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Was ist AIOps?

Illustration von IT-Elementen mit Schwerpunkt auf einem Fragezeichen

Übersicht

AIOps ist die gängige Kurzbezeichnung für künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb. Andere Bezeichnungen für AIOps sind IT Operations Analytics (ITOA), Advanced Operational Analytics, AI for ITOM, IT Data Analytics und Cognitive Operations.

AIOps ist die vielschichtige Anwendung von Big Data-Analysen, KI und maschinellem Lernen auf IT-Betriebsdaten. Ziel ist es, den IT-Betrieb zu automatisieren, Muster intelligent zu erkennen, allgemeine Prozesse und Aufgaben zu verbessern und IT-Probleme zu beheben.

Durch die Zusammenführung von Servicemanagement, Leistungsmanagement und Automatisierung hilft AIOps Unternehmen, kontinuierliche Erkenntnisse und Verbesserungen zu erzielen. Es kann die Leistung und Zuverlässigkeit von Anwendungen und Hardwaresystemen überwachen und verwalten, anormale Probleme erkennen, sich an Laständerungen anpassen, Ausfälle bewältigen und proaktiv mit minimalen Unterbrechungen anpassen.

aiops

Definition von AIOps

AIOps steht für Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb. Es handelt sich um fortschrittliche Analytik, einschließlich maschinellem Lernen und KI, zur Überwachung und Verwaltung der Leistung und Zuverlässigkeit von Anwendungen und Hardwaresystemen, zur Erkennung anormaler Probleme, zur Anpassung an Laständerungen, zur Bewältigung von Ausfällen und zur proaktiven oder schnellen Anpassung ohne oder mit minimaler Unterbrechung der Dienste. Andere Bezeichnungen für AIOps sind IT Operations Analytics (ITOA), Advanced Operational Analytics, AI for ITOM, IT Data Analytics und Cognitive Operations.

AIOps ist die vielschichtige Nutzung von Big Data-Analysen und maschinellem Lernen für IT-Betriebsdaten. Ziel ist es, den IT-Betrieb zu automatisieren, auf intelligente Weise Muster zu erkennen, allgemeine Prozesse und Aufgaben zu verbessern und IT-Probleme zu lösen. AIOps vereint Service Management, Performance Management, Event Management und Automatisierung, um kontinuierliche Erkenntnisse und Verbesserungen zu erzielen.

Branchenanalysten haben eine Reihe von Funktionen definiert, die eine AIOps-Plattform bieten sollte. Dazu gehören:

  • Sammeln und Aggregieren von Daten aus vielen Quellen wie Netzwerken, Anwendungen, Datenbanken, Tools und der Cloud sowie in einer Vielzahl von Formen wie Metriken, Ereignissen, Vorfällen, Änderungen, Topologie, Protokolldateien, Konfigurationsdaten, KPIs, Streaming und unstrukturierten Daten wie Social Media Posts und Dokumenten (natürliche Sprachverarbeitung).
  • Verwaltung der Daten, Speicherung der Daten an einem einzigen Ort, der für Analysen und Berichte zugänglich ist, einschließlich Funktionen wie Indexierung und Verfall.
  • Analyse von Daten durch maschinelles Lernen, einschließlich Mustererkennung, Erkennung von Anomalien und prädiktive Analysen.
  • Trennen Sie wichtige Warnmeldungen von "Lärm".
  • Korrelieren und kontextualisieren Sie Daten zusammen mit der Echtzeitverarbeitung zur Problemerkennung.
  • Sie fungiert als strategischer Overlay, der mehrere Überwachungsinstrumente und andere Investitionen zusammenfasst.
  • Kodifizierung von Wissen zur Automatisierung und Orchestrierung von Reaktionen und Abhilfemaßnahmen.
  • Kontinuierliches Lernen, um die Handhabung und Lösung von Problemen in Zukunft zu verbessern.

Warum wird AIOps benötigt?

Viele Unternehmen sind von statischen, disparaten Systemen vor Ort zu einer dynamischeren Mischung aus On-Premises-, Public-Cloud-, Private-Cloud- und Managed-Cloud-Umgebungen übergegangen, in denen die Ressourcen ständig skaliert und neu konfiguriert werden.

Immer mehr Geräte (vor allem das Internet der Dinge oder IoT), Systeme und Anwendungen liefern einen Tsunami von Daten, die die IT-Abteilung überwachen muss. Wenn Sie zum Beispiel 10.000 Server oder VMs haben und 100 Metriken pro Minute überwachen, haben Sie 60 Millionen Datenpunkte pro Stunde. 

Kein Mensch kann die explosionsartige Zunahme der Daten verarbeiten, die von IT Operations erwartet wird. IT-Teams können die verschiedenen Probleme nicht rechtzeitig nach Prioritäten ordnen und lösen. Sie werden mit einer großen Anzahl von Warnmeldungen überschwemmt, von denen viele redundant sind. Dies kann zu Ermüdungserscheinungen führen, bei denen wichtige Alarme vor lauter unwichtigen Alarmen übersehen werden. Dies wirkt sich negativ auf die Benutzer- und Kundenerfahrung aus.

Herkömmliche IT-Verwaltungslösungen können mit diesem Volumen nicht mithalten. Sie sind nicht in der Lage, Metriken und Ereignisse aus der Flut von Informationen intelligent herauszufiltern. Sie können keine Daten über voneinander abhängige, aber getrennte Umgebungen hinweg korrelieren. Sie können nicht die prädiktiven Analysen und Echtzeit-Einsichten liefern, die der IT-Betrieb benötigt, um schnell genug auf Probleme zu reagieren.

Um schwerwiegende Ausfälle und andere Probleme im IT-Betrieb schneller zu erkennen, zu beheben und zu vermeiden, wenden sich Unternehmen an AIOps. AIOps ermöglicht es IT-Betriebsteams, schnell und proaktiv auf Ausfälle und Verlangsamungen zu reagieren, und das mit wesentlich weniger Aufwand. Sie überbrückt die Kluft zwischen einer dynamischen, vielfältigen und schwierigen IT-Landschaft auf der einen Seite und den Erwartungen der Benutzer an eine minimale oder gar keine Unterbrechung der Systemverfügbarkeit und -leistung auf der anderen Seite.

Was sind die Vorteile von AIOps?

Zu den Vorteilen von AIOps für den IT-Betrieb gehören:

  • Effizientere Nutzung von Infrastruktur und Kapazität.
  • Bessere Korrelation zwischen Veränderung und Leistung und weitere Effizienzsteigerungen im Veränderungsmanagement.
  • Vermeiden Sie Probleme, bevor die Kunden davon betroffen sind, indem Sie Anomalien erkennen.
  • Durch eine schnellere Ursachenanalyse (RCA) können Sie das Problem genau bestimmen oder die Anzahl der Punkte, die die Mitarbeiter bei Zwischenfällen untersuchen müssen, auf eine kleine Anzahl reduzieren.
  • Verkürzung der mittleren Zeit bis zur Entdeckung von Problemen (MTTD) und der mittleren Zeit bis zur Lösung von Problemen (MTTR) in wichtigen IT-Systemen.
  • Vereinheitlichen Sie die Sicht auf die IT-Umgebung.
  • Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, welche Workloads die Kosten treiben.
  • Reduzieren Sie kostspielige Unterbrechungen.
  • Unterstützung für herkömmliche Infrastrukturen, Public Cloud, Private Cloud und Hybrid Cloud.
  • Schnellere Bereitstellung neuer IT-Dienste.

Die Vorteile für Mitarbeiter und Kunden sind vielfältig:

  • Bessere Abstimmung zwischen IT-Diensten und Geschäftsergebnissen.
  • Weniger Ermüdungserscheinungen bei der Brandbekämpfung und bei der Alarmierung, da die Zahl der falsch-positiven Alarme stark reduziert wurde.
  • Geringere Arbeitsbelastung für die Mitarbeiter des IT-Betriebs, da die KI bei der Analyse hilft.
  • Verringerung des Qualifikationsdefizits.
  • Übergang von reaktivem zu proaktivem und prädiktivem Problemmanagement.
  • Höheres Niveau der Zusammenarbeit zwischen Sicherheit und Betrieb.

AIOps verbessert im Allgemeinen die Qualität der IT-Dienste durch die Optimierung von Netzwerken, es modernisiert den IT-Betrieb und das IT-Betriebsteam, indem es über die Lösung von Problemen hinausgeht und Verbesserungen vornimmt, die die IT-Systeme und den Betrieb im Laufe der Zeit verbessern.

All dies verbessert die Servicequalität, die Kundenzufriedenheit und verringert die Kundenabwanderung, während gleichzeitig die Kosten im Vergleich zu manuellen Methoden des IT-Betriebsmanagements erheblich gesenkt werden.

Drei Stufen der AIOps

IT-Vorfälle erkennen

Identifizierung und Meldung von IT-Vorfällen, wenn sie auftreten oder aufgetreten sind.

  • Historische Analyse
  • Leistungsanalyse
  • Engpässe finden
  • Anzeigen, welche Geräte überlastet sind
  • Service-Fehler finden
  • Korrelieren und kontextualisieren Sie verschiedene Ereignisse, Protokolle und Metriken

IT-Vorfälle vorhersagen

Identifizieren Sie potenzielle IT-Vorfälle und melden Sie sie, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.

  • Erkennung von Anomalien
  • Analyse der Auswirkungen von Änderungen
  • Vorhersage von Fehlern, Überlastungen oder anderen Fehlerzuständen, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken
  • Verwaltung der Kapazitäten

Entschärfung von IT-Vorfällen

Beheben Sie IT-Vorfälle automatisch oder senden Sie Berichte an Menschen, um ihnen die Behebung des Problems zu erleichtern.

  • Ursachenanalyse
  • Automatisierte oder unterstützte vorausschauende Wartung
  • Automatisierte oder unterstützte Netzoptimierung
  • Erweiterter technischer Support

Wie man mit AIOps anfängt

Wenn Sie sich für die Einführung von AIOps entscheiden, gibt es zwei Hauptwege:

Beide haben ihre Vor- und Nachteile, aber sie sind in etwa vergleichbar mit dem Kauf eines guten Motors, um ein eigenes Auto zu bauen, oder dem Kauf eines schnellen Autos. Überlegen Sie, was Sie tun möchten.

Erstellen Sie Ihre eigene AIOps-Lösung

Die Gründe, warum Sie Ihr eigenes System mit einer schnellen, eingebetteten AIOps-Engine bauen sollten, sind folgende:

  • Sie haben eine einzigartige IT-Umgebung oder untypische Anforderungen.
  • Sie möchten AIOps in ein breiter angelegtes KI-Projekt des Unternehmens einbinden.
  • Sie verfügen über eine gut ausgebildete IT-, Data-Science- und Software-Engineering-Abteilung.
  • Sie möchten eine AIOps-Lösung entwickeln und an andere Unternehmen verkaufen, die sich auf eine bestimmte Branche konzentrieren, z. B. die Telekommunikation.

OpenText™ Vertica™ Data Platform ist eine leistungsstarke Datenanalyse-Engine in vielen AIOps-Lösungen von Unternehmen, die AIOps-Lösungen verkaufen, die oft auf eine bestimmte Branche oder Region zugeschnitten sind.

Beispiele hierfür sind:

Kaufen Sie eine sofort einsatzbereite AIOps-Lösung

Gründe für den Kauf einer vorgefertigten, sofort einsatzbereiten AIOps-Lösung:

  • Sie möchten das Fachwissen des Anbieters nutzen.
  • Sie wollen schneller hochfahren, d. h. Sie haben keine Zeit, Ihr eigenes System zu bauen.
  • Sie möchten, dass sich Ihre Experten auf die Kernkompetenzen Ihres Unternehmens konzentrieren, nicht auf den IT-Betrieb.
  • Sie wollen keinen laufenden Support für die Software leisten.

OpenText™ Operations Bridge ist eine Enterprise Event- und Performance-Management-Software, die automatisch den Zustand und die Leistung von Multi-Cloud- und On-Premises-Ressourcen für beliebige Geräte, Betriebssysteme, Datenbanken, Anwendungen oder Dienste über alle Datentypen hinweg überwacht und analysiert.

Erfahren Sie, wie die AIOps-Technologie die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet, um Probleme mit der Servicezuverlässigkeit, die sich auf das Kundenerlebnis und letztlich auf den Umsatz auswirken, zu vermeiden.

AIOps-Erfolgsgeschichten

AIOps-Plattform bietet KI-basierte Korrelation zur Reduzierung von Rauschen

AIOps unterstützt NOS, den größten Kommunikations- und Unterhaltungskonzern in Portugal, bei der Unterscheidung von Lärm und Fakten durch den Einsatz von KI-gestützter automatischer Ereigniskorrelation (AEC ), bei der maschinelles Lernen und Algorithmen zur Analyse von Mustern im Ereignisstrom eingesetzt werden und diese Muster zur Gruppierung von Ereignissen verwendet werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit auf dasselbe Problem zurückzuführen sind. Diese Gruppierung ermöglicht die gezielte Bearbeitung von Ereignissen durch einen Bediener. Sie zeigt alle damit zusammenhängenden Ereignisse nach AEC gruppiert an, so dass es einfacher ist, die Grundursache zu identifizieren und zu beheben.

AIOps betreibt automatisierte IT-Überwachungslösung

Der französische IT-Dienstleister NXO France nutzt AIOps, um eine innovative, automatisierte IT-Überwachungslösung zu entwickeln und zu implementieren, die einen vollständigen und genauen Überblick über die dynamischen und komplexen Netzwerke der NXO-Kunden verschafft und Abhilfemaßnahmen mit Tausenden von Out-of-the-Box-Vorgängen automatisiert.

Proaktive Problemlösung, verbesserte Servicequalität und bessere Entscheidungsprozesse mit AIOps

Türk Telekom ist das führende Unternehmen für Informations- und Kommunikationstechnologien in der Türkei. Sie nutzen AIOps, um eine sofortige Auswirkungsanalyse durchzuführen und Algorithmen automatisch laufen zu lassen, um die Ursache eines Problems zu erkennen, wobei die Ergebnisse in Echtzeit überwacht werden. "Wir arbeiten auch in anderen Bereichen mit OpenText zusammen und waren der Meinung, dass die AIOps-Lösungssuite diesem Projekt zugute kommen würde."

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