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AIOps-Ansatz liefert klare Vorteile


AIOps: Warum wir künstliche Intelligenz im IT-Betrieb brauchen
Cloud-Infrastrukturen, Serverless und Edge Computing sind nur einige Beispiele für neue Technologien, die die IT-Landschaften komplizierter machen

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Über Fehler in ihrem IT-Betrieb erfahren Unternehmen heute meist dadurch, dass sich Kunden über Probleme beschweren. Eine Umfrage von AppDynamics hat ergeben, dass 58 Prozent der IT-Teams durch Anrufe oder Kunden-E-Mails über Fehlfunktionen informiert werden. Führungskräfte oder andere Mitarbeiter außerhalb der IT entdecken 55 Prozent der bekannten Probleme. 38 Prozent werden durch User Posts in sozialen Netzwerken aufgedeckt.

Natürlich wäre es für alle Beteiligten besser, wenn Unternehmen Fehler finden, bevor sich Kunden beschweren, oder sogar strukturelle Probleme so früh erkennen, dass Fehler gar nicht erst auftreten. Die enorme Komplexität heutiger Systeme und Infrastrukturen erlaubt das, zumindest auf konventionellen Wegen, nicht mehr. In einem vergleichsweise einfachen technischen System, wie einer Dampfmaschine, kann ein guter Maschinist durch regelmäßige Wartung für einen reibungslosen Betrieb sorgen. Er weiß, wo er seine Maschine schmieren muss, welche Belastungen er ihr zumuten kann und wann es Zeit wird, Verschleißteile auszutauschen. In modernen digitalen Systemen können Menschen dieses Verständnis nicht mehr erreichen.

Jede Geschäftstransaktion basiert heute auf einer immensen Zahl an Abhängigkeiten. Cloud-Infrastrukturen, Serverless und Edge Computing sind nur einige Beispiele für neue Technologien, die die IT-Landschaften komplizierter machen. Dazu kommen immer schnellere Release-Zyklen durch DevOps, immer mehr mobile Geräte und ein exponentielles Datenwachstum im Allgemeinen.

Technologie ist nicht das Problem, sondern die Lösung
Die technologische Entwicklung können und wollen wir nicht zurückdrehen. Kaum jemand möchte zurück ins Dampfzeitalter, oder wieder mit Windows 98 arbeiten. Es geht nun darum, dass wir der Komplexität im IT-Betrieb mit neunen Technologien begegnen. Dreh- und Angelpunkt des Komplexitätsproblems ist die Datenflut, vor der menschliche Analysten kapitulieren. Auch konventionelle Monitoring-Tools schaffen nur bedingt Abhilfe, da sie nur reaktives Eingreifen erlauben und von Mitarbeitern immer wieder an veränderte Situationen angepasst werden müssen.

Mit selbstlernenden Algorithmen und automatisierter Mustererkennung auf Basis künstlicher neuronaler Netze können wir heute Machine Learning realisieren. Dabei werden Daten automatisch ausgewertet, in einer Geschwindigkeit, die früher unvorstellbar schien. Diese, allgemein als Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz charakterisierte Technologie erlaubt es außerdem, aus der Analyse großer Datenmengen belastbare Vorhersagen abzuleiten.

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) ist die Zukunft
Mit traditionellen Methoden kann man in modernen Systemen nur Symptome verfolgen. Innovative Lösungen, wie die Cognition Engine von AppDynamics, sind dagegen in der Lage, automatisch mögliche Ursachen zu identifizieren. Das kommt einer 180-Gradwende im Application Performance Management gleich. Eine Anomalieerkennung, die auf dynamisch ermittelten Schwellenwerten (Dynamic Baselining) basiert, erkennt Probleme wesentlich schneller als traditionelle Systeme und macht eine Benutzerkonfiguration überflüssig, da sie sich im Betrieb selbst trainiert. Auch die Ursachenanalyse wird wesentlich vereinfacht. So kann das System anhand maschinell erlernter Korrelationen vom Normalzustand abweichende Kennzahlen selbstständig isolieren.

Der AIOps-Ansatz liefert Unternehmen klare Vorteile:

1. Transparenz
Die Zusammenhänge in komplexen Systemen werden verständlich. Mitarbeiter sehen in Echtzeit, wie Anwendungen performen und was im Netzwerk geschieht. Das sorgt für eine bessere Zusammenarbeit von Netzwerk- und Anwendungs-Teams.

2. Insights
Die Ursachen und Hintergründe von Problemen werden, über die Symptome hinaus, sichtbar. Das ermöglicht fundiertere datenbasierte Entscheidungen.

3. Automatisierte Aktionen
Zu AIOps gehört auch eine automatisierte Fehlerbehebung, das reicht von einfachen Benachrichtigungen, über das Ausführen von Korrektur-Scripten, bis zur selbstständigen Einrichtung einer neuen Netzwerkrichtlinie.

Fazit
Anwendungen, die aus immer komplexerem Code bestehen, laufen in immer komplexeren Netzwerken. Für Menschen ist es schlicht nicht mehr möglich, alle diese Strukturen und die riesigen Datenmengen zu überblicken, weshalb Problemlösung im IT-Betrieb leider oft Behandlung von Symptomen, statt tiefgehender Fehleranalyse bedeutet. AIOps liefert IT-Teams die Analysekapazitäten, die sie brauchen um den Durchblick zu behalten. Intelligente Mustererkennung erlaubt es sogar, Fehler zu identifizieren, bevor diese zu Problemen führen.
(AppDynamics: ra)

eingetragen: 15.03.19
Newsletterlauf: 25.03.19

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Meldungen: Tipps und Hinweise

  • AIOps-Ansatz liefert klare Vorteile

    Über Fehler in ihrem IT-Betrieb erfahren Unternehmen heute meist dadurch, dass sich Kunden über Probleme beschweren. Eine Umfrage von AppDynamics hat ergeben, dass 58 Prozent der IT-Teams durch Anrufe oder Kunden-E-Mails über Fehlfunktionen informiert werden. Führungskräfte oder andere Mitarbeiter außerhalb der IT entdecken 55 Prozent der bekannten Probleme. 38 Prozent werden durch User Posts in sozialen Netzwerken aufgedeckt. Natürlich wäre es für alle Beteiligten besser, wenn Unternehmen Fehler finden, bevor sich Kunden beschweren, oder sogar strukturelle Probleme so früh erkennen, dass Fehler gar nicht erst auftreten. Die enorme Komplexität heutiger Systeme und Infrastrukturen erlaubt das, zumindest auf konventionellen Wegen, nicht mehr. In einem vergleichsweise einfachen technischen System, wie einer Dampfmaschine, kann ein guter Maschinist durch regelmäßige Wartung für einen reibungslosen Betrieb sorgen. Er weiß, wo er seine Maschine schmieren muss, welche Belastungen er ihr zumuten kann und wann es Zeit wird, Verschleißteile auszutauschen. In modernen digitalen Systemen können Menschen dieses Verständnis nicht mehr erreichen.

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  • Georedundanz gebender Rechenzentren

    Kurz vor Weihnachten hat das BSI (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik) seine Empfehlung für die Entfernung georedundanter Rechenzentren von fünf auf 200 Kilometer angehoben. Die Gründe für diese Empfehlung sind im neuen Leitfaden des BSI "Kriterien fu¨r die Standortwahl höchstverfügbarer und georedundanter Rechenzentren" genau dokumentiert. Was die Entfernung von einander Georedundanz gebender Rechenzentren betrifft, empfahl das BSI bisher einen Mindestabstand von fünf Kilometern. Mit der neuen, im Dezember 2018 veröffentlichten Empfehlung, hebt das BSI diese Distanz drastisch an. "Da es aber, insbesondere durch den Blick in die Vergangenheit, nicht möglich ist, zukünftige potentiell schädliche Situationen und Ereignisse ausreichend sicher vorherzusagen, sollten einander Georedundanz gebende Rechenzentren einen Mindestabstand von circa 200 Kilometer zueinander haben", führt das BSI in seinen Standort-Kriterien unter Punkt 3.3 aus - 40-mal so viel wie bisher. "Ist im Einzelfall ein deutlich geringerer Abstand unabweisbar", so das BSI weiter, " ist diese Notwendigkeit schriftlich ausführlich darzulegen und einer Risikoanalyse zu unterziehen". Doch auch dann, sollten georedundante Rechenzentren keinesfalls unter 100 Kilometer auseinanderliegen.

  • Cloud-Migration schnell und sicher umsetzen

    Entscheiden sich Unternehmen, ihre Applikationen in die Cloud zu migrieren, können sie nur profitieren. Denn die Cloud macht viele Digitalinnovationen überhaupt erst möglich. Allerdings kann beim Weg in die Cloud auch einiges schief gehen: Mangelndes Know-how, unrealistische Zeitvorgaben oder die Wahl der falschen Plattform sind gängige Stolpersteine. Richtig geplant wird die Migration in die Cloud jedoch zum Erfolgsprojekt. Rackspace hat drei Punkte zusammengestellt, auf die es bei der Planung ankommt.

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    Die Verlagerung von Geschäftsprozessen und Applikationen in die Cloud erfordert eine genaue Planung, damit die Datensicherheit zu jeder Zeit und in jedem Detail gewährleistet ist. Die Diskussion um den Einsatz von Cloud-Technologien ist mittlerweile nicht mehr von Sicherheitsbedenken geprägt. Heute wollen Unternehmen in erster Linie die damit verbundenen Chancen nutzen, um die Digitale Transformation voranzutreiben. Wenn Unternehmen komplette Geschäftsprozesse in die Cloud verlagern, lassen sich die erwarteten betriebswirtschaftlichen Ziele nur dann erreichen, wenn die Migration von Anfang an durch eine umfassende IT-Security-Strategie abgesichert ist - bei der die Sicherheit der Daten eine entscheidende Rolle spielt. NTT Security konkretisiert die wichtigsten Aktivitäten in fünf Schritten.

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    Das Nutzen von Cloud Computing-Services gehört für die Mehrheit der Unternehmen längst zum festen Bestandteil der IT-Strategie. Die Möglichkeit des Datenzugriffs jederzeit und überall bringt zahlreiche Vorteile mit sich, allen voran verbesserte Flexibilität und erhöhte Produktivität. Die gestiegene Popularität dieser Dienste ist jedoch von böswilligen Akteuren nicht unbemerkt geblieben, was neue Arten von Cyberangriffen hervorgebracht hat. Eine Taktik, die in den vergangenen Jahren zunehmend zum Einsatz kam, ist der sogenannte "Man-in-the-Cloud" (MitC)-Angriff.

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    As-a-Service-Lösungen verbreiten sich immer weiter. Dabei haben wir es längst nicht mehr mit einer einzigen Cloud zu tun. 82 Prozent der Unternehmen nutzen mehr als zehn verschiedene Public-Cloud-Dienste, so eine aktuelle Studie von McAfee. Dazu kommen noch Private Clouds und On-Premise-Systeme. Traditionelle Sicherheitssysteme stoßen im Angesicht dieser neuen komplexen Architekturen schnell an ihre Grenzen und Unternehmen drohen den Überblick zu verlieren. Rolf Haas, Enterprise Technology Specialist von McAfee, hat fünf Tipps um das zu verhindern:

  • Data Warehouse als erstes in die Cloud

    Die Migration des Data Warehouse in die Cloud ist für Unternehmen, die Teile ihrer Infrastruktur in die Cloud verlegen, ein wichtiger und über kurz oder lang auch notwendiger Schritt. Als eines der wichtigsten Puzzleteile der Infrastruktur, ist er leider auch meist sehr komplex und mit hohen Kosten verbunden. Anstatt die Migration dieses wichtigen Bestandteils der Dateninfrastruktur unnötig zu verzögern, können Unternehmen auf Automation setzen, um den Prozess zu vereinfachen. Ein wichtiges langfristiges Ziel vieler Unternehmen, im Prozess der Digitalen Transformation, ist die Nutzung von Cloud-Technologien. Schaut man sich die Zahlen der Cloud-Adaption jedoch genauer an, so sind offenkundig noch viele Unternehmen weit davon entfernt Teile ihrer Infrastruktur in die Cloud zu migrieren. Anstatt das langfristige Ziel Cloud, entschlossen anzupacken, prokrastinieren diese Unternehmen und setzen stattdessen oft auf Zwischenlösungen oder Abkürzungen. Und anstatt die wichtigen Bestandteile der Infrastruktur zuerst zu migrieren, wählen sie zuerst eher einfach zu migrierende Teile aus.

  • Datenstrategie braucht mehr als Tools

    Die Menschheit produziert 2,5 Trillionen Bytes pro Tag. In den letzten zwei Jahren wurden mehr Daten gesammelt, als in der gesamten Menschheitsgeschichte zusammen. Für jeden Menschen entstehen pro Sekunde 1,7 Megabyte neue Rohinformationen. Kurzum: Die Datenflut ist unaufhaltsam. Wobei diese Datenflut nicht automatisch bedeutet, dass daraus auch Wissen entsteht. Daten und Informationen an sich haben zunächst keinen Wert. Sie sind wie Rohdiamanten, die erst durch ihre Verarbeitung Brillanz gewinnen. Auch für Unternehmen entfalten Kundendaten erst ihren Wert, wenn sie ausgewertet einen Erkenntnisgewinn liefern, der zu neuen Handlungsoptionen führt. Das bedeutet, dass Unternehmen eine Datenstrategie brauchen, die ihre Geschäftsprozesse fundiert und leitet.