynatrace. [...]

Laut der Umfrage erhalten die IT- und Cloud-Operationteams jeden Tag im Durchschnitt fast 3.000 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools. (c) alphaspirit - Fotolia
Laut der Umfrage erhalten die IT- und Cloud-Operationteams jeden Tag im Durchschnitt fast 3.000 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools. (c) alphaspirit - Fotolia

Dynatrace hat die Ergebnisse einer weltweiten Umfrage unter 800 CIOs vorgestellt. Demnach wächst die Kluft zwischen den vorhandenen IT-Ressourcen und den steigenden Management-Anforderungen für die immer größeren und komplexeren Enterprise-Cloud-Systeme. IT-Führungskräfte in Deutschland und weltweit sorgen sich um ihre Fähigkeit, das Business effektiv zu unterstützen. Denn herkömmliche Monitoring-Systeme und individuelle Lösungen überschwemmen ihre Teams mit Daten und Alerts, die mehr Fragen aufwerfen als Antworten bieten.

Laut der Umfrage erhalten die IT- und Cloud-Operationteams jeden Tag im Durchschnitt fast 3.000 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools. Aufgrund dieser hohen Anzahl verbringen IT-Teams durchschnittlich 15 Prozent ihrer Zeit mit der Analyse, welche Alerts wichtig und welche irrelevant sind. Das kostet Unternehmen im Durchschnitt 1,5 Millionen Dollar an Gemeinkosten pro Jahr. Daher suchen CIOs zunehmend nach Automatisierungs- und KI-Lösungen, um die Kontrolle zu behalten und die Lücke zwischen IT-Ressourcen sowie zunehmender Größe und Komplexität der Enterprise Cloud zu schließen. Die wichtigsten Ergebnisse der Studie für Deutschland und weltweit:

IT ertrinkt in Daten

Herkömmliche Monitoring-Tools wurden nicht für die Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten entwickelt, die von Anwendungen in dynamischen, webbasierten Enterprise Clouds erzeugt werden. Diese Tools funktionieren oft isoliert und berücksichtigen nicht den breiteren Kontext von Ereignissen, die über den gesamten Technologie-Stack hinweg ablaufen. Entsprechend bombardieren sie IT- und Cloud-Betriebsteams jeden Tag mit Tausenden Meldungen. Die IT ertrinkt in den Daten, da inkrementelle Verbesserungen der Tools keinen Unterschied bringen.

  • In Deutschland erhalten IT- und Cloud-Operationteams täglich 2.624 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools (weltweit: 2.973). Das sind 15 Prozent mehr als in den letzten 12 Monaten (weltweit: 19 Prozent).
  • 68 Prozent der deutschen CIOs sagen, dass ihr Unternehmen mit der Anzahl der Meldungen von Monitoring- und Management-Tools zu kämpfen hat (weltweit: 70 Prozent).
  • Laut 74 Prozent der deutschen Unternehmen sind die meisten Alerts von Monitoring- und Management-Tools irrelevant (weltweit: 75 Prozent).
  • Im Durchschnitt erfordern nur 22 Prozent der Meldungen, die täglich bei Unternehmen in Deutschland eingehen, eine Aktion (weltweit: 26 Prozent).

Bestehende Systeme liefern mehr Fragen als Antworten

Herkömmliche Monitoring-Tools bieten nur Daten zu wenigen Komponenten aus dem Technologie-Stack. IT-Teams müssen daher Alerts manuell integrieren und korrelieren, um Dubletten und Fehlalarme herauszufiltern, bevor sie die eigentliche Problemursache manuell identifizieren können. Dies beeinträchtigt deutlich die Fähigkeit der IT-Teams, das Unternehmen und die Kunden zu unterstützen, da sie mehr Fragen als Antworten erhalten.

  • Im Durchschnitt verbringen deutsche IT-Teams 9 Prozent ihrer Zeit mit der Analyse, welche Alerts wichtig und welche irrelevant sind (weltweit: 15 Prozent).
  • Alleine diese Zeit zur Analyse kostet Unternehmen in Deutschland durchschnittlich 860.000 Euro pro Jahr (weltweit: 1,53 Millionen US-Dollar).
  • Die enorme Anzahl an Alerts führt dazu, dass 64 Prozent der deutschen IT-Teams mit Problemen kämpfen, die hätten verhindert werden sollen (weltweit: 70 Prozent).

Präzise, nachvollziehbare KI bringt Erleichterung

Unternehmen benötigen daher einen deutlich anderen Monitoring-Ansatz, der auf Antworten basiert. Nur damit können sie mit der Transformation ihrer IT-Umgebungen mithalten. Bei diesem Ansatz stehen KI und Automatisierung im Mittelpunkt.„Vor einigen Jahren haben wir gesehen, dass die Größe und Komplexität von Enterprise-Cloud-Umgebungen die Möglichkeiten der heutigen IT- und Cloud-Operationteams übersteigen wird“, sagt Bernd Greifeneder, CTO und Gründer von Dynatrace. „Wir erkannten, dass traditionelle Monitoring-Tools und Ansätze nicht annähernd das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der heute erzeugten Warnmeldungen bewältigen würden. Deshalb haben wir unsere Plattform neu erfunden, so dass sie keiner anderen gleicht. Die Dynatrace Software Intelligence Platform umfasst mehrere Module, die ein gemeinsames Datenmodell mit einer präzisen, nachvollziehbaren KI-Engine nutzen. Im Gegensatz zu anderen Lösungen, die einfach nur mehr Daten anzeigen, kann Dynatrace durch diese Kombination die präzisen Antworten und kontextabhängigen Ursachen liefern, die Unternehmen für die Bewältigung der Cloud-Komplexität benötigen. Letztlich erreichen sie damit einen KI-gesteuerten autonomen Cloud-Betrieb.“


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