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Sie können die dynamische und sich ständig verändernde IT-Welt von heute nicht mit den Technologien von gestern bewältigen. Die Änderung des Infrastrukturmodells erfolgt kontinuierlich und schnell und erfordert den Einsatz von Technologie und dynamischen Managementmethoden.
Eine softwaredefinierte Ressourcenumgebung, die sich sofort anpasst und neu konfiguriert, ersetzt die statischen und vorhersehbaren physischen Systeme, die die Unternehmensumgebung seit Jahrzehnten prägen.
Zusätzlich wann Netzwerkarchitektur Änderungen werden veraltete modellbasierte Softwaresysteme immer arbeitsintensiver, um ihre Effizienz aufrechtzuerhalten, und geraten gleichzeitig immer weiter ins Hintertreffen.
AIOps hat sich in den letzten Jahren stark verbreitet. Wenn Sie ein Technikfreak sind, haben Sie sicher schon davon gehört, aber Sie wissen wahrscheinlich nicht viel darüber. In diesem Fall sind Sie zweifellos an der richtigen Stelle.
In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf AIOps – warum wir sie brauchen, wie sie funktionieren, ihre Vorteile und vieles mehr.
Einführung in AIOps
Die Verwendung von künstliche Intelligenz (AI) und damit verbundene Technologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in routinemäßigen IT-Betriebsprozessen und -Aktivitäten wird als künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) bezeichnet.
Es repräsentiert die absehbare Zukunft von ITOps (IT Operations). Es kombiniert algorithmische und menschliche Intelligenz, um einen vollständigen Einblick in die Funktionalität und den Status der IT-Systeme zu geben, auf die sich Unternehmen und Organisationen für den täglichen Betrieb verlassen.
Es bezieht sich auf mehrschichtige High-End-Technologieplattformen, die den IT-Betrieb verbessern und automatisieren Maschinelles Lernen und Analysen, um die großen Datenmengen zu untersuchen, die von verschiedenen ITOps-Tools und -Geräten gesammelt wurden, um Probleme zu erkennen und dann automatisch in Echtzeit darauf zu reagieren.
Um AIOps zu verwenden, müssen Sie innerhalb einer Big-Data-Plattform von unterteilten IT-Daten zu aggregierten Beobachtungsdaten (wie sie in Aufgabenprotokollen und Überwachungssystemen zu finden sind) und Engagement-Daten (wie sie in einer Ticket-, Ereignis- oder Problemaufzeichnung zu finden sind) übergehen .
AIOps wendet dann Analysen und maschinelles Lernen auf die gepoolten Daten an. Bei der automatisierten Bereitstellung sind das Ergebnis fortlaufende Erkenntnisse, die zu kontinuierlichen Verbesserungen führen können.
Es kann daher als CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) für den grundlegenden IT-Betrieb angesehen werden.
AIOps ermöglicht es IT-Ops-, DevOps- und SRE-Teams, effizienter und schneller zu arbeiten, sodass sie Probleme mit digitalen Diensten früher erkennen und beheben können, bevor sie sich nachteilig auf den Geschäftsbetrieb und die Kunden auswirken.
Dies wird durch algorithmische Analyse von IT-Daten und Observability-Telemetrie erreicht.
AIOps kombiniert die Stärken von drei IT-Disziplinen, um seine Ziele des kontinuierlichen Lernens und der Entwicklung zu erreichen: Automatisierung, Service-Management und Performance-Management.
Es ist die Erkenntnis, dass in den neuen hyperskalierten und beschleunigten IT-Umgebungen eine neuartige Strategie möglich ist, die Big Data und Fortschritte beim maschinellen Lernen nutzen kann, um die Einschränkungen durch veraltete Tools und Menschen zu überwinden.
AIOps versetzt Unternehmen in die Lage, mit dem Tempo zu arbeiten, das moderne Unternehmen erfordern, und bietet gleichzeitig ein fantastisches Benutzererlebnis, wenn die IT im Mittelpunkt von Initiativen zur digitalen Transformation steht.
Warum brauchen wir AIOps?
In vielen Unternehmen sind die statischen, unzusammenhängenden Vor-Ort-Systeme einer dynamischeren Mischung aus On-Premises-, Public-Cloud-, Private-Cloud- und Managed-Cloud-Umgebungen gewichen, in denen Ressourcen kontinuierlich skaliert und neu konfiguriert werden.
Die IT muss die wachsende Zahl von Geräten (insbesondere das Internet der Dinge oder IoT), Systemen und Anwendungen im Auge behalten. Denken Sie an die Gigabyte an Daten, die eine Lokomotive bei einer Fahrt generieren kann.
Big Data ist der Begriff, der in der IT verwendet wird, um dieses Phänomen zu beschreiben. Die enorme Menge an Daten, die der IT-Betrieb verarbeiten muss, kann nicht von einer Person verarbeitet werden. IT-Mitarbeiter sind nicht in der Lage, verschiedene Anliegen für eine schnelle Reaktion zu priorisieren.
Sie erhalten eine große Anzahl von Benachrichtigungen, von denen viele redundant sind, und überschwemmen sie. Das Kunden- und Benutzererlebnis wird dadurch beeinträchtigt.
Herkömmliche IT-Verwaltungstechniken sind nicht in der Lage, dieses Volumen zu bewältigen. Sie sind nicht in der Lage, Ereignisse effektiv aus der Datenflut zu entschlüsseln. Sie sind nicht in der Lage, Daten aus unterschiedlichen, aber miteinander verknüpften Kontexten zu verknüpfen.
Sie sind nicht in der Lage, dem IT-Betrieb die Echtzeitinformationen und vorausschauenden Analysen bereitzustellen, die sie benötigen, um schnell auf Probleme zu reagieren. Organisationen wenden sich an AIOps, um schwerwiegende Ausfälle und andere IT-Betriebsprobleme schneller zu identifizieren, zu beheben und zu vermeiden.
AIOps ermöglichen es IT-Betriebsteams, schnell und proaktiv mit viel weniger Arbeitsaufwand auf Ausfälle und Verlangsamungen zu reagieren.
Es schließt die Lücke zwischen den Erwartungen der Benutzer an wenig bis gar keine Ausfallzeiten bei der Systemleistung und -verfügbarkeit und dem dynamischen, diversifizierten und herausfordernden IT-Ökosystem.
Grundlegende Komponenten von AIOps
Lassen Sie uns seine grundlegenden Komponenten untersuchen, um die Leistungsfähigkeit und Verantwortung von AIOps besser zu verstehen. Unter ihnen sind die folgenden:
Umfangreiche IT-Daten
Der Abbau von Datensilos ist ein grundlegendes Ziel von AIOps. Dazu kombiniert es mehrere IT-Service-Management- und IT-Operations-Management-Datensätze. Dies ermöglicht eine schnellere Automatisierung und Identifizierung von Grundproblemen.
Riesige Daten gesammelt
Die Kernkomponente jeder AIOps-Plattform ist Big Data. AIOps kann ausgeklügelte Analysen sowohl mit gespeicherten Daten, die bereits gesammelt wurden, als auch mit Daten, die in Echtzeit generiert werden, verwenden, indem Silos abgerissen und bereits zugängliche Daten freigegeben werden.
Maschinelles Lernen
AIOps stützt sich auf ausgeklügelte maschinelle Lernfähigkeiten, die aufgrund der riesigen Menge an zu analysierenden Daten die manuelle menschliche Kapazität übertreffen.
AIOps skaliert mit einer Geschwindigkeit und Präzision, die sonst undenkbar wäre, indem Analysen automatisiert und Verbindungen und Erkenntnisse gefunden werden.
Beobachtung
Die Fähigkeit der Plattform, Daten und Datenverhalten zu überwachen, spielt eine entscheidende Rolle im AIOps-Prozess. Daten aus vielen IT-Domänen und -Quellen, wie Legacy-Infrastruktur, Container, Cloud oder virtualisierte Systeme, können von AIOps durch Data Discovery gesammelt werden.
Um eine möglichst aktuelle Grundlage zu schaffen, müssen die Daten so zeitnah wie möglich erfasst werden.
Beteiligung
In zahlreichen IT-Disziplinen, einschließlich ITSM, bieten AIOps-Lösungen die Konfiguration, Koordination und Verwaltung von Computersystemen und Software.
AIOps-Analysen machen es möglich, dass die Daten vertrauenswürdiger und relevanter sind, während sie auch Umweltdaten einbeziehen und eine Automatisierung ermöglichen.
Action
Das ultimative Ziel von AIOps ist es, ein System aufzubauen, bei dem alle Prozesse vollständig automatisiert sind, alle Schlupflöcher eliminiert und die Mitarbeiter des IT-Betriebs von allen Pflichten befreit werden.
AIOps steckt noch in den Kinderschuhen, und einige Teams zögern, sein Potenzial voll auszuschöpfen.
Dennoch kann AIOps sowohl einfache als auch kompliziertere Aufgaben bewältigen, und viele Unternehmen gewöhnen sich zunehmend daran, dass AIOps-Systeme immer schwierigere Aufgaben ausführen.
Funktionsweise von AIOps
Um ein zentralisiertes Engagement-System bereitzustellen, schneidet AIOps am besten ab, wenn es unabhängig eingesetzt wird, um Daten aus allen zugänglichen IT-Überwachungsquellen zu sammeln und zu analysieren.
Es verwendet dazu im Wesentlichen das gleiche Verfahren wie die menschliche kognitive Funktion. Die folgenden fünf Hauptalgorithmen werden verwendet:
Daten auswählen
Basierend auf festgelegten Auswahl- und Priorisierungsparametern muss AIOps in der Lage sein, die großen „Nadeln“ zu finden, die in Terabyte-großen Daten „Heuhaufen“ verborgen sind, indem es die enorme Menge an zugänglichen IT-Daten sichtet, analysiert und wesentliche Datenelemente findet.
Mustererkennungsvorrichtung
AIOps untersucht relevante Daten, identifiziert Korrelationen zwischen Datenelementen und gruppiert sie kollektiv für die weitere Analyse.
Intuition
AIOps-Systeme können die zugrunde liegenden Ursachen von Problemen, Vorkommnissen und Mustern dank gründlicher Recherche eindeutig identifizieren, was auch aufschlussreiche Erkenntnisse liefert, die als Richtschnur für zukünftige Maßnahmen verwendet werden können.
Kooperation
AIOps muss auch als Plattform für die Zusammenarbeit dienen, um die entsprechenden Teams und Einzelpersonen zu alarmieren, ihnen relevante Informationen zu geben und trotz der Entfernung zwischen den Betreibern eine effiziente Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Automation
Nicht zuletzt ist AIOps darauf ausgelegt, sofort auf Probleme zu reagieren und diese zu lösen, wodurch die Effizienz und Präzision des IT-Betriebs erheblich verbessert wird.
Benefits
Der Hauptvorteil von AIOps besteht darin, dass es dem IT-Betrieb ermöglicht, Verlangsamungen und Ausfälle schneller zu finden, zu beheben und zu beheben, als dies durch manuelles Sortieren von Warnungen aus verschiedenen IT-Betriebstools möglich wäre.
Daraus ergeben sich zahlreiche entscheidende Vorteile:
Verwalten Sie Ihr Unternehmen auf proaktive, proaktive und vorausschauende Weise
AIOps hört nie auf zu lernen und verbessert sich kontinuierlich darin, weniger dringende Warnungen oder Signale zu erkennen, die dringenderen Umständen entsprechen.
Dies bedeutet, dass es vorausschauende Benachrichtigungen anbieten kann, damit IT-Experten mögliche Probleme beheben können, bevor sie Trägheit oder Unterbrechungen verursachen.
Verbessern Sie die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR):
AIOps ist in der Lage, grundlegende Ursachen zu erkennen und Abhilfe zu schaffen, schneller und präziser als Menschen dies tun können, indem es das Rauschen im IT-Betrieb durchschneidet und Betriebsdaten aus verschiedenen IT-Umgebungen korreliert.
Aus diesem Grund sind Unternehmen jetzt in der Lage, MTTR-Ziele festzulegen und zu erreichen, die zuvor undenkbar waren.
Niedrigere Betriebskosten
AIOps-Lösungen können auf verschiedene Weise Kosten senken, aber eine wichtige und schwierige ist die Einstellung von Personal. Handbuch Vorfallmanagement ist umständlich und langsam.
Organisationen versuchen, das Problem zu beheben, indem sie mit zunehmender Komplexität und steigenden Datenmengen mehr Mitarbeiter einstellen. AIOps bietet nützliche Informationen zu Problemen, reduziert die Anzahl der Warnungen drastisch und automatisiert Vorgänge.
Auf diese Weise können Unternehmen die Produktivität steigern, um eine konstante Belegschaft aufrechtzuerhalten, die Anzahl der Eskalationen zu verringern und Ausfallzeiten zu verringern.
Bringen Sie Ihren IT-Betrieb und Ihr IT-Betriebsteam auf den neuesten Stand:
AIOps-Betriebsteams erhalten nur Warnungen, wenn bestimmte Service-Level-Schwellenwerte oder -Parameter erreicht werden, und sie tun dies mit dem gesamten Kontext, der erforderlich ist, um die bestmöglichen Diagnosen zu stellen und die besten und schnellsten Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
Dadurch wird die Anzahl der Warnungen reduziert, die Betriebsteams von allen Umgebungen erhalten. Je mehr AIOps lernt und automatisiert, desto mehr hilft es dabei, mit weniger menschlicher Arbeit „das Licht am Laufen zu halten“, wodurch Ihr IT-Betriebspersonal Zeit erhält, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die einen höheren strategischen Wert für das Unternehmen haben.
Einige bemerkenswerte Vorteile sind unten aufgeführt:
- Verbesserte Erfahrungen für Mitarbeiter und Kunden
- Erhöhte Kapazitäts- und Infrastrukturauslastung
- Verbesserte Synchronisation zwischen IT-Services und Business-Service-Outputs
- Schnellere Bereitstellung neuer IT-Services
- Beseitigung der Qualifikationslücke
- Traditionelle Infrastruktur, Public Cloud, Private Cloud und Hybrid Cloud-Unterstützung
- Problemmanagement wechselt von reaktiv zu proaktiv zu vorausschauend
- Modernisierung des IT-Betriebspersonals und des IT-Betriebs
- Verbesserte Zusammenarbeit zwischen Sicherheit und Betrieb
- Weniger zu löschende Brände und weniger kostspielige Unterbrechungen
- Erhöhung der mittleren Zeit bis zur schnelleren Lösung (MTTR)
- Verbesserung der Beziehung zwischen Veränderung und Leistung
- Eine größere Fähigkeit, Veränderungen effizient zu managen
- Die Aufgaben des IT-Betriebspersonals werden verringert, da KI bei der Analyse hilft
- Verwenden Sie die Anomalieerkennung, um Probleme zu stoppen, bevor sie sich auf die Verbraucher auswirken.
- Verringerung menschlicher Fehler
- Verstehen, wie sich Workloads auf die Kosten auswirken
Nachteile
Es muss noch viel getan werden, um die zugrunde liegenden AIOps-Technologien so zu erstellen und zu kombinieren, dass sie nützlich sind, obwohl sie ziemlich ausgereift sind. Einige seiner Mängel sind unten aufgeführt:
- Die Implementierung, Verwaltung und Wartung der AIOps-Plattform kann viel Zeit und Mühe kosten.
- AIOps-Systeme sind von mehreren Datenquellen sowie Datenspeicherung, -sicherheit und -aufbewahrung abhängig.
- Seine Leistung basiert nur auf den Algorithmen, die Sie ihm beibringen, und den Daten, mit denen er gefüttert wird. Es kann daher die Grenzen seiner Programmierung nicht überschreiten.
- AIOps erfordert Vertrauen in Tools, die manche Unternehmen möglicherweise nicht mögen. Denn damit AIOps-Tools autonom funktionieren, müssen sie Änderungen in ihrer Zielumgebung richtig verfolgen, wichtige Daten erfassen und schützen, die richtigen Schlüsse ziehen, Aktivitäten priorisieren und schließlich geeignete automatisierte Schritte ausführen.
Welche Rolle spielen AIOps in der aktuellen IT-Landschaft?
Sie werden vielleicht nicht sofort erkennen, wie AIOps in die Kategorien von Technologien passt, die Sie bereits verwenden, wenn Sie es zum ersten Mal betrachten.
Der Grund dafür ist, dass es die bestehenden Protokollmanagement-, Überwachungs-, Orchestrierungs- oder Service-Desk-Technologien nicht ersetzt.
Stattdessen interagiert es mit jeder einzelnen Domäne und jedem einzelnen Tool, integriert und verarbeitet Daten von jedem einzelnen von ihnen. Die Bereitstellung eines synchronisierten Bildes von jedem Tool führt ebenfalls zu hilfreichen Ergebnissen.
Diese Werkzeuge stehen für sich als wertvolle Gegenstände. Die Trennung macht es schwierig, die richtigen Informationen im richtigen Moment zu erhalten.
AIOps bietet eine vielseitige Methode, um die vielen Teilperspektiven zu einem umfassenden Verständnis des Gesamtbildes zu kombinieren, dessen sich Ihre ITOps-Teams bewusst sein müssen.
Die Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen gibt es schon seit einiger Zeit, auch wenn AIOps eine dramatische Abkehr für ITOps darstellt.
Beim Umschalten von Manuell auf automatisierten Handelhaben Börsenmakler ähnliche ML-Strategien übernommen. Die Verwendung von ML und Analytics in Social Media gibt es auch schon länger, sei es bei Google Maps, Instagram oder Online-Shops wie eBay und Amazon.
Diese Methoden haben sich durchgängig und weithin als hilfreich in Umgebungen erwiesen, in denen schnelle Reaktionen auf wechselnde Situationen und Benutzeranpassungen erforderlich sind.
AIOps-Einsatz von KI ist vielversprechender als maschinelles Lernen. Im Moment können Sie dringende Anwendungsfälle entweder durch einfache Automatisierung oder durch Automatisierung mit maschinellem Lernen bewältigen.
Neue Anwendungen für KI werden kontinuierlich entwickelt. Bevor man damit beginnt, menschliches Verhalten auf ITOps zu gründen, wie es jetzt praktiziert wird, muss eine solide AIOps-Grundlage geschaffen werden.
Die konservative Natur der Pflichten des ITOps-Personals führt dazu, dass es sich nur langsam an AIOps-Szenarien anpasst. Sie sind dafür verantwortlich, die Stabilität der Infrastruktur der Organisation aufrechtzuerhalten und die Lichter am Laufen zu halten.
Aufgrund des Trends zu allgegenwärtigen AIOps-Implementierungen werden sich jedoch bald mehr ITOps-Organisationen an die neuen AIOps-Technologien und -Methoden anpassen müssen.
Zusammenfassung
Als Ergebnis der verbesserten Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen IT-Betriebsteams und anderen Beteiligten hat AIOps bereits damit begonnen, die digitale Transformation zu unterstützen.
Der Bedarf an Automatisierung und Kooperation wird an Bedeutung zunehmen, da die Anwendungen in Zukunft immer komplizierter werden.
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