Willkommen zum spannenden Thema AIOps! In diesem Blogpost erkunden wir die faszinierende Welt von Artificial Intelligence for IT Operations und wie diese innovative Technologie durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die IT-Infrastrukturen optimiert.
Was ist AIOps?
AIOps ist das Kürzel für Artificial Intelligence for IT Operations. Der Terminus bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz – KI – sowie maschinellem Lernen – ML – in Nutzung, Verwaltung und Überwachung von IT-Infrastrukturen und -Diensten. Er wurde 2017 von Gartner, einem US-amerikanischen IT-Forschungs- und Beratungsinstitut, geprägt. Definiert wird der Ansatz, durch eine Integration von KI und ML die Effizienz von Datensammlung und -Analyse, deren automatisierter Verarbeitung sowie Auswertung zu erhöhen. Weitergehende Informationen zum Portfolio der Gartner-Forschungen findest Du hier.
Die Einführung von AIOps hat dazu geführt, dass IT-Infrastrukturen in der Lage sind, stets wachsende Datenmengen zu analysieren, Anomalien zu erkennen, schneller auf Störungen zu reagieren, präventive Maßnahmen zu ergreifen und den IT-Betrieb insgesamt agiler zu gestalten. Voraussetzung für die Implementierung derartig komplexer Strukturen sind ausgewiesene IT-Profis, wie wir sie Dir auf unserer Webpage vorstellen.
Was hat AIOps mit künstlicher Intelligenz zu tun?
Artificial Intelligence for IT Operations bedient sich der Strukturen und mathematischen Algorithmen von KI, Big Data sowie maschinellem Lernen, um Betriebsabläufe zu automatisieren, IT-Systeme zu optimieren und zu überwachen. Die von IT-Strukturen erfassten Daten werden ohne menschliches Zutun geordnet, verwaltet und analysiert. Reaktionen können unmittelbar und in Echtzeit erfolgen. Durch den Einsatz von KI wird Artificial Intelligence for IT Operations zum selbst-lernenden System, das sich stetig optimiert. Voraussetzung ist der Einsatz versierter KI-Entwickler, die IT-Strukturen mit Tools ausstatten, die punktgenau auf Deine Anforderungen zugeschnitten sind.
Schwerpunkte der Integration von KI sind:
- Datenanalyse: große Mengen an Betriebsdaten aus verschiedenen Quellen wie Protokollen, Metriken und Ereignissen werden analysiert, wobei KI-Modelle Muster und Anomalien im Datenkonvolut identifizieren und auf potenzielle Probleme hinweisen.
- Anomalie-Erkennung: KI-gestützte IT-Strukturen erkennen Abweichungen von normalen Betriebsmustern und könnenAnomalien oder aussergewöhnliche Aktivitäten aufspüren.
- Automatisierung: KI wird zur Automatisierung von Routineaufgaben und -Entscheidungen im IT-Betrieb, von der Skalierung von Ressourcen bis hin zur Ausführung von Wartungsaufgaben, eingesetzt.
- Kapazitätsplanung und -Optimierung: KI überwacht die Ressourcennutzung und erstellt Prognosen für zukünftige Kapazitätsanforderungen. Die Ressourcen-Zuweisung wird optimiert, Engpässe werden vermieden.
- Prävention und Forecast: Durch das Training von ML-Modellen auf historischen Daten kann Artificial Intelligence for IT Operations zukünftige Trends sowie Probleme vorhersagen. Präventive Maßnahmen können rechtzeitig ergriffen werden, um mögliche Ausfälle oder Störungen zu verhindern.
Weitergehende Informationen über das Potential von KI findest Du hier.
Wie funktioniert AIOps?
Die Funktionsweise der Artificial Intelligence for IT Operations kann mit folgenden Arbeitsschritten skizziert werden:
- Datenerfassung und -Aggregation: AIOps startet mit der Sammlung von umfangreichen Datensätzen aus verschiedenen Teilen der IT-Infrastruktur, wie Protokollen, Metriken, Ereignissen sowie Benutzeraktivitäten.
- Datenverarbeitung und -Vorbereitung: Die gesammelten Daten werden bereinigt, transformiert und für die Analyse vorbereitet. Hierzu gehört das Entfernen von Duplikaten ebenso wie die Zusammenführung von Datenquellen und das Aggregieren von Metriken.
- Muster- und Anomalie-Erkennung: KI-Modelle und ML-Algorithmen werden eingesetzt, um Muster und Anomalien innerhalb der Daten zu identifizieren. Die Modelle erkennen abnormales Verhalten sowie Anomalien, die auf Probleme oder Störungen hinweisen.
- Korrelation und Ursachenanalyse: AIOps-Plattformen können verschiedene Ereignisse und Daten miteinander in Beziehung setzen, um mögliche Ursachen für Anomalien zu identifizieren.
- Automatisierung: Basierend auf den erkannten Mustern kann Artificial Intelligence for IT Operations automatisierte Reaktionen oder Maßnahmen auslösen. Dies kann die automatische Skalierung von Ressourcen, das Ausführen von Wartungsaufgaben oder das Einleiten von Maßnahmen zur Fehlerbehebung umfassen.
- Berichterstattung und Visualisierung: Die gewonnenen Erkenntnisse können in übersichtlichen Dashboards und Berichten dargestellt werden.
Was ist der Unterschied zwischen Artificial Intelligence for IT Operations und MLOps?
AIOps und MLOps definieren zwei Bereiche ein und desselben Prozesses: Während sich Artificial Intelligence for IT Operations auf den Betrieb von IT-Systemen konzentriert, gewährleistet MLOps – Machine Learning Operations – die effektive Nutzung von ML-Modellen im Geschäftsbetrieb. Das Funktionsspektrum von MLOps umfasst die Verwaltung von maschinellen Lernmodellen beginnend von der Entwicklung bis hin zu deren Bereitstellung und Wartung in produktiven Umgebungen. Machine Learning Operations sind darauf ausgerichtet, die Kluft zwischen Datenwissenschaftlern, die Modelle entwickeln, und den IT-Teams, die diese Modelle in Betrieb nehmen, zu überbrücken. Sie umfassen spezifische Prozesse, Tools und Methoden, die die profitbringende Integration, Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen in Dein Unternehmen gewährleisten und erleichtern. Detaillierte Ausführungen zu MLOPs findest Du hier.
Folgende Tools und Plattformen sind unter anderen für MLOPs charakteristisch:
- Kubeflow unterstützt die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von ML-Modellen in Kubernetes-Clustern.
- MLflow: vereinfacht die Verwaltung von ML-Modellen von der Prototypentwicklung bis zur Bereitstellung. MLflow ermöglicht die Nachverfolgung von Experimenten, das Speichern und die Bereitstellung von Modellen.
- Data Version Control – DVC: ermöglicht die Nachverfolgung von Daten, Modellen und Experimenten. Es unterstützt die Wiederholbarkeit von ML-Workflows.
- TensorFlow Extended -TFX: erstellt Produktionspipelines für ML-Modelle. Die Plattform enthält Tools zur Datenvalidierung, Modellanalyse, Vorhersage- und Evaluationspipeline.
Ermöglicht wird die effiziente Nutzung von MLOPs allerdings erst durch den Einsatz eines erfahrenen Spezialisten. Hier findest Du versierte Ingenieure für maschinelles Lernen, die sich bestens in der Materie auskennen.
Was ist der Unterschied zwischen AIOps und DevOps?
Der Schwerpunkt von AIOps konzentriert sich auf den Einsatz von KI und ML im IT-Betrieb. Der Terminus DevOps hingegen beschreibt die Methodik von Zusammenarbeit und Koordination zwischen Software-Entwicklung (Development) und Unternehmen (IT-Operations). Ziel von DevOps ist es, die Bereitstellung von unternehmensgerechter Software zu beschleunigen, deren Qualität zu verbessern und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu fördern. DevOps umfasst Praktiken wie kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD), die Automatisierung von Bereitstellungsprozessen sowie die Verwendung von Infrastruktur-as-Code (IaC).
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Welche Anwendungsbeispiele gibt es für AIOps?
Das IT-Forschungsinstitut Gartner definiert fünf primäre Anwendungssegmente für AIOPs. Das erste und grundlegende ist die Optimierung des Big Data Managements. Große Mengen an Betriebs- und Leistungsdaten aus unterschiedlichen Quellen wie Servern, Netzwerken, Anwendungen und Sensoren werden analysiert und hinsichtlich Volumen, Veränderlichkeit, Vielfalt und Übertragungsgeschwindigkeit aufbereitet. Zudem kann AIOPs ML-Modelle verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Trends, Datenvolumina oder Leistungsmetriken zu treffen. Vorhersagen, die bei der Optimierung von Ressourcen und der Kapazitätsplanung hilfreich sein können.Verantwortlich für die Implementierung entsprechender Tools und eine reibungslose Interaktion mit anderen Bestandteilen der IT-Struktur ist der Big-Data-Ingenieur.
Weitere Anwendungsbereiche sind:
- Echtzeit-Performance-Analyse: AIOps kann Analysefunktionen bieten, um große Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten und sofort auf Abweichungen oder Probleme zu reagieren. Das ist besonders wichtig, um bei kritischen Ereignissen zeitnah agieren zu können. Die sofortige Identifizierung und Bereinigung von fehlerhaften oder unvollständigen Daten garantiert zuverlässige Analysen auf der Basis qualitativ hochwertiger Daten.
- Anomalie-Erkennung: AIOps identifiziert mithilfe von Algorithmen Anomalien und ungewöhnliche Aktivitäten innerhalb großer Daten-Konvolute. Das Modell ermöglicht damit ein frühzeitiges Erkennen von Sicherheitsverletzungen, Systemausfällen oder Performance-Problemen. Die Outlier Detection ermittelt dabei sogenannte Daten-Ausreißer, die sich immens von ‚gewohnten‘ Daten abheben und ein potentielles Problem in sich bergen können.
- Automatisierung: Die automatisierte Datensegmentierung von AIOps kann dazu beitragen, große Datensätze automatisch in relevante Segmente zu unterteilen, um gezielt Analysen und Berichte zu erstellen. In diesen Schwerpunkt fallen weiterhin das Cloud-Monitoring zur Überwachung der zur Verfügung stehenden Cloud-Infrastruktur, das Speicher- sowie das Virtualisierung-Monitoring. Die automatisierte Skalierung von Big Data-Plattformen durch AIOps ermöglicht die Bereitstellung von Ressourcen entsprechend aktueller Anforderungen.
- IT-Service- und Wartungsmanagement: AIOPs bietet Unterstützung bei der Identifizierung der Wurzelursachen von Fehlern, indem es Muster oder Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenpunkten erkennt. Datenverarbeitungspipelines in Big Data-Umgebungen werden überwacht, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten.
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Welche AIOps Tools gibt es?
Vielseitige AIOps-Tools optimieren den IT-Betrieb durch den Einsatz von KI und ML. Dies sind die gebräuchlichsten von ihnen:
- Dynatrace: Eine Plattform für das IT-Management, die KI nutzt, um die Leistung von Anwendungen, Infrastruktur und Benutzererfahrungen zu überwachen und zu optimieren.
- Splunk IT Service Intelligence: Ein Tool zur Ereigniskorrelation und -analyse, das KI und ML verwendet, um Probleme im IT-Betriebin Echtzeit zu erkennen und zu lösen.
- Moogsoft: Ein weiteres Tool zur Ereigniskorrelation, das mithilfe von KI Ereignisse identifiziert, priorisiert und gegebenenfalls Alarm auslöst.
- AppDynamics: Die Plattform gewährleistet KI-gestützte Einblicke in IT-Anwendungen und deren Infrastruktur.
- ServiceNow ITOM Predictive AIOps: Ein Tool für KI-gesteuerte Vorhersagen und Automatisierung des IT-Betriebes.
Weitere Tools, die abhängig von der jeweiligen IT-Infrastruktur eingesetzt werden können, sind New Relic, PagerDuty, ScienceLogic, IBM Watson AIOps sowie OpsRamp.
Welche Vorteile bringt AIOps für ein Unternehmen?
Aus der breiten Palette der Vorteile von AIOPs sollen hier die wichtigsten hervorgehoben werden:
- Proaktives Management durch Erkennung sowie automatische Beseitigung von Problemen und Anomalien in Echtzeit. Die Folge sind Vermeidung von Störungen oder Ausfallzeiten und ein verbessertes Service-Niveau.
- Effizientere Nutzung der IT-Ressourcen eines Unternehmens durch automatische Skalierung und Umverteilung entsprechend aktueller Anforderungen. AIOps-Plattformen können nahtlos in komplexe IT-Infrastrukturen integriert werden und ermöglichen eine flexible Anpassung an sich ändernde Anforderungen.
- Verbesserte Servicequalität durch eine kontinuierliche Überwachung und Analyse von Serviceleistungsdaten.
- Automatisierte Abläufe: AIOps kann repetitive Aufgaben und manuelle Prozesse automatisieren, etwa die Überwachung von Ereignissen, die Analyse von Protokollen und die Erstellung von Berichten.
- Datengestützte Entscheidungsfindung: Artificial Intelligence for IT Operations liefert umfassende Einblicke in den IT-Betrieb, basierend auf Analysen großer Datenmengen. Dies ermöglicht fundierte und datengestützte Entscheidungen, die das Unternehmen effektiver und agiler machen.
- Zeit- und Kostenersparnis durch die Automatisierung von Prozessen, eine effizientere Ressourcennutzung und die schnelle Identifikation von Problemen.
Wenn Du diese Vorteile auch für Dein Unternehmen nutzen möchtest, steht Dir ein IT-Projektmanager gern mit Rat und Tat zur Seite.
Welche Nachteile hat Artificial Intelligence for IT Operations?
Die Einführung von AIOps kann sehr komplex sowie zeitaufwendig sein und Veränderungen an bestehenden IT-Systemen, Datenquellen und Prozessen erfordern. Dabei eventuell auftretende Probleme erläutert ein Bericht des Gartner-Instituts, über den Du Dich auf dieser Webpage informieren kannst ,möglicherweise sind zusätzliche Schulungen erforderlich. Nachteilig könnte sich auswirken, dass von AIOPs-Modellen getroffene Entscheidungen zuweilen schwer nachvollziehbar sind, insbesondere wenn komplexe KI-Algorithmen ins Spiel kommen. Eine menschliche Überwachung von KI-Entscheidungen ist unumgänglich, um Fehlinterpretationen zu vermeiden. Besonders hohe Ansprüche müssen an einen zuverlässigen Datenschutz gestellt werden.
AIOps steht für Artificial Intelligence for IT Operations und bezieht sich auf den Einsatz von KI und ML zur Optimierung und Automatisierung von IT-Betriebsprozessen und -Aktivitäten. Es umfasst die Analyse von Betriebsdaten, die Erkennung von Anomalien, automatisierte Reaktionen und die Verbesserung der Servicequalität.
Beispiele für AIOps-Tools sind KI-gestützte Plattformen wie Dynatrace, Splunk IT Service Intelligence, AppDynamics, Moogsoft und New Relic.
AIOps wird in IT-Organisationen eingesetzt, um den Betrieb von IT-Infrastrukturen zu optimieren, Störungen frühzeitig zu erkennen und automatisierte Maßnahmen zur Verbesserung der Servicequalität zu ermöglichen. Es findet verbreitet Anwendung in verschiedenen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Telekommunikation.
