Was ist AIOps?

Wenn Ihr Unternehmen seine operativen Dienste und IT-Infrastruktur modernisiert, profitieren Sie davon, wenn Sie immer größere Datenmengen erfassen, analysieren und anwenden. Als Nächstes stellen wir Ihnen einige der wichtigsten geschäftlichen Vorteile vor, die der Einsatz einer AIOps-Plattform mit sich bringt. 

Betriebskosten senken

AIOps ermöglicht es Ihrem Unternehmen, aus Big Data verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig ein schlankes Team von Datenexperten zu unterhalten. Mit AIOps-Lösungen unterstützen Datenexperten die IT-Teams, um betriebliche Probleme präzise zu lösen und kostspielige Fehler zu vermeiden.

Darüber hinaus ermöglicht AIOps den IT-Betriebsteams, mehr Zeit für kritische statt für gewöhnliche, sich wiederholende Aufgaben zu verwenden. Dies hilft Ihrem Unternehmen, die Kosten in einer immer komplexeren IT-Infrastruktur im Griff zu behalten und gleichzeitig die Kundenanforderungen zu erfüllen. 

Verkürzung der Problemlösungszeit

AIOps bietet Funktionen zur Ereigniskorrelation. Es analysiert Echtzeitdaten und ermittelt Muster, die auf Systemanomalien hinweisen könnten. Mit fortschrittlichen Analysen können Ihre Betriebsteams effiziente Ursachenanalysen durchführen und Systemprobleme umgehend lösen. Dies maximiert die Serviceverfügbarkeit.

Inzwischen trennen ML-Algorithmen das Rauschen von den Datenquellen. So können sich Ihre IT-Techniker auf wichtige Ereignisse konzentrieren. 

Ermöglichung eines vorausschauenden Servicemanagements

Mit AIOps kann Ihr Unternehmen zukünftige Probleme vorhersehen und abmildern, indem es historische Daten mit ML-Technologien analysiert. ML-Modelle analysieren große Datenmengen und erkennen Muster, die sich menschlichen Bewertungen entziehen. Anstatt auf Probleme zu reagieren, kann Ihr Team prädiktive Analysen und Datenverarbeitung in Echtzeit nutzen, um Unterbrechungen kritischer Dienste zu reduzieren.  

Optimierung des IT-Betriebs

In einer herkömmlichen Konfiguration müssen IT-Abteilungen mit unterschiedlichen Datenquellen arbeiten. Dies verlangsamt die Geschäftsprozesse und kann dazu führen, dass Unternehmen menschlichen Fehlern ausgesetzt sind.

AIOps bietet ein gemeinsames Framework für die Aggregation von Informationen aus mehreren Datenquellen. Mit AIOps können Ihre IT-Teams ohne menschliches Eingreifen zusammenarbeiten und Workflows koordinieren, was die Produktivität verbessert. 

Verbesserung des Kundenerlebnis

AIOps-Tools können große Informationsmengen aus Chats, E-Mails und anderen Kanälen analysieren. Einige Unternehmen verwenden AIOps-Plattformen, um das Kundenverhalten zu analysieren und die Servicebereitstellung zu verbessern.

AIOps verhindert auch, dass sich kostspielige Serviceunterbrechungen auf Kunden auswirken. Ihr Unternehmen kann ein optimales digitales Kundenerlebnis bieten, indem es die Serviceverfügbarkeit und effektive Richtlinien für das Vorfallmanagement sicherstellt.

Unterstützung der Cloud-Migration

AIOps bietet einen einheitlichen Ansatz für die Verwaltung öffentlicher, privater oder hybrider Cloud-Infrastrukturen. Ihr Unternehmen kann Workloads von herkömmlichen Setups zur Cloud-Infrastruktur migrieren, ohne sich Gedanken über komplexe Datenbewegungen im Netzwerk machen zu müssen. Es verbessert die Beobachtbarkeit, sodass Ihre IT-Teams Daten über verschiedene Speicher, Netzwerke und Anwendungen hinweg nahtlos verwalten können.

Mit AIOps verfolgt Ihr Unternehmen einen proaktiveren Ansatz zur Lösung betrieblicher IT-Probleme. Anstatt sich auf sequentielle Systemwarnungen zu verlassen, verwenden Ihre IT-Teams Machine-Learning- und Big-Data-Analysen. Dadurch werden Datensilos abgebaut, das Situationsbewusstsein verbessert und personalisierte Reaktionen auf Vorfälle automatisiert. Mit AIOps ist Ihr Unternehmen besser in der Lage, IT-Richtlinien durchzusetzen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Als nächstes erörtern wir die miteinander verbundenen AIOps-Phasen. 

Beobachten

Die Beobachtungsphase bezieht sich auf die intelligente Erfassung von Daten aus Ihrer IT-Umgebung. AIOps verbessert die Beobachtbarkeit zwischen unterschiedlichen Geräten und Datenquellen im Netzwerk Ihres Unternehmens.

Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen und ML-Technologien können Sie riesige Informationsmengen in Echtzeit aufnehmen, aggregieren und analysieren. Ein IT-Betriebsteam kann Muster erkennen und Ereignisse in Protokoll- und Leistungsdaten korrelieren. Unternehmen verwenden beispielsweise KI-Tools, um den Anforderungspfad in einer API-Interaktion zu verfolgen. 

Binden

In der Einbindungsphase werden menschliche Experten zur Lösung von Problemen eingesetzt. Ablaufteams verringern ihre Abhängigkeit von herkömmlichen IT-Kennzahlen und -Warnungen. Sie verwenden AIOps-Analysen, um IT-Workloads in Multi-Cloud-Umgebungen zu koordinieren. IT- und Ablaufteams tauschen Informationen über ein gemeinsames Dashboard aus, um die Arbeit bei Diagnose und Bewertung zu optimieren.

Das System sendet auch personalisierte Benachrichtigungen in Echtzeit an die entsprechenden Teams. Dies geschieht sowohl präventiv als auch bei Vorfällen.

Handeln

Die Handlungsphase bezieht sich darauf, wie AIOps-Technologien Maßnahmen zur Verbesserung und Wartung der IT-Infrastruktur ergreifen. Das letztendliche Ziel von AIOps besteht darin, betriebliche Prozesse zu automatisieren und die Ressourcen der Teams wieder auf geschäftskritische Aufgaben zu konzentrieren.

IT-Teams können automatisierte Antworten auf der Grundlage der von ML-Algorithmen generierten Analysen erstellen. Sie können intelligentere Systeme einsetzen, die aus historischen Ereignissen lernen und ähnlichen Problemen mit automatisierten Skripten zuvorkommen. Beispielsweise können Ihre Entwickler KI verwenden, um Codes automatisch zu überprüfen und die Problemlösung zu bestätigen, bevor sie Softwareupdates für betroffene Kunden veröffentlichen. 

AIOps ist ein relativ neues Konzept, das den Einsatz von Machine Learning und Big-Data-Verarbeitung zur Verbesserung des IT-Betriebs fördert. Im Folgenden wird der Begriff mit verschiedenen verwandten Begriffen verglichen. 

AIOps vs. DevOps

DevOps ist eine Softwarepraxis, die die Lücke zwischen Entwicklungs- und Support-Workflows schließt. Es hilft Unternehmen, Änderungen vorzunehmen und schnell auf die Bedenken der Benutzer einzugehen, indem Informationen zwischen Software- und Betriebsteams ausgetauscht werden.

AIOps andererseits ist ein Ansatz zur Nutzung von KI-Technologien zur Unterstützung bestehender IT-Prozesse. DevOps-Teams verwenden AIOps-Tools, um die Codierungsqualität zu bewerten und die Softwarebereitstellungszeit kontinuierlich zu reduzieren. 

AIOps vs. MLOps

MLOps ist ein Framework, das Softwareteams dabei unterstützt, ML-Modelle in digitale Produkte zu integrieren. Es beinhaltet die Modellauswahl und Datenaufbereitung. Es umfasst den Prozess, bei dem Sie die ML-Anwendung in der Produktionsumgebung trainieren, evaluieren und bereitstellen.

Unter AIOps versteht man die Anwendung von ML-Lösungen zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse und zur Verbesserung der Prozesseffizienz neuer und bestehender IT-Systeme. 

AIOps vs. SRE

Site Reliability Engineering (SRE) ist ein Ansatz, mit dem Ingenieurteams den Systembetrieb automatisieren und Prüfungen mit Softwaretools durchführen können. Anstatt sich auf manuelle Ansätze zu verlassen, verbessern die SRE-Teams die Zuverlässigkeit der Software und das Kundenerlebnis, indem sie Probleme automatisch erkennen und lösen.

Die Ziele von AIOps überschneiden sich mit denen von SRE. Es nutzt die umfangreichen Daten des Geschäftsbetriebs und ML-gestützte Vorhersageerkenntnisse, um den Technikern der Standortzuverlässigkeit zu helfen, die Zeit zur Lösung von Vorfällen zu verkürzen. 

AIOps vs. DataOps

DataOps ist eine Initiative, die es Unternehmen ermöglicht, die Datennutzung für Business Intelligence-Anwendungen zu optimieren. Es beinhaltet die Einrichtung von Daten-Pipelines, mit denen Dateningenieure Daten aus verschiedenen Domains aufnehmen, transformieren und übertragen können, um den Geschäftsbetrieb zu unterstützen.

AIOps hingegen ist eine komplexere Praxis. Es verwendet Informationen, die DataOps zur Verfügung stellt, um Vorfälle zu erkennen, zu analysieren und zu lösen.