Alarmflut reduzieren durch intelligente Gruppierung von Alarmierungen
Alert Noise und seine Folgen verstehen
In einer idealen Welt würde jede Alarmierung ein einziges kritisches Problem signalisieren. Tatsächlich kommen Alarmierungen aber oft in Wellen auf die IT-Teams zu. Unter Alert Noise (Alarmflut) versteht man die überwältigende Menge an Benachrichtigungen, die Bereitschaftsteams bei Störungen erhalten - viele von ihnen redundant oder irrelevant. Dies kann zu Alarm Fatigue (Alarmmüdigkeit) führen, bei der kritische Probleme aufgrund der hohen Anzahl an Meldungen übersehen werden.
So kann die Verringerung der Alarmflut Ihrem Team helfen:
1. Konzentration: Durch die Gruppierung ähnlicher Alarmierungen kann sich Ihr Team auf die Incident-Response konzentrieren, anstatt sich durch die Menge an Meldungen zu kämpfen.
2. Effizienz: Weniger und relevantere Alarmierungen führen zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und einer schnelleren Lösung des Problems.
3. Stressreduzierung: Eine überschaubare Menge an Alarmierungen minimiert das Risiko der Alarmmüdigkeit, bei der wichtige Probleme aufgrund der überwältigenden Anzahl von Meldungen übersehen werden könnten.
Deduplizierung und Verarbeitung von Alarmierungen
Übermäßige Alarmflut, die durch mehrere ähnliche Meldungen verursacht wird, kann Incident Response-Teams überfordern. Anstatt das Team mit Meldungen für jedes Problem zu bombardieren, werden Alarmierungen durch Deduplizierung zu einem einzigen, umsetzbaren Element zusammengefasst. Dieser Prozess basiert auf der semantischen Ähnlichkeit von Ereignissen, das heißt: Meldungen mit der gleichen Bedeutung, auch wenn sie sich im Wortlaut unterscheiden, werden gruppiert. ilert setzt KI-gestützte Techniken ein, um Alarmierungen zu vergleichen und ähnliche Meldungen zusammenzufassen.
Was sind Embedding-Modelle?
Embedding-Modelle sind die Säule der KI-gesteuerten Alert Deduplication. Diese Modelle übersetzen menschliche Sprache in numerische Darstellungen oder Vektoren, die die Bedeutung des Textes erfassen. Durch die Nutzung dieser Vektoren können Systeme verwandte Warnmeldungen effektiv vergleichen und gruppieren. So wird eine präzisere und aussagekräftigere Deduplizierung möglich, die die Alarmflut unterbindet.
Vector Embeddings sind mathematische Darstellungen von Daten in einem hochdimensionalen Raum, in dem jedes Datenelement - sei es ein Wort, ein Satz oder ein Dokument - als ein Punkt in diesem Raum dargestellt wird. Die Magie der Einbettungen liegt in ihrer Fähigkeit, ähnliche Elemente nahe beieinander zu positionieren, wodurch es einfacher wird, verwandte Daten zu identifizieren und zu gruppieren. Einbettungsmodelle können komplexen Text - wie zum Beispiel eine Warnmeldung - umwandeln, so dass das System gleichlautende Alarmierungen zusammenfassen und deduplizieren kann.
Alert Deduplication implementieren
1) Vorverarbeitung von Alarmierungen
Der erste Schritt bei der Deduplizierung ist die Vorverarbeitung. Dazu gehört die Vereinheitlichung des Formats der eingehenden Warnmeldungen und die Bereinigung der Daten durch Entfernen irrelevanter Elemente wie Zeitstempel und IDs. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass alle Alarmierungen vergleichbar und für eine genaue Deduplizierung bereit sind.
2) Generierung von Texteinbettungen
Nach der Vorverarbeitung wird jede Alarmierung mit Hilfe eines vorab trainierten Modells wie BERT oder OpenAI in eine Vektoreinbettung umgewandelt. Vektoren repräsentieren die Bedeutung der Warnmeldungen und ermöglichen einen effektiven Vergleich und eine Gruppierung während der Deduplizierung.
3) Implementierung der Deduplizierungslogik
Sobald die Alarmierungen vektorisiert sind, verwendet das System Ähnlichkeitsmaße wie die Kosinusähnlichkeit, um sie zu vergleichen. Wenn zwei Alarmierungen auf der Grundlage eines vordefinierten Schwellenwerts als ähnlich genug eingestuft werden, werden sie zu einer einzigen Meldung zusammengeführt. Dieser Schwellenwert kann sehr fein abgestimmt werden, um die Genauigkeit der Deduplizierung einzustellen.
4) Kontinuierliches Feedback und Optimierung
Eine Feedback-Schleife ist notwendig, da sie es den Anwendern ermöglicht, fehlende Duplikate oder falsch-positive Ergebnisse zu markieren, so dass das System durch eine Änderung der Schwellenwerte und Feinjustierung der Einbettungsmodelle ständig verbessert werden kann.
Wichtige Überlegungen für eine effektive Deduplizierung
Einbettungsmodelle sind zwar ein leistungsfähiges Werkzeug für die Deduplizierung, aber es müssen mehrere wichtige Aspekte beachtet werden:
- Die Auswahl des idealen Modells: Die Wahl des richtigen Einbettungsmodells entscheidet darüber, wie gut Ihr Deduplizierungsprozess funktioniert. Fein abgestimmte oder domain-spezifische Modelle sind besser in der Lage, die nuancierten Informationen Ihrer Alarmierungen zu erfassen und die Deduplizierung zu optimieren.
- Den optimalen Schwellenwert bestimmen: Die Festlegung eines geeigneten Schwellenwerts ist von entscheidender Bedeutung. Wenn ein Schwellenwert zu niedrig angesetzt ist, können unterschiedliche Alarmierungen fälschlicherweise zusammengefasst werden, während ein zu hoch angesetzter Schwellenwert dazu führen kann, dass Duplikate übersehen werden. Um das ideale Gleichgewicht zu finden, sind kontinuierliche Tests und Anpassungen erforderlich
Alert Noise verringern mit ilert
ilertAI bietet mit seinen fortschrittlichen Deduplizierungs- und Incident-Management-Funktionen eine leistungsstarke Lösung zur Reduzierung der Alarmflut. Durch die Integration in Ihre Monitoring-Tools vereinheitlicht ilert eingehende Alarmierungen und nutzt KI-gesteuerte Techniken, um doppelte Benachrichtigungen zu identifizieren und zusammenzuführen. Dieser Prozess reduziert die Menge an Alarmierungen erheblich, so dass sich Ihr Team auf die Behebung von Störungen konzentrieren kann.
Mit ilert können Sie sicherstellen, dass nur die relevantesten Alarmierungen Ihr Team erreichen, wodurch das Risiko, dass kritische Probleme übersehen werden, verringert und die Incident Response insgesamt verbessert wird.
