AIOps, Artificial Intelligence for IT Operations, ist eine Methodik, die künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data-Analysen kombiniert, um verschiedene Aspekte des IT-Betriebs zu verbessern und zu automatisieren. Der Begriff steht für einen neuen Ansatz zur Bewältigung der Komplexität und des Datenvolumens moderner IT-Umgebungen. Es gibt bereits eine Vielzahl von Technologien, die in AIOps angewendet werden; hier sind die wichtigsten:

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Big Data Analytics: Verarbeitung großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen, so dass eine umfassende Analyse sichergestellt wird.

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Natural Language Processing (NLP) hilft, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen, was für die Analyse von Protokollen nützlich ist, sowie für Dokumentationen und persönlicheKommunikation in Chats und Support-Tickets.

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Maschinelle Lernalgorithmen (ML) erkennen ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen in IT-Systemen und identifizieren potenzielle Probleme, bevor sie eskalieren. ML-Modelle analysieren historische Daten, um zukünftige Vorfälle vorherzusagen, und ermöglichen so ein proaktives Incident-Management.

AIOps im Incident-Management

Die AIOps-Methodik wurde umfassend in Incident-Management-Prozesse integriert und hat neue Ansätze zur Reaktion auf kritische Probleme ermöglicht. Hier sind einige Komponenten, die bereits in der ilert Incident-Management-Plattform umgesetzt wurden:

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Intelligente Alarmierung: Alarmmüdigkeit ist immer noch ein häufiges Problem für IT-Spezialisten. Die ilert-KI reduziert die Menge von Benachrichtigungen, indem sie Alarmierungen analysiert und je nach Inhalt gruppiert oder Alarmierungen, , die denselben Kriterien entsprechen, herausfiltert und verwirft.

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Automatisierte Problemlösung: AIOps-gesteuerte Funktionen können typische Aufgaben und Reaktionen auf bestimmte Arten von Vorfällen automatisieren. Zum Beispiel kann die KI automatisch Status-Seiten aktualisieren und Informationen zu den am Vorfall beteiligten Diensten bereitstellen. Dies beschleunigt die Incident-Response-Verfahren und verkürztentsprechend die Mean Time to Resolution (MTTR).

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Schnelleres Lernen: KI-unterstützte Funktionen übernehmen die Last manueller Aufgaben, wie das Dokumentieren des Vorfalls nach dessen Lösung. Die KI kann in Sekundenschnelle alle betreffenden Kommunikationen durchsuchen und die durchgeführten Maßnahmen beschreiben, um ein aussagefähiges Postmortem-Dokument zur weiteren Verbesserung vorzubereiten.

Muss jedes Unternehmen AIOps implementieren?

Ilert empfiehlt die Implementierung von AIOps für Ihre IT-Infrastruktur, wenn Folgendes auf Sie zutrifft:

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1. Zunehmende Komplexität: Erwägen Sie die Implementierung von AIOps, wenn Ihre IT-Infrastruktur an Komplexität und Größe zunimmt und mit traditionellen Toolsnur schwer zu verwalten ist. Oder wenn Ihr Unternehmen mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen konfrontiert ist, die analysiert und korreliert werden müssen.
2. Optimierung der betrieblichen Effizienz: AIOps kann dazu genutzt werden, um  Ressourcen besser einzusetzen, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert und manuelle Arbeiten reduziert werden.
3. Die Lösung von Vorfällen dauert zu lange: Eine hohe MTTR (Mean Time to Resolution) zeigtden Bedarf an effektiverer Ursachenanalyse und Verbesserung der Incident-Response-Verfahren auf.