So nutzt InsightFinder AWS-Lösungen, um eine KI-gesteuerte Plattform für prädiktive Beobachtbarkeit zu entwickeln

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Zeit aufzubringen – als Ehepartner, als Mitglied der Gemeinschaft, als Einzelperson – ist schwierig, besonders in der Welt der Startups. InsightFinder, ein Startup-Unternehmen mit künstlicher Intelligenz (KI), das mithilfe von Machine Learning (ML) Kunden dabei unterstützt, Ausfälle in ihrer Cloud-Infrastruktur zu verhindern, hat es sich zur Aufgabe gemacht, dies zu ändern.

Das 2016 von Helen Gu gegründete Unternehmen InsightFinder verwendet unüberwachtes Machine Learning, um die Zuverlässigkeit der Cloud-Infrastruktur zu erhöhen. Die KI-gesteuerte Plattform des Unternehmens für prädiktive Beobachtung hilft Unternehmen, Vorfälle mit Auswirkungen auf das Geschäft vorherzusagen und die Grundursache bevorstehender Vorfälle zu erkennen, um Geschäftsverluste und Markenschäden zu vermeiden.

Helen erklärt: „IT-Ausfälle haben enorme Auswirkungen auf das Leben aller Menschen. Das Ziel von InsightFinder ist es, allen zu zuverlässigeren IT-Systemen zu verhelfen.“

Weniger Ausfälle geben den Menschen mehr Zeit, sich auf das zu konzentrieren, was in ihrem Leben und für ihr Unternehmen am wichtigsten ist.

Helen ist nicht nur Gründerin und Geschäftsführerin (CEO) von InsightFinder, sondern auch Professorin an der North Carolina State University und Expertin für verteiltes System-Cloud-Computing, deren Arbeit sich über 20 Jahre erstreckt. „InsightFinder ist das Ergebnis von über 15 Jahren Forschungsarbeit, die von der National Science Foundation und Industriepartnern gefördert wurde“, erklärt sie. Ich habe mich vom ersten Tag an für dieses Gebiet begeistert, weil ich glaube, dass es viele Menschen betreffen wird.“

Entwicklung der InsightFinder-Lösung mit AWS

Amazon Web Services (AWS) spielte eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von InsightFinder in der Cloud. „Als wir anfingen, waren wir auf der Suche nach etwas, das einfach zu bedienen ist“, sagt Helen.

„AWS verfügt über ein sehr gutes Programm, AWS Activate, das Startups eine Menge Guthaben zur Verfügung stellt. Wir haben viel Guthaben erhalten, die uns beim Aufbau unserer Entwicklung geholfen haben. Das war für uns von entscheidender Rolle“

Zum Teil ist es auch AWS zu verdanken, dass InsightFinder die leistungsstarke Unified Intelligence Engine entwickeln konnte, die den Erfolg des Unternehmens ausmacht. Das Unternehmen nutzt AWS-Lösungen je nach Bedarf, sei es für CPU-intensive Prozesse oder E/A-intensive Prozesse. „Viele KI-Technologieunternehmen sind der Meinung, dass man viel in Hardware-Ressourcen investieren muss“, sagt Helen. Durch AWS „können wir tatsächlich eine Hochleistungs-Engine bauen, und das zu angemessenen Kosten.“

Im Jahr 2020 stellte InsightFinder fest, dass sich die Probleme, mit denen seine Kunden konfrontiert waren, vor allem aufgrund der Covid-19-Pandemie veränderten. Ein Startup-Unternehmen, Apprendis, sah sich mit einem Größenproblem konfrontiert, da die Zahl der Studierenden und Lehrkräfte, die ihre Plattform für den naturwissenschaftlichen Unterricht, InqITS, nutzen, schnell anstieg. Das Unternehmen ist ein aktiver Benutzer von Amazon CloudWatch, verfügte jedoch nicht über die interne Infrastruktur, um die an das Unternehmen gesendeten Warnungen zu filtern. Durch die Verbindung der InsightFinder-Engine mit den CloudWatch-Daten konnte das Unternehmen schnell und einfach wichtige Erkenntnisse erhalten. „Es ist ganz einfach“, sagt Helen. „Mit ein paar Klicks können sie tatsächlich mit der Nutzung der Daten und Vorhersagen beginnen und über die InsightFinder-Engine eine Ursachenanalyse aus AWS CloudWatch-Daten abrufen.“ Mithilfe von CloudWatch-Daten konnte InsightFinder schwer auffindbare Softwarefehler und Leistungsprobleme finden, bevor die Endbenutzer dies bemerkten. Dadurch konnte das Apprendis-Team das System skalieren, ohne DevOps-Techniker einzustellen, und eine reibungslose Nutzung der Plattform sicherstellen.

Jetzt wendet sich InsightFinder an das AWS-Partner-Netzwerk, um das Unternehmen auf die nächste Stufe zu bringen.

„Als schnell wachsendes Technologie-Startup-Unternehmen möchten wir kein großes Vertriebsteam einstellen, um direkt an viele Kunden zu verkaufen“, sagt Helen. „Das AWS-Partner-Netzwerk stellt für uns einen wichtigen Schritt zur Markteinführung dar. Es ist ein produktiverer, effektiverer und beiderseitig vorteilhafterer Weg für uns.“

Ein Blick in die Zukunft der KI

Angesichts der zunehmenden Befürchtungen, dass KI sich auf Beschäftigungsmöglichkeiten auswirken könnte, ist Helen klar, dass sie nicht glaubt, dass das Ziel von InsightFinder oder KI insgesamt darin besteht, Menschen zu ersetzen: „Es ist unmöglich, dass wir genügend Menschen, insbesondere qualifizierte Menschen, haben, die sich all diese Diagramme für jede Maschine ansehen und zukünftige Vorfälle vorhersagen.“ Stattdessen sieht Helen KI als ein Werkzeug zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten. Die Technologie sollte sich auf die Dinge konzentrieren, die Menschen nicht tun können. Die Algorithmen, mit denen Helen arbeitet, füllen die Lücken, die Menschen nicht füllen können, und erledigen rund um die Uhr Arbeit, die für eine Maschine geeignet ist, nicht für einen Menschen.

„Das wertvollste Gut ist Zeit“, sagt Gu. „Wir wollen den Menschen Zeit zurückgeben, damit sie Dinge tun können, die ihnen Spaß machen, anstatt mitten in der Nacht IT-Ausfälle zu beheben.“

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Megan Crowley

Megan Crowley

Megan Crowley ist Senior Technical Writer im Startup Content Team bei AWS. Nach einer früheren Karriere als Englischlehrerin an einer High School wird sie von einer unermüdlichen Begeisterung angetrieben, zu Inhalten beizutragen, die zu gleichen Teilen lehrreich und inspirierend sind. Die Geschichten von Startups mit der Welt zu teilen, ist der bereicherndste Teil ihrer Rolle bei AWS. In ihrer Freizeit findet man Megan bei der Holzbearbeitung, im Garten und auf Antiquitätenmärkten.

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