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 AIOps nutzt künstliche Intelligenz, um das IT-Betriebsmanagement zu vereinfachen und die Problemlösung in modernen, komplexen IT-Umgebungen zu beschleunigen und zu automatisieren.

Was ist AIOps?

was ist AIOps?


AIOps (für  Artificial Intelligence for IT Operations  ) ist die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung des IT-Betriebs Insbesondere verwendet AIOps Big-Data-, Analyse- und maschinelle Lernfunktionen, um Folgendes zu tun:

  • Sammeln und aggregieren Sie die enormen und ständig wachsenden Mengen an Betriebsdaten, die von mehreren Komponenten der IT-Infrastruktur, Anwendungen und Tools zur Leistungsüberwachung generiert werden
  • Filtern Sie „Rauschen“ intelligent heraus, um wichtige Ereignisse und Muster im Zusammenhang mit Systemleistungs- und Verfügbarkeitsproblemen zu identifizieren.
  • Diagnostizieren Sie Grundursachen und melden Sie sie an die IT, um schnell reagieren und Abhilfe schaffen zu können, oder in einigen Fällen, um diese Probleme automatisch ohne menschliches Eingreifen zu lösen.

Durch den Ersatz mehrerer verschiedener manueller IT-Betriebstools durch eine einzige, intelligente und automatisierte IT-Betriebsplattform ermöglicht AIOps IT-Betriebsteams, mit viel weniger Aufwand schneller und sogar proaktiv auf Verlangsamungen und Ausfälle zu reagieren.

Es überbrückt die Lücke zwischen einer zunehmend vielfältigen, dynamischen und schwer zu überwachenden IT-Landschaft einerseits und den Erwartungen der Benutzer an wenig oder keine Unterbrechung der Anwendungsleistung und -verfügbarkeit andererseits Die meisten Experten sehen in AIOps die Zukunft des IT-Betriebsmanagements.

Warum brauchen wir AIOps?

Heutzutage bewegen sich die meisten Unternehmen von einer traditionellen Infrastruktur aus separaten statischen physischen Systemen zu einer dynamischen Mischung aus lokalen, Hybrid-Cloud-, Private-Cloud- und Public-Cloud-Umgebungen, die auf virtualisierten oder softwaredefinierten Ressourcen ausgeführt werden, die sich ständig weiterentwickeln und neu konfigurieren .

Die Anwendungen und Systeme in diesen Umgebungen erzeugen einen ständig wachsenden Datentsunami Tatsächlich schätzt Gartner, dass die durchschnittliche IT-Infrastruktur eines Unternehmens jedes Jahr zwei- bis dreimal mehr IT-Betriebsdaten generiert.

Herkömmliche IT-Verwaltungslösungen können das Volumen nicht verfolgen Sie können wichtige Ereignisse nicht intelligent sortieren Sie können Daten in unterschiedlichen und voneinander abhängigen Umgebungen nicht korrelieren, Und sie können nicht die Echtzeit-Einblicke und Vorhersageanalysen liefern, die IT-Betriebsteams benötigen, um schnell auf Probleme zu reagieren und die Erwartungen der Benutzer und des Kundendienstes zu erfüllen.

AIOps bietet Einblick in „Leistungsdaten“ und Abhängigkeiten in verschiedenen Umgebungen, analysiert Daten, um wichtige Ereignisse im Zusammenhang mit Verlangsamungen oder Ausfällen zu extrahieren, und benachrichtigt IT-Mitarbeiter automatisch über Probleme, deren Ursachen und empfohlene Lösungen.

Wie funktioniert AIOps?

Der einfachste Weg, die Funktionsweise von AIOps zu verstehen, besteht darin, sich die Rolle anzusehen, die jede Komponente von AIOps (Big Data, maschinelles Lernen und Automatisierung) spielt.

AIOps nutzt eine Big-Data-Plattform, um Daten aus isolierten IT-Operationen an einem Ort zusammenzuführen, Diese Daten können Folgendes umfassen:

  • Historische Leistungs- und Ereignisdaten
  • Streaming von Betriebsereignissen in Echtzeit
  • Systemprotokolle und Metriken
  • Netzwerkdaten, einschließlich Paketdaten
  • Vorfall- und Ticketdaten
  • Daten basierend auf zugehörigen Dokumenten

AIOps wendet dann gezielte Analyse- und maschinelle Lernfunktionen an:

  • Trennen Sie signifikante Ereigniswarnungen von „Rauschen“:  AIOps verwendet Analysen wie Regelanwendung und Musterabgleich, um Daten aus Ihrem IT-Betrieb zu sichten und Signale zu trennen  ( signifikante abnormale Ereigniswarnungen von  Rauschen ).
  • Identifizieren Sie Grundursachen und schlagen Sie Lösungen vor:  Mithilfe branchen-  oder umgebungsspezifischer Algorithmen kann AIOps abnormale Ereignisse mit anderen Ereignisdaten in Umgebungen korrelieren, um die Fehlerursache oder das Leistungsproblem zu ermitteln und Lösungen vorzuschlagen.
  • Automatisieren Sie Antworten, einschließlich proaktiver Lösung in Echtzeit:  AIOps kann zumindest Warnungen und empfohlene Lösungen automatisch an die entsprechenden IT-Teams weiterleiten oder sogar Reaktionsteams basierend auf der Art des Problems und der Lösung zusammenstellen, In vielen Fällen kann es maschinelle Lernergebnisse verarbeiten, um automatische Systemreaktionen auszulösen, die Probleme in Echtzeit lösen, bevor Benutzer es überhaupt bemerken.
  • Lernen Sie kontinuierlich, das Management zukünftiger Probleme zu verbessern:  Basierend auf den Ergebnissen von Analysen können maschinelle Lernfunktionen Algorithmen modifizieren oder neue erstellen, um Probleme noch früher zu erkennen und effektivere Lösungen zu empfehlen, KI-Modelle können dem System auch dabei helfen, Änderungen in der Umgebung zu erkennen und sich an diese anzupassen, wie z, B, neue Infrastrukturen, die von DevOps-Teams bereitgestellt oder neu konfiguriert werden.

Die Vorteile von AIOps

AIOps ermöglicht es dem IT-Betrieb, Verlangsamungen und Ausfälle schneller zu identifizieren, zu beheben und zu beheben, als dies möglich ist, indem Warnungen von mehreren IT-Betriebstools manuell gefiltert werden, Daraus ergeben sich mehrere spezifische Vorteile:

  • Beschleunigen Sie die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR): Durch  die Reduzierung des „Rauschens“ des IT-Betriebs und die Korrelation von Betriebsdaten aus mehreren IT-Umgebungen ist AIOps in der Lage, Ursachen zu identifizieren und Lösungen schneller und effizienter bereitzustellen, Auf diese Weise können Unternehmen zuvor undenkbare MTTR-Ziele festlegen und erreichen, Beispielsweise konnte ein Telekommunikationsanbieter mithilfe von AIOps die Reaktionszeiten bei Vorfällen von 30 Minuten auf weniger als 5 Minuten verkürzen.
  • Übergang von reaktivem Management zu proaktivem Management zu vorausschauendem Management:  Da es nie aufhört zu lernen, erkennt AIOps weniger dringende Warnungen oder Signale, die dringenderen Situationen entsprechen, weiterhin besser, Dies bedeutet, dass es vorausschauende Warnungen bereitstellen kann, die es IT-Teams ermöglichen, potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie zu Verlangsamungen oder Ausfällen führen.
  • Modernisieren Sie Ihren IT-Betrieb und Ihr IT-Betriebsteam:  Anstatt mit allen Warnungen aus allen Umgebungen bombardiert zu werden, erhalten AIOps-Betriebsteams nur Warnungen, die bestimmte Schwellenwerte oder Service-Level-Parameter erfüllen, mit allem notwendigen Kontext, um die beste Diagnose zu stellen und die besten zu ergreifen schnellste Korrekturmaßnahme, Je mehr AIOps lernt und automatisiert, desto mehr hilft es, die Kontrolle mit weniger menschlichem Aufwand zu behalten, und desto mehr kann sich Ihr IT-Betriebsteam auf Aufgaben mit  größerem strategischem Wert für das Unternehmen konzentrieren .

AIOps-Anwendungsfälle

Neben der Optimierung von IT-Betrieb, Transparenz und Automatisierung kann AIOps andere wichtige Geschäfts- und IT-Initiativen unterstützen und vorantreiben:

  • Digitale Transformation:  Die digitale Transformation schafft die IT-Komplexität (z, B, mehrere Umgebungen, virtualisierte Ressourcen, dynamische Infrastruktur), die AIOps bewältigen soll, AIOps gibt einem Unternehmen mehr Freiheit und Flexibilität bei der Transformation auf der Grundlage strategischer Geschäftsziele, ohne sich Gedanken über die Last des IT-Betriebs machen zu müssen.
  • Cloud-Einführung/Migration:  Für die meisten Unternehmen erfolgt die Cloud-Einführung schrittweise und nicht global, was zu einer hybriden Multi-Cloud-Umgebung (Private Cloud, Public Cloud, mehrere Anbieter) mit mehreren Abhängigkeiten führt, die sich zu schnell und zu häufig ändern können, um dokumentiert zu werden, Durch die Bereitstellung eines klaren Einblicks in diese Abhängigkeiten kann AIOps die Betriebsrisiken einer Cloud-Migration und eines hybriden Cloud-Ansatzes erheblich reduzieren.
  • Einführung von DevOps:  DevOps beschleunigt die Entwicklung, indem es Entwicklungsteams mehr Möglichkeiten gibt, Infrastruktur bereitzustellen und neu zu konfigurieren, aber die IT muss diese Infrastruktur immer noch verwalten, AIOps bietet die Transparenz und Automatisierung, die die IT benötigt, um DevOps ohne allzu großen zusätzlichen Verwaltungsaufwand zu unterstützen.

AIOps und IBM Cloud

IBM Cloud ermöglicht den Aufbau und die Bereitstellung auf Multicloud-Architekturen mit vorhandener IT, Die IBM Watson AIOps-Lösung ermöglicht eine neue Effizienz im IT-Betrieb, indem sie zentralisierte Transparenz über alle Umgebungen hinweg bietet, damit Ihre Betriebsteams Probleme diagnostizieren und Vorfälle schneller lösen können.

IBM Watson AIOps nutzt maschinelles Lernen und natürliches Sprachverständnis, um strukturierte und unstrukturierte Daten in Ihrer Betriebs-Toolkette in Echtzeit zu korrelieren, um verborgene Erkenntnisse aufzudecken und Ursachen schneller und tiefer zu identifizieren, Da mehrere Dashboards nicht mehr erforderlich sind, liefert IBM Watson AIOps Einblicke und Empfehlungen direkt in die Arbeitsabläufe Ihres Teams, um die Lösung von Vorfällen zu beschleunigen. 


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