Was ist AIOps (Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb)? AIOps-Anwendungsfälle

Was ist AIOps (Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb)

Die Datenmengen, die IT-Systeme heutzutage erzeugen, sind überwältigend und ohne intelligente Überwachungs- und Analysetools kann es zu verpassten Chancen, Warnungen und teuren Ausfallzeiten kommen. Mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und Big Data ist jedoch eine neue Kategorie von IT-Betriebstools entstanden: AIOps.

AIOps kann als die praktische Anwendung künstlicher Intelligenz zur Erweiterung, Unterstützung und Automatisierung von IT-Prozessen definiert werden. Es nutzt maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Analysen, um komplexe Echtzeitdaten zu überwachen und zu analysieren und Teams dabei zu helfen, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen.

Mit AIOps können Betriebsteams die enorme Komplexität und Menge der von ihren modernen IT-Umgebungen generierten Daten bändigen, um Ausfälle zu verhindern, die Betriebszeit aufrechtzuerhalten und eine kontinuierliche Servicesicherheit zu erreichen. AIOps ermöglicht es Unternehmen, mit der von modernen Unternehmen geforderten Geschwindigkeit zu arbeiten und ein großartiges Benutzererlebnis zu bieten.

Was ist der Bedarf an AIOps?

In einer Umfrage von CA TechnologiesDie meisten Befragten glaubten, dass AIOps die Zukunft des IT-Betriebs ist, und mehr als 80 % der Unternehmen planen die Implementierung von AIOps-Lösungen oder haben bereits damit begonnen. 

Im Folgenden sind die fünf wichtigsten Gründe aufgeführt, warum die Notwendigkeit von AIOps zunimmt.

Die Analytik ist aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Überwachungstools zu einer Herausforderung geworden.

Der Einsatz unterschiedlicher Überwachungstools macht es schwierig, eine vollständige Transparenz über einen Unternehmensdienst oder eine Unternehmensanwendung zu erreichen. Außerdem ist es dadurch nahezu unmöglich, mehrere Anwendungsleistungsmetriken zu korrelieren und zu analysieren. 

AIOps kann dazu beitragen, einen primären, einheitlichen Analysebereich über alle Domänen hinweg bereitzustellen, der Unternehmen dabei hilft, ein optimales Kundenerlebnis zu gewährleisten. AIOps trägt dazu bei, Fehlalarme zu reduzieren, Alarmkorrelationen aufzubauen und Grundursachen zu identifizieren, ohne dass der Techniker auf mehrere Tools zurückgreifen muss.

Die schiere Menge an Warnungen wird unüberschaubar.

Bei durchschnittlich Tausenden von Warnungen pro Monat, die proaktiv bearbeitet werden müssen, ist es kein Wunder, dass KI und maschinelles Lernen jetzt notwendig werden. AIOps kann dazu beitragen, die Auswirkungen von Problemen wie der Erkennung von Problemen, der teamübergreifenden Zusammenarbeit und der Alarmkorrelation über alle Tools hinweg zu reduzieren, indem es Ausfallzeiten und den Zeitaufwand für die Analyse dieser Alarme reduziert.

Um ein erstklassiges Benutzererlebnis zu bieten, ist eine prädiktive Analyse erforderlich.

Jedes Unternehmen ist heute nur noch eine schlechte Benutzererfahrung von einem verlorenen Kunden entfernt. Vor diesem Hintergrund ist es nicht überraschend, dass Unternehmen großen Wert darauf legen, ein außergewöhnliches Benutzererlebnis zu gewährleisten. Die Bereitstellung eines großartigen Benutzererlebnisses mit Predictive Analytics gehört zu den wichtigsten Geschäftsergebnissen und daher ist Predictive Analytics die am meisten nachgefragte AIOps-Funktion.

Enorme erwartete Vorteile von AIOps

Zahlreiche IT-Experten glauben, dass AIOps umsetzbare Erkenntnisse liefern wird, um die Automatisierung und Verbesserung der gesamten IT-Betriebsfunktionen zu unterstützen. Sie glauben auch, dass AIOps die Effizienz steigern, die Problembehebung beschleunigen, das Benutzererlebnis verbessern und die betriebliche Komplexität verringern wird. Dies wird in erster Linie durch die Automatisierungsfunktionen von AIOps erreicht, einschließlich der Automatisierung von Datenanalysen und prädiktiven Erkenntnissen über die gesamte Toolchain hinweg. 

Die Zukunft des IT-Betriebs ist AIOps.

Unternehmen, die in der heutigen digitalen Wirtschaft überleben und erfolgreich sein wollen, müssen den Einsatz von KI im IT-Betrieb in Betracht ziehen. Angesichts der zunehmenden Herausforderungen bei der Datenüberwachung und -analyse wird AIOps eine Schlüsselrolle bei der Schaffung neuer Effizienzen für IT-Ops-Teams spielen. Jetzt ist es an der Zeit, AIOps-basierte Lösungen zu evaluieren und zu implementieren, die das überlegene Benutzererlebnis bieten, das Kunden erwarten.

Wie funktioniert AIOps und was sind seine Komponenten?

Eine Organisation sollte ein AIOps-Tool bereitstellen, um Maximalwerte als unabhängige Plattform zu extrahieren, die Daten aus allen IT-Überwachungsquellen übernimmt. Eine solche Plattform sollte auf fünf Algorithmen basieren, die kritische Aspekte der IT-Betriebsüberwachung automatisieren und rationalisieren.

• Datenauswahl: Nehmen Sie eine große Menge hochredundanter und verrauschter Daten, die von modernen IT-Umgebungen generiert werden, und filtern Sie die Datenelemente heraus, die auf ein Problem hinweisen.
• Mustererkennung: Korrelieren und Finden von Beziehungen zwischen den ausgewählten Datenelementen und Gruppieren dieser zur weiteren Analyse.
• Inferenz: Identifizieren der Hauptursachen für wiederkehrende Probleme, damit Maßnahmen ergriffen werden können. 
• Zusammenarbeit: Benachrichtigung relevanter Bediener und Teams und Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen ihnen.
• Automation: Automatisierte Reaktion und Behebung, um Lösungen präziser und schneller zu gestalten.

AIOps-Lösungen filtern Rauschen und Duplikate im Datensatz heraus und wählen nur die relevanten Daten aus. Dadurch wird die Anzahl der Alarme, die das Betriebsteam bearbeiten muss, erheblich reduziert und Doppelarbeit vermieden. Anschließend werden die relevanten Informationen anhand verschiedener Kriterien wie Text, Zeit und Topologie gruppiert und korreliert. AIOPS entdeckt dann Muster in den Daten und leitet daraus ab, welche Datenelemente Ursachen und welche Datenelemente Ereignisse darstellen. 

Die Plattform sendet die Ergebnisse dieser Analyse an eine virtuelle Kollaborationsumgebung, in der alle relevanten Daten für alle an der Lösung des Vorfalls beteiligten Personen zugänglich sind. Das virtuelle Team kann dann schnell Lösungen ermitteln und automatisierte Reaktionen auswählen, um Vorfälle schnell und präzise zu lösen.

AIOps-Anwendungsfälle

Ursachenanalyse

Mit AIOps kann die Ursache eines Problems ermittelt und entsprechende Maßnahmen zur Lösung ergriffen werden. Durch die Identifizierung der Problemursache kann das Team unnötige Arbeit vermeiden, die mit der Behandlung der Problemsymptome und nicht des Kernproblems verbunden ist. AIOps-Plattformen können beispielsweise die Ursache von Netzwerkausfällen verfolgen, diese sofort beheben und Schutzmaßnahmen ergreifen, um ähnliche Probleme in der Zukunft zu verhindern.

Erkennung von Anomalien

AIOps-Tools können große Datensätze scannen und atypische Datenpunkte entdecken. Diese Ausreißer fungieren als Signale, die problematische Ereignisse wie Datenschutzverletzungen identifizieren und vorhersagen und es Unternehmen ermöglichen, kostspielige Folgen wie Bußgelder, negative PR und einen Rückgang des Verbrauchervertrauens zu vermeiden.

Leistungsüberwachung

AIOps fungiert als Überwachungstool für Cloud-Infrastruktur und Speichersysteme. Es werden Kennzahlen wie Nutzung, Verfügbarkeit und Antwortzeiten gemeldet. Außerdem nutzt es die Ereigniskorrelation, um Informationen zu aggregieren, was zu einer besseren Informationsnutzung für Benutzer führt.

Intelligente Alarmierung

AIOps filtert und korreliert aussagekräftige Daten zu Vorfällen, um Alarmstürme durch Dominoeffekte zu verhindern – beispielsweise löst ein Ausfall in einem System eine Warnung aus und wirkt sich auf ein anderes System aus, das ebenfalls eine Warnung auslöst.

Automatisierte Behebung

AIOps hilft bei der Automatisierung der Behebung bekannter Probleme. Sobald die Probleme identifiziert sind, schlägt AIOps auf der Grundlage historischer Daten früherer Probleme den besten Ansatz vor, um die Behebung zu beschleunigen.

Was ist der Unterschied zwischen AIOps und MLOps?

MLOps	AIOps
Dabei handelt es sich um eine Reihe von Praktiken für eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Betriebsexperten.	Dabei handelt es sich um die praktische Anwendung künstlicher Intelligenz zur Erweiterung, Unterstützung und Automatisierung von IT-Prozessen.
Diese Disziplin vereint maschinelles Lernen, Datentechnik und DevOps um schnellere und effektivere Möglichkeiten zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu entdecken.	Es kombiniert Big Data und maschinelles Lernen, um IT-Abläufe zu automatisieren.
Durch Datensatzvalidierung, Anwendungsüberwachung, Reproduzierbarkeit und Experimentverfolgung ermöglicht MLOps, Modelle effizient in die Produktion zu bringen und sicherzustellen, dass sie weiterhin zuverlässig funktionieren.	AIOps-Systeme identifizieren die Grundursachen von IT-Vorfällen, erkennen Anomalien und bieten hochwertige Lösungen, die es den Technikteams ermöglichen, auf eine Lösung hinzuarbeiten.

References:

• https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
• https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
• https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
• https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
• https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
• https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
• https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
• https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
• https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
• https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
• https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/

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