AIOps ist eine Kurzform für Artificial Intelligence for IT Operations, ein Begriff, der 2017 von Gartner. AIOps bezieht sich auf die Verwendung von Big Data, erweiterten Analysefunktionen und maschinellem Lernen, um die betrieblichen und funktionalen Arbeitsabläufe von IT-Teams zu verbessern. Diese Plattformen basieren auf mehrschichtiger Technologie und ermöglichen die gleichzeitige Nutzung mehrerer Datenquellen und Analysetools.
Die Anwendungsumgebungen in Großunternehmen produzieren riesige Mengen an Daten und Protokollinformationen. Diese ständig zunehmende Komplexität eingehender Daten und der hybride Charakter von Diensten und Anwendungen stellen eine erhebliche Belastung für den IT-Betrieb dar. Folglich setzen jetzt mehr Unternehmen AIOps ein als je zuvor. Ziel ist es, den IT-Betrieb zu automatisieren, Muster intelligent zu erkennen, allgemeine Prozesse und Aufgaben zu erweitern und IT-Probleme zu lösen. AIOps vereint Servicemanagement, Leistungsmanagement und Automatisierung, um kontinuierliche Einblicke und Verbesserungen zu realisieren.
Implementierung von AIOps
AIOps-Lösungen ermöglichen ein zentralisiertes Interaktionssystem zwischen verschiedenen IT-Funktionen zur Optimierung des Betriebs. Sie haben einen standardisierten Ansatz, der der menschlichen kognitiven Funktion ähnelt. Nachfolgend ist der Schritt-für-Schritt-Prozess zur Implementierung von AIOps aufgeführt:
Durchkämmen Sie riesige Datenmengen in einer modernen IT-Umgebung und wählen Sie nur die relevanten Informationen durch einige vordefinierte Filter-und Priorisierungstechniken aus. Führen Sie eine gründliche Korrelationsanalyse der Daten durch, um inhärente Muster, Abhängigkeiten und Beziehungen innerhalb der Daten zu entdecken Daten durch intelligente Reduzierung des Rauschens. Aggregieren Sie die Daten in verschiedene Cluster und Gruppierungen, um sie für erweiterte Analysen vorzubereiten. Untersuchen Sie die Grundursachen verschiedener Trends und Ereignisse und lernen Sie die Schwerpunkte der operativen Informationen für Rückschlusszwecke kennen. Erleichtern Sie die Zusammenarbeit zwischen übergreifenden funktionierende IT-Teams und eskalieren Benachrichtigungen an die zuständigen Bediener im Falle bestimmter Ereignisse oder Probleme. Automatisieren Sie die Lösung und Behebung, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Schlüsselfunktionen von AIOps
Also Einige der wichtigsten Funktionen sind die folgenden:
Noise Removal
Noise, d. h. Alarme und Warnungen, plagen IT-Teams stündlich. AIOps reduziert Rauschen auf intelligente Weise, indem grundlegende Probleme identifiziert und Lösungen mit hoher Geschwindigkeit bereitgestellt werden. Dies wiederum verringert die durchschnittliche Reaktions-und Reparaturzeit (MTTR).
Ereigniskorrelation
AIOps untersucht die zugrunde liegenden Daten, um mithilfe der Korrelationsanalyse wichtige Muster und Beziehungen zu finden. Es verwendet Faktoren wie Zeit, Topologie und Text der Datenprotokolle. Es analysiert und verarbeitet Vorfallwarnungen und extrahiert wichtige Erkenntnisse daraus, die bei der Identifizierung zukünftiger Vorfälle helfen können.
Optimierung der Koordination
AIOps-Plattformen optimieren die reibungslose Koordination zwischen ITOps, DevOps, Sicherheit, SRE, und Governance-Teams. Es stellt jeder Funktion geeignete Analyse-und Überwachungsdaten zur Verfügung, um die teamübergreifende Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens zu beschleunigen.
Automatisierung
Diese Lösungen automatisieren Routineprotokolle wie die Verarbeitung kleinerer Systemwarnungen und die Erfüllung von Benutzeranforderungen , oder Zuweisen von IT-Ressourcen zu Teams. Sie sind auch in der Lage, auf Vorfälle automatisiert zu reagieren und diese zu beheben. Dies beschleunigt den IT-Betrieb und ermöglicht eine schnellere und effektivere gemeinsame Nutzung von Arbeitsabläufen.
Korrektur und Lösung
Durch die Durchführung leistungsstarker Ursachenanalysen ist AIOps in der Lage, Probleme in großem Umfang zu beheben und Lösungen für wiederkehrende Probleme zu automatisieren anormale Vorfälle und Verhaltensweisen.
Anwendungsfälle von AIOps
AIOps-Systeme nutzen Big Data, prädiktive Modellierung und erweiterte Analysen, um einigen beliebten Anwendungsfällen entgegenzuwirken, wie zum Beispiel:
Proaktive Erkennung von Anomalien
Durch die Analyse historischer Big Data identifiziert AIOps anomale Datenpunkte. Dadurch können IT-Teams Abweichungen vom normalen Verhalten leicht erkennen und kostspielige Probleme wie Datenschutzverletzungen oder architektonische Brüche verhindern.
Ursachenanalyse
AIOps hilft bei der genauen Diagnose der Grundursachen von Problemen und sie mit angemessenen Lösungen zu sanieren. Dies kann IT-Teams helfen, indem es sie von der Arbeitslast entlastet, die Kernsymptome dieser Probleme zu verfolgen. AIOps-Plattformen richten auch Sicherheitsprotokolle ein, um sich vor zukünftigen Problemen zu schützen.
Leistungsüberwachung
AIOps wird auch als Tool zur Überwachung der gesamten Netzwerkinfrastruktur verwendet. Es überwacht den Zustand und die Leistung jeder Komponente; Übertragungsfaktoren wie Verfügbarkeit, Antwortzeiten und Benutzerfreundlichkeit.
Predictive Analytics
Neben der frühzeitigen Erkennung von betrieblichen Problemen werden auch fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt, um Vorhersagen über potenzielle zukünftige Probleme zu treffen.
Cloud-Migration
In Fällen, in denen Unternehmen ein hybrides Cloud-Modell einführen, bietet AIOps einen hervorragenden Einblick in die Abhängigkeiten und erhöht die betriebliche Effizienz. Es hilft auch dabei, die Ausbreitung der Cloud (unkontrollierte Cloud-Instanzen) zu bändigen und so unnötige Gemeinkosten zu vermeiden.
Vorteile von AIOps
Die Vorteile für Unternehmen sind unbegrenzt und reichen von der Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität zu einer direkten Senkung der Funktionskosten. Weitere Vorteile, die AIOps-Lösungen Unternehmen bieten, sind:
Verbesserte Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von IT-SystemenBessere technische Zusammenarbeit zwischen verschiedenen IT-FunktionenZeitkritische Lösung und vorausschauendes Management potenzieller ProblemeSchnellere digitale Transformation durch Unterstützung bei Cloud-Migration und SicherheitAggregation von Überwachungsfunktionen in einem interaktives, zentralisiertes System Reduzierung von Fehlalarmen für verschiedene Arten von Ereignissen und Warnungen Schnellere Entwicklung von Diensten und bessere Ausrichtung beim Verständnis ihrer Auswirkungen
Erste Schritte mit AIOps
Für die Einführung von AIOps im gesamten Unternehmen muss eine Organisation Schwachstellen im IT-Betrieb zu identifizieren, die verbessert werden müssen. Dies wird dazu beitragen, einen Business Case abzuschließen, für den AIOps implementiert wird. Es ist unerlässlich, die verschiedenen Arten von verfügbaren AIOps-Lösungen zu verstehen, um die optimale Lösung für das Unternehmen auszuwählen. Domänenzentrierte Lösungen funktionieren nur in einigen Anwendungsfällen, da sie speziell für eine einzelne Domäne entwickelt wurden. Andererseits sind domänenunabhängige Lösungen in der Lage, über verschiedene Domänen hinweg zu funktionieren. Sobald die bevorzugte Lösung ausgewählt wurde, ist es wichtig, einen Rollout-und Governance-Plan zu formulieren.