Sie können die dynamische und sich ständig ändernde IT-Landschaft von heute nicht mit den Tools von gestern verwalten. Es gibt eine fortlaufende rasante Entwicklung bei Infrastrukturmodellen, die dynamische Prozesse und Technologien für ihre Verwaltung erfordern.
Die Geschäftsumgebung erlebt einen Wandel weg von den statischen und vorhersehbaren physischen Systemen, die sie seit Jahrzehnten definiert haben, hin zu einer softwaredefinierten Ressourcenumgebung, die sich im laufenden Betrieb ändert und neu konfiguriert. Darüber hinaus erfordern alte modellbasierte Softwaresysteme im Zuge der sich weiterentwickelnden Netzwerkinfrastruktur immer mehr Anstrengungen, um die Effektivität aufrechtzuerhalten, fallen aber trotzdem immer weiter zurück.
Aufgrund dieser ITOps-Revolution (IT Operations) ist durch die digitale Geschäftstransformation eine Änderung der traditionellen IT-Verwaltungsmethoden erforderlich geworden. Infolgedessen gibt es wesentliche Veränderungen bei den gegenwärtigen ITOps-Verfahren und -Prozessen sowie eine Umstrukturierung im Management von IT-Ökosystemen.
Gartner prägte 2017 den Begriff "Artificial Intelligence for IT Operations" oder AIOps, um das Wesen dieser Änderungen auszudrücken.
AIOps nutzt Data Science und maschinelles Lernen, damit ITOps-Teams in Echtzeit Probleme verstehen können, die sich auf die Leistung oder Verfügbarkeit der von ihnen betreuten Systeme auswirken.
In den letzten Jahren ist der AIOps-Markt explodiert, während die Anzahl der Untersuchungen, die von Gartner angestrengt werden, exponentiell zunimmt, weil Unternehmen sich bemühen, diesen neuen Trend zu verstehen und voranzutreiben.
Dieser umfassende Leitfaden beschreibt alles, was Sie über AIOps wissen müssen, die Markt- und Technologiedynamik, die sein Aufkommen vorantreibt, und wie es auf diese Herausforderungen reagieren kann.
Es ist wichtig, zuerst die digitale Transformation zu verstehen und die Art und Weise, wie sie zu AIOps führt.
Die digitale Transformation umfasst die Implementierung neuer Technologien, die Einführung von Clouds und einen rasanten Wandel. Sie erfordert eine Verlagerung des Fokus auf Entwickler und Anwendungen sowie ein höheres Innovationstempo. Auch die Anschaffung bestimmter Dinge gehört dazu, z.B.:
All diese neuen Benutzer und Technologien bringen traditionelle Tools und Strategien für die Service- und Leistungsverwaltung schnell an ihre Grenzen.
Eine erfolgreiche digitale Transformation ist von AIOps abhängig, damit die IT die Geschwindigkeit liefert, die die meisten modernen Unternehmen benötigen. Daher beschreibt AIOps den Paradigmenwechsel, der für die digitale Transformation in ITOps erforderlich ist.
AIOps ist ein Akronym von "Artificial Intelligence for IT Operations" (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb). Sie ist die Zukunft für den ITOps (IT-Betrieb). Dabei werden menschliche und algorithmische Intelligenz kombiniert, um einen vollständigen Einblick in die Leistung und den Zustand der IT-Systeme zu erhalten, die Unternehmen im täglichen Betrieb nutzen.
Der Begriff bezieht sich auf die mehrschichtigen High-End-Technologieplattformen, die den IT-Betrieb verbessern und automatisieren, indem sie mithilfe von maschinellem Lernen und Analysen die von verschiedenen ITOps-Geräten und -Tools gesammelten Big Data analysieren, um auf diese Weise Probleme automatisch in Echtzeit zu identifizieren und darauf zu reagieren.
Für AIOps müssen Sie von isolierten IT-Daten auf aggregierte Beobachtungsdaten (z.B. Auftragsprotokolle und Überwachungssysteme) und Interaktionsdaten (etwa in Ticket-, Ereignis- oder Ereignisaufzeichnungen) innerhalb einer Big-Data-Plattform umstellen.
AIOps wendet dann maschinelles Lernen und Analysen auf diese Daten an. Das Ergebnis ist eine kontinuierliche Transparenz, die mit der Implementierung der Automatisierung zu laufenden Verbesserungen führen können. Daher können Sie sich AIOps als CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) für IT-Kernfunktionen vorstellen.
AIOps verbindet drei IT-Disziplinen – Automatisierung, Dienstverwaltung und Leistungsverwaltung –, um die Ziele der kontinuierlichen Transparenz und Verbesserungen zu erreichen. Der neue Ansatz in den modernen beschleunigten und hyperskalierten IT-Umgebungen macht sich die Fortschritte beim maschinellen Lernen und bei Big Data zunutze, um bisherige Einschränkungen zu überwinden.
AIOps arbeitet mit den vorhandenen Datenquellen eines Unternehmens, einschließlich Protokollereignissen, herkömmlicher IT-Überwachung, Anomalien der Netzwerkleistung und mehr. Die von diesen Quellsystemen erfassten Daten werden unter Verwendung eines mathematischen Modells verarbeitet, das signifikante Ereignisse automatisch identifizieren kann, ohne dass eine mühsame manuelle Vorfilterung erforderlich ist.
Eine andere Algorithmusebene analysiert die Ereignisse und identifiziert alle Cluster verwandter Aktivitäten, die Symptome eines ähnlichen zugrunde liegenden Problems sind. Die algorithmische Filterung reduziert die Datenmenge, mit der ITOps-Teams sonst zu kämpfen haben, erheblich und vermeidet auch Doppelarbeit, die durch das redundante Weiterleiten von Tickets an verschiedene Gruppen entstehen kann.
Stattdessen können Sie im Handumdrehen virtuelle Teams zusammenstellen und es verschiedenen Spezialisten ermöglichen, sich gemeinsam um ein Problem zu kümmern, das sich über organisatorische oder technologische Grenzen hinweg erstreckt. Bestehende Incident Management- und Ticketing-Systeme können die Funktionen von AIOps nutzen und direkt in vorhandene Prozesse integrieren.
AIOps verbessert zudem die Automatisierung. Sie ermöglicht das Auslösen von Workflows mit oder ohne menschliches Eingreifen. Gegenwärtige ChatOps-Funktionen nutzen vorhandene Automatisierungsfunktionen als wesentlichen Bestandteil des normalen kollaborativen Diagnose- und Korrekturprozesses.
Da maschinelle Lernsysteme immer akkurater und zuverlässiger werden, ist es jetzt möglich, routinemäßige Aktionen ohne menschliches Eingreifen auszulösen, um so möglicherweise Probleme zu beheben, bevor sie sich auf Benutzer auswirken.
Nachfolgend sind die Technologien aufgeführt, aus denen AIOps-Plattformen bestehen.
Alle AIOps-Plattformen sollten Ihrem Unternehmen die folgenden drei Vorteile bieten:
Das Versprechen der künstlichen Intelligenz (KI) besteht darin, das zu tun, was Menschen tun, aber schneller, besser und maßstabsgetreuer. Mit AIOps können Sie dies für Ihre ITOps tun, indem Sie sich den Herausforderungen hinsichtlich Größe, Komplexität und Geschwindigkeit der digitalen Transformation stellen. Zu den Herausforderungen gehören:
Der Begriff Infrastruktur ist fast eine Fehlbezeichnung, da moderne IT-Umgebungen mobile, verwaltete und nicht verwaltete Clouds, Dienste von Drittanbietern, SaaS-Integrationen und mehr umfassen. Es ist offensichtlich, dass traditionelle Ansätze zur Bewältigung der Komplexität geschäftlicher Abläufe in dynamischen, elastischen Umgebungen nicht mehr effektiv angewendet werden können. Das Verwalten und Verfolgen dieser Komplexität mithilfe manueller, menschlicher Kontrolle wird immer schwieriger. Die aktuelle ITOps-Technologie geht über die manuelle Verwaltung hinaus.
Die Leistungsüberwachung generiert zunehmend eine exponentiell anwachsende Anzahl von Warnungen und Ereignissen. Das Volumen der Servicetickets steigt aufgrund der Einführung mobiler Anwendungen, IoT-Geräte, APIs sowie digitaler oder maschineller Benutzer schrittweise an.
Wenn Unternehmen ihre Abläufe digitalisieren, wird die IT zum Geschäft. Die „Consumerization“ der Technologie hat die Erwartungen der Benutzer in allen Branchen verändert. Heutzutage müssen Reaktionen auf IT-Ereignisse sofort erfolgen, insbesondere wenn Probleme die Benutzererfahrung beeinträchtigen.
In DevOps -Organisationen haben Programmierer mehr Überwachungsverantwortung auf Anwendungsebene übernommen, aber die Verantwortung für den Zustand des gesamten IT-Ökosystems sowie die Interaktion zwischen Infrastruktur, Anwendungen und Diensten bleibt die Domäne der Kern-IT.
Durch die einfache Einführung von Diensten und Cloud-Infrastrukturen von Drittanbietern können LOB-Funktionen (Line of Business) ihre IT-Anwendungen und -Lösungen erstellen. Kontrolle und Budget verlagern sich an den Rand der IT. Unternehmen können jetzt mehr Rechenleistung von außerhalb der Kern-IT hinzufügen.
AIOps lässt sich in vorhandene Prozesse und Tools integrieren und vereint nützliche Informationen, Funktionen und Erkenntnisse. Unternehmen verwenden unterschiedliche Überwachungstools in verschiedenen Bereichen und für verschiedene Zwecke. Jedes Tool ist für eine bestimmte Funktion, ein bestimmtes Team oder ein bestimmtes Unternehmen wertvoll, aber sein Wert steht anderen interessierten Parteien nicht zur Verfügung.
Anstelle mühsamer Initiativen zur Rationalisierung von Tools, um den verschiedenen Gruppen mit ihren unterschiedlichen Bedürfnissen eine einheitliche Lösung aufzuzwingen, ermöglicht AIOps die ungehinderte Entfaltung spezifischer Tools, indem eine nahtlose Transparenz über Domänen, Teams und Werkzeuge hinweg ermöglicht wird.
In ähnlicher Weise ermöglicht AIOps das IT-Service-Management (ITSM), indem sichergestellt wird, dass nur reale, umsetzbare Vorfälle erstellt werden und Doppelarbeit vermieden wird. AIOps hilft außerdem, viele der Frustrationen in Angriff zu nehmen und zu beseitigen, mit denen ITMS-Benutzer wegen des sequenziellen Aufbaus der IT Infrastructure Library (ITIL) konfrontiert sind.
AIOps bringen auch Automatisierung. Es integriert die Koordinierung und führt Bücher aus, die den Bedienern direkt als vollständige oder teilweise Automatisierung zur Verfügung stehen. IT-Organisationen haben im Laufe der Jahre große Bibliotheken für Automatisierungslösungen entwickelt, daher müssen sie sicherstellen, dass sie nur durch korrekte Bedingungen ausgelöst werden. AIOps garantiert dies nicht nur, sondern minimiert auch das Risiko und maximiert den Wert bestehender Automatisierungsinvestitionen.
Unternehmen mit umfangreichen IT-Umgebungen, die mehrere Arten von Technologien umfassen, sind heute mit Problemen hinsichtlich Größe und Komplexität konfrontiert. Wenn Sie diese Probleme mit Geschäftsmodellen kombinieren, die stark von der IT abhängen, wird AIOps mit Sicherheit einen wesentlichen Unterschied für den Erfolg des Unternehmens bewirken. Obwohl diese Arten von Organisationen in verschiedenen Branchen tätig sein können, sind sie einander hinsichtlich ihrer Größe und ihrer immer schneller ablaufenden Veränderungen ähnlich. Das Bedürfnis nach geschäftlicher Agilität erhöht die Nachfrage nach IT-Agilität.
Die Umstellung auf Cloud Computing hat ihre Herausforderungen. Ein solches Problem ist die Skalierung, bei der eine komplette Verlagerung der IT in die Cloud möglicherweise nicht möglich oder wünschenswert ist. Es kann schwierig sein, Hybridmodelle zu betreiben, die unterschiedliche Bereitstellungsformen für die IT-Infrastruktur enthalten.
AIOps hilft dabei, viele Risiken des Betriebs einer Hybrid-Cloud -Plattform zu beseitigen, indem eine ganzheitliche Ansicht über alle Infrastrukturtypen hinweg bereitgestellt wird und die Betreiber dabei unterstützt werden, die Beziehungen zu verstehen, die sich für die Dokumentation zu schnell ändern.
Unternehmen, die ein DevOps-Modell verwenden oder gerade dabei sind, eines einzuführen, können Schwierigkeiten haben, die Abstimmung zwischen den verschiedenen beteiligten Rollen aufrechtzuerhalten. Die direkte Integration von Entwicklung und Betrieb in ein AIOps-Modell kann einen Großteil der auftretenden Unstimmigkeiten an der Schnittstelle zwischen beiden beseitigen.
Sie möchten, dass Ihre Entwicklungsteams den Status der IT-Umgebung besser verstehen. Sie möchten auch, dass Ihre Operations-Teams einen vollständigen Überblick darüber haben, wie und wann Entwickler Änderungen oder Bereitstellungen in der Produktion vornehmen möchten. Diese ganzheitliche Sichtweise stellt sicher, dass Ihre Projekte insgesamt erfolgreich sind, und gewährleistet darüber hinaus Agilität und Reaktionsfähigkeit.
Es gibt viele Definitionen von Initiativen zur digitalen Transformation, aber ein gemeinsamer Faktor ist die Forderung nach Agilität und Geschwindigkeit. Obwohl dies technisch gesehen eine geschäftliche Anforderung ist, muss die IT mit der für das Unternehmen erforderlichen Geschwindigkeit arbeiten, um nicht zum Engpass zu werden, wenn übergeordnete Ziele angestrebt werden. AIOps hilft dabei, die Reibungsverluste zu beseitigen, die die IT daran hindern können, die Unterstützung zu liefern, die die erfolgreichsten Projekte zur digitalen Transformation benötigen.
Bei ordnungsgemäßer Implementierung reduzieren AIOps-Plattformen die Zeit und Aufmerksamkeit, die IT-Mitarbeiter für triviale, routinemäßige oder alltägliche Warnungen aufwenden. IT-Mitarbeiter trainieren AIOps-Plattformen, die sich später mithilfe von maschinellem Lernen und Algorithmen weiterentwickeln. Anschließend recyceln sie das im Laufe der Zeit erworbene Wissen, um das Verhalten und die Effizienz der Software zu verbessern.
AIOps-Tools führen eine kontinuierliche Überwachung durch, ohne sich ausruhen oder schlafen zu müssen. Das menschliche Personal kann sich auf schwerwiegende, komplexe Probleme und auf Initiativen konzentrieren, die die Stabilität und Leistung des Unternehmens erhöhen.
AIOps-Systeme können kausale Zusammenhänge über die verschiedenen Abläufe, Ressourcen und Dienste eines Unternehmens hinweg beobachten und unterschiedliche Datenquellen zusammenstellen und gruppieren. Diese Funktionen für maschinelles Lernen und Analyse ermöglichen es den Systemen, nützliche Ursachenanalysen durchzuführen, die es ihnen ermöglichen, schwierige und ungewöhnliche Probleme schneller zu beheben.
AIOps verbessert die Workflow-Aktivitäten und die Zusammenarbeit zwischen IT-Gruppen sowie zwischen der IT-Abteilung und anderen Geschäftsbereichen. Teams können ihre Anforderungen und Aufgaben mithilfe maßgeschneiderter Berichte und Dashboards schnell verstehen. Sie können auch mit anderen Gruppen kommunizieren, ohne alles zu lernen, was die anderen Gruppen wissen müssen.
AIOps beseitigt Datenrauschen und Ablenkungen, sodass sich das IT-Personal auf wichtige Themen konzentrieren kann, ohne durch irrelevante Warnungen abgelenkt zu werden.
AIOps hilft dabei, Informationen über mehrere Datenressourcen hinweg zu korrelieren. Dadurch werden nicht nur Silos beseitigt, sondern es wird auch eine ganzheitliche Perspektive für Ihre gesamte IT-Umgebung bereitgestellt – Netzwerk, Computer und Speicher (virtuell, physisch und Cloud).
Es ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Service-Eigentümern und Spezialisten. Dies beschleunigt die Diagnose, Analyse und Lösung, wodurch Störungen für Endbenutzer minimiert werden.
Obwohl die zugrunde liegenden AIOps-Technologien relativ ausgereift sind, ist es noch ein langer Weg, praktische Anwendungsverfahren zu entwickeln und zusammenzuführen. Im Folgenden sind einige der Nachteile aufgeführt:
Es gibt keine definitive universelle Roadmap für den Erfolg. Einige der folgenden allgemeinen Hinweise können Ihnen jedoch den Einstieg erleichtern.
Wenn Sie sich AIOps zum ersten Mal ansehen, fällt Ihnen möglicherweise nicht sofort ein, wie es in Ihre vorhandenen Tool-Kategorien passt. Der Grund dafür ist, dass die aktuellen Tools für Überwachung, Orchestrierung, Service Desk oder Protokollverwaltung nicht ersetzt werden. Stattdessen überschneidet es sich mit allen verschiedenen Domänen und Tools und integriert und konsumiert Informationen in allen. Darüber hinaus stellt es nützliche Informationen bereit, die einen synchronisierten Einblick in die einzelnen Tools ergeben.
Diese Tools haben unabhängig voneinander ihre Wert. Der Zugriff auf die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt ist jedoch schwierig, wenn keine Verbindung zwischen ihnen besteht. AIOps bietet einen flexiblen Ansatz, um die verschiedenen Teilansichten zu einem umfassenden Verständnis des Gesamtbilds zusammenzufügen – alles, was Ihre ITOps-Teams wissen müssen.
Obwohl AIOps eine radikale Neuorientierung für ITOps darstellt, ist es nicht die erstmalige Anwendung von Big Data und maschinellem Lernen. Börsenmakler implementierten ähnliche ML-Ansätze, als sie vom manuellen zum maschinellen Handel übergingen. Social Media verwendet ML und Analytics seit langem auch in Anwendungen wie Google Maps, Yelp und Waze oder auf Online-Marktplätzen wie eBay und Amazon.
Diese Techniken erwiesen sich in Umgebungen, in denen Echtzeitreaktionen auf sich verändernde Bedingungen und Benutzeranpassungen erforderlich sind, als zuverlässig und äußerst nützlich.
Die Einführung von KI in AIOps ist im Vergleich zu maschinellem Lernen vielversprechend. Derzeit können Sie dringende Anwendungsfälle entweder durch einfache Automatisierung oder durch Kombination von Automatisierung mit ML angehen. Die Entwicklung der KI und ihrer neuen Anwendungsfälle geht immer weiter. Unabhängig davon ist es wichtig, ein starkes AIOps-Fundament für ITOps zu legen, wie es derzeit existiert, bevor mit der Modellierung menschlichen Verhaltens begonnen wird.
ITOps-Mitarbeiter passen sich aufgrund des konservativen Charakters ihrer Arbeit nur langsam an AIOps-Umgebungen an. Es liegt in ihrer Verantwortung, den unterbrechungsfreien Betrieb und die Stabilität der Infrastruktur des Unternehmens sicherzustellen. Aufgrund der aufkommenden Trends weit verbreiteter AIOps-Anwendungen müssen sich jedoch bald mehr ITOps-Abteilungen an die neuen AIOps-Technologien und -Strategien anpassen.
Mit diesem unverzichtbaren AIOps-Leitfaden können Sie feststellen, ob sich dies für Ihr Unternehmen eignet, wann Sie mit der Integration beginnen sollten und wie Sie es möglicherweise verwenden. Darüber hinaus ist es ratsam, sich über die Fortschritte von AIOps auf dem Laufenden zu halten. Verschiedene Anzeichen deuten darauf hin, dass dieser innovativen Technologie beträchtliches Wachstum bevorsteht.
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