Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)

Unter AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) versteht man KI-Techniken und -Tools zur Automatisierung wichtiger IT-Aufgaben wie Leistungs- und Systemüberwachung, Datensicherung, Ursachendiagnose und Berichterstattung sowie Workload-Planung. Durch moderne Methoden wie Machine Learning (ML) oder natürliche Sprachverarbeitung (NLP) optimiert AIOps die Effizienz Ihrer IT-Infrastruktur, Workflows und Systemintegrität.

Was ist AIOps?

Der Begriff AIOps, kurz für Artificial Intelligence for IT Operations, wurde vom US-amerikanischen Marktforschungsunternehmen Gartner geprägt. Übersetzt bedeutet AIOps „Künstliche Intelligenz für den Betrieb der IT“. Hierzu kommen zur Optimierung, zur Automatisierung und zum Monitoring der betrieblichen IT-Infrastruktur und digitaler Workflows verschiedene Tools und Verfahren zum Einsatz. Genauer gesagt sammeln AIOps-Tools verschiedenste Datenmengen, um diese in Echtzeit zu analysieren und Maßnahmen zur Verbesserung Ihrer IT zu ergreifen:

• Künstliche Intelligenz (KI)
• Machine Learning (ML)
• Analyse und Verarbeitung von Big Data
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• AI Cloud
• Algorithmen zur Ereigniskorrelation und Mustererkennung
• APIs zu diversen Datenquellen der IT-Infrastruktur
• APIs zu Ticket- und Alert-Systemen
• Visualisierung des IT-Status

Welche Aufgaben erfüllt AIOps?

Zu den wichtigsten Aufgaben, die AIOps für Unternehmen erfüllt, zählen:

• Datenmanagement und Performance-Monitoring: Enorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen, IT-Komponenten, Leistungsüberwachungs-Tools und Service-Ticketing-Systemen werden erfasst, überwacht und zusammengeführt.
• Signalverarbeitung und Ereigniskorrelation: Wichtige Ereignisse, Muster und Zusammenhänge werden aus gesammelten Daten herausgefiltert und kontextualisiert, um Leistungs- und Verfügbarkeitsprobleme zu erkennen.
• Identifizierung von Anomalien: Durch die Korrelierung und Analyse verschiedenster Daten lassen sich abweichende Leistungsindikatoren frühzeitig ausfindig machen, um Störungen oder Ausfälle zu verhindern.
• Ursachendiagnose und Automatisierung: Ursachen von Problemen werden identifiziert und sofort an IT- und DevOps-Teams berichtet oder automatisch gelöst.
• Kapazitätsmanagement und Skalierbarkeit: Basierend auf Nutzungsmustern und Performance-Analysen lassen sich Prognosen über den Ressourcenbedarf treffen und die Skalierbarkeit der IT-Infrastruktur und Workflows optimieren.
• Cloud-Transformation: AIOps-Tools bieten bei Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Anwendungen, bei der Cloud-Migration sowie für Multi-Cloud-Umgebungen die nötige Flexibilität, Effizienz, Sicherheit und Agilität, die durch zahlreiche Abhängigkeiten erforderlich sind.

Warum ist AIOps für Unternehmen wichtig?

Die Integration und Automatisierung mehrerer AIOps-Tools ermöglicht die schnelle und proaktive Reaktion auf Leistungsabfälle und Betriebsunterbrechungen. So gewährleisten Sie die Skalierbarkeit und Performance selbst bei komplexen und dynamischen IT-Umgebungen, erfüllen hohe Nutzererwartungen an Verfügbarkeit und Leistung und steigern die Wettbewerbsfähigkeit. Viele Expertinnen und Experten sehen aus diesem Grund in AIOps die Zukunft für Unternehmen, die verstärkt auf digitale Transformation setzen und immer größere Datenmengen verarbeiten und analysieren müssen.

Durch eine schnellere Problemerkennung und -lösung, höhere Systemverfügbarkeit und bessere Performance profitieren Sie von deutlichen Wettbewerbsvorteilen. Zudem fördern Sie die Digitalisierung Ihrer IT-Prozesse und steigern die Agilität und Skalierbarkeit Ihrer Infrastruktur, Workloads und digitalen Geschäftsprozesse.

Wofür kommt AIOps zum Einsatz?

Häufige Anwendungsfälle von AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) sind die Überwachung, Optimierung, Automatisierung und Stabilisierung von Netzwerken, Anwendungen, Workloads, Cloud-Umgebungen sowie von physischen Elementen. AIOps eignet sich insbesondere für komplexe, agile und dynamische Systeme oder Umgebungen mit komplexen Abhängigkeiten und großem Datenaufkommen. Auch für cloudbasierte Micro-Service-Architekturen oder hybride Cloud-Umgebungen bietet AIOps zahlreiche Vorteile hinsichtlich prädiktiver Analysen, Optimierung von Workflows und Datenbewegungen sowie Performance-Monitoring.

Wichtige Funktionen übernimmt AIOps zudem bei der Einhaltung von Compliance-Vorgaben sowie der Stärkung der Cyber-Resilienz – durch besseren Schutz vor Cyberangriffen, proaktiven Cyberschutz und automatische Abwehrmechanismen. Für DevOps-Teams erfüllt AIOps wichtige Aufgaben, um die Qualität von Code zu optimieren, beispielsweise durch automatisierte Codeüberprüfung und Fehlererkennung.

Welche Vorteile bieten AIOps-Tools?

Zu den wichtigsten Vorteilen von AIOps zählen:

• Kostenoptimierung: AIOps senkt Betriebskosten, indem es große Datenmengen effizient auswertet und dabei ein kleines Experten-Team unterstützt. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die präzise Problemlösung reduziert es die Notwendigkeit für umfangreiche manuelle Eingriffe und minimiert kostspielige Fehler und Störungen. Ergebnis sind eine bessere Ressourcennutzung, niedrigere Betriebskosten und eine höhere Kundenzufriedenheit.
• Schnellere Problemlösung: AIOps analysiert Echtzeitdaten und korreliert Ereignisse, um Systemanomalien schnell zu erkennen. Durch moderne Analyse-Tools und maschinelles Lernen lassen sich Ursachen von Problemen rasch identifizieren und beheben. Durch eine schnellere Reaktionszeit minimieren Sie Ausfallzeiten und maximieren die Verfügbarkeit Ihrer Anwendungen, Dienste und Systeme.
• Effizienzsteigerung im IT-Betrieb: AIOps aggregiert Informationen aus verschiedenen Datenquellen in einer zentralen Plattform. Auf diese Weise können IT-Teams effizient zusammenarbeiten und Workflows aufeinander abstimmen, ohne dass jedes Mal menschliches Eingreifen nötig wäre. So reduzieren Sie Fehlerquellen und steigern die Produktivität und Effizienz Ihrer IT-Operationen.
• Proaktive Serviceverwaltung: AIOps ermöglicht vorausschauende Problemerkennung und -lösung. AIOps-Tools analysieren und identifizieren Muster und Trends, deren Zusammenhänge IT-Teams aufgrund vielfältiger Datenmengen oft nur schwer erkennen. Durch vorausschauende Handlungen und Maßnahmen reduzieren Sie Unterbrechungen, schließen Sicherheitslücken, reagieren auf Anomalien und steigern die Stabilität und Zuverlässigkeit der IT-Dienste.
• Kundenerlebnis verbessern: Durch die detaillierte Analyse von Kundeninteraktionen aus Kommunikationskanälen wie Chats und E-Mails erhalten Sie wichtige Einblicke in das Kundenverhalten. Dank der Analysen der Customer-Journey können Sie zeitnah auf Kundenbedürfnisse eingehen und Ihre Dienste an Kundenerwartungen anpassen. Durch Performance-Monitoring und Vorfallmanagement beugen Sie zudem technischen Störungen oder Zwischenfällen vor, die Ihren Kundenservice beeinträchtigen. Die Folge ist eine konsistente und positive Nutzererfahrung für eine stärkere Kundenbindung.
• Cloud-Migration unterstützen: Für die Verwaltung und Überwachung Ihrer öffentlichen, privaten oder hybriden Cloud-Infrastruktur bietet AIOps effiziente Automatisierung und Standardisierung selbst bei komplexen Abhängigkeiten. Dadurch optimieren Sie das Monitoring Ihrer Cloud-Umgebung aus Netzwerken, Speicher-Lösungen und Anwendungen und erleichtern die Workload-Migration in die Cloud.
• Schnelle Problembehebung: Durch das Ausblenden von Störgeräuschen und -signalen sowie Ereigniskorrelation und Mustererkennung verkürzen Sie Ihre MTTR (Mean Time to Resolution) enorm. Dadurch minimieren Sie Ausfälle und Stillstand und steigern Ihre Verfügbarkeit und Produktivität.
• Proaktives und prädiktives IT-Management: Durch AIOps reagieren Sie nicht mehr nur auf Ereignisse und Signale Ihrer IT-Infrastruktur, Workloads und Workflows, sondern implementieren vorausschauende und proaktive Prozesse.

Wie funktioniert AIOps?

Die Implementierung und Anwendung von AIOps-Tools funktioniert in mehreren Phasen. Dazu zählen:

1. Erfassen und Sammeln: Die Erfassung und Sammlung von Daten gehört zu den wichtigsten Phasen und Elementen von AIOps. Zu erfassende Daten sind unter anderem Systemdaten, Protokolle und Ereignisdaten, Anwendungsdaten, Logs und Metriken, Infrastruktur- und Netzwerkdaten.
2. Beobachten und Vorhersagen: Die Erfassung und Analyse von Echtzeitdaten aus verschiedenen IT-Quellen in einer Umgebung ermöglicht es, Trends, Muster und Anomalien frühzeitig zu erkennen. Prädiktive Analysen sorgen für vorausschauendes Handeln sowie eine angemessene Kapazitäten- und Ressourcenplanung.
3. Binden und Vorbeugen: Die Integration menschlicher Experten und Expertinnen in Verbindung mit AIOps-Analysen optimiert die Koordination von IT-Workloads und optimiert die Diagnose durch gemeinsame Dashboards und Echtzeit-Benachrichtigungen.
4. Handeln und Automatisieren: Durch die Automatisierung und Standardisierung von Workflows, Techniken und Methoden basierend auf AIOps-Analysen verbessern Sie Ihre IT-Infrastruktur langfristig und nachhaltig. So optimieren Sie betriebliche Prozesse, entlasten Ihre Teams, senken Kosten und steigern Ihre Wettbewerbsfähigkeit durch mehr Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit.

Welche Arten von AIOps-Lösungen gibt es?

AIOps lassen sich grundsätzlich in zwei Arten untergliedern: Domain-zentrierte und Domain-unabhängige Lösungen.

Domain-zentrierte AIOps

Hierbei handelt es sich um spezialisierte KI-gestützte Tools für bestimmte Bereiche. Ihre Aufgaben konzentrieren sich auf spezifische Domains der IT-Infrastruktur wie die Überwachung von Netzwerken, Anwendungen oder Cloud-Computing.

Domain-unabhängige AIOps

Domain-unabhängige AIOps-Tools kommen netzwerk- und unternehmensweit für prädiktive Analysen, Automatisierung, Skalierung und Optimierung von Prozessen zum Einsatz. Sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglichen durch Mustererkennung, Trendanalyse und Ereigniskorrelation ganzheitliche Einblicke in Ihre betriebliche IT.