3. AIOps im Detail
3.1 Abstufungen von AIOps
AIOps bietet verschiedene Abstufungen der Integration von künstlicher Intelligenz in IT-Betriebsprozesse. Diese Abstufungen spiegeln den Grad der Automatisierung und Intelligenz wider, den AIOps in die IT-Operationen eines Unternehmens bringen kann.
Reaktive AIOps:
In der Anfangsphase von AIOps liegt der Schwerpunkt darauf, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren und visuell darzustellen. In dieser Phase werden Überwachungsdashboards eingerichtet, die den Zustand von IT-Systemen in Echtzeit anzeigen. Es werden auch einfache Alarme und Benachrichtigungen basierend auf vordefinierten Schwellenwerten generiert, um das IT-Team über potenzielle Probleme zu informieren.
Proaktive AIOps:
Mit dem Übergang zur proaktiven Phase beginnt die tiefere Integration von maschinellem Lernen in die IT-Betriebsprozesse. Das System ist nun in der Lage, Anomalien in den Daten zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen eskalieren. Es kann auch proaktive Maßnahmen vorschlagen oder sogar automatische Korrekturen an Systemen vornehmen, um potenzielle Probleme zu verhindern. Zu den Anwendungen in dieser Phase gehören die Anomalieerkennung, vorhersagende Analysen und die automatische Skalierung von IT-Ressourcen basierend auf dem aktuellen Bedarf.
Service-orientierte AIOps:
In der serviceorientierten Phase wird AIOps tief in den IT-Service-Management-Prozess integriert. Es geht nicht mehr nur darum, Systemprobleme zu erkennen und zu beheben. Stattdessen liegt der Fokus darauf, den gesamten Lebenszyklus von IT-Services zu optimieren. Dies kann die automatische Root-Cause-Analyse von Problemen, die Integration mit Ticketing-Systemen oder die Optimierung von Service-Level-Agreements (SLAs) umfassen.
Autonome AIOps:
Die autonome Phase stellt den Höhepunkt der AIOps-Entwicklung dar. In dieser Phase können IT-Systeme weitgehend unabhängig und ohne menschliches Eingreifen arbeiten. Sie sind in der Lage, komplexe Probleme zu diagnostizieren und zu beheben, und sie lernen kontinuierlich aus den Daten, um ihre Leistung und Effizienz zu verbessern. Dies führt zu einer vollständigen Automatisierung von IT-Betriebsprozessen, der Entwicklung von „selbstheilenden“ Systemen und der Fähigkeit des Systems, sich kontinuierlich an verändernde Bedingungen anzupassen.
Zusammengefasst bieten diese Abstufungen von AIOps einen strukturierten Ansatz zur Integration von künstlicher Intelligenz in IT-Betriebsprozesse, wobei jede Phase einen höheren Grad an Automatisierung und Intelligenz bietet.
3.2 Logische Bausteine für die Umsetzung von AIOps
Wie genau wird AIOps in der Praxis umgesetzt? Welche Bausteine sind notwendig, um eine voll funktionsfähige AIOps-Lösung zu erstellen? In diesem Abschnitt werden wir die logischen Bausteine untersuchen, die für die erfolgreiche Implementierung von AIOps erforderlich sind, von der Datenaggregation bis zur Sicherheit und Compliance.
In folgender Abbildung sind die wichtigsten logischen Bausteine für AIOps dargestellt.
Ein zentrales Element von AIOps ist die Datenaggregation, bei der Daten aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt werden. Dies umfasst Serverlogs, Netzwerkverkehrsdaten, Anwendungslogs und Datenbanktransaktionen. Das Hauptziel dabei ist es, ein zentrales Repository zu schaffen, das als solide Grundlage für Analysen und Aktionen dient.
Mit der ständig wachsenden Datenmenge kommt die Notwendigkeit, diese Daten effizient zu speichern und zu analysieren. Hier kommen Big-Data-Plattformen ins Spiel. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, große Datenmengen in Echtzeit zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, um den Anforderungen von AIOps gerecht zu werden.
Ein weiterer entscheidender Baustein von AIOps sind Maschinelles Lernen und KI-Modelle. Durch den Einsatz von Algorithmen und Modellen, die aus den gesammelten Daten lernen, können Vorhersagen getroffen oder Entscheidungen automatisiert werden. Dies ermöglicht es, Anomalien zu erkennen, zukünftige Probleme vorherzusagen, automatische Korrekturen vorzunehmen und ständig von den Daten zu lernen.
Um die Erkenntnisse und Vorhersagen der KI-Modelle in Aktionen umzusetzen, sind Automatisierung und Orchestrierung erforderlich. Mit spezialisierten Tools und Plattformen können Aktionen automatisch ausgeführt werden, wodurch eine schnelle Reaktion auf erkannte Probleme ermöglicht, Prozesse optimiert und manuelle Eingriffe reduziert werden.
Für die Benutzer ist es wichtig, einen klaren Überblick über die Daten und Erkenntnisse zu haben. Visualisierung und Dashboards bieten Schnittstellen, die es den Benutzern ermöglichen, die Daten in einer leicht verständlichen Form zu sehen, was zu einem besseren Verständnis der Systemgesundheit, einer schnellen Erkennung von Problemen und einer besseren Entscheidungsfindung führt.
Feedback-Schleifen sind ebenfalls ein integraler Bestandteil von AIOps. Sie ermöglichen es dem System, Rückmeldungen von Benutzern oder anderen Systemen zu erhalten und darauf zu reagieren, was zur kontinuierlichen Verbesserung der AIOps-Systeme beiträgt.
Die Integration mit ITSM- und DevOps-Tools ermöglicht eine nahtlose Verbindung von AIOps-Plattformen mit bestehenden IT-Service-Management- und DevOps-Tools, wie Ticketing-Systemen und CI/CD-Pipelines.
Schließlich ist Sicherheit und Compliance von größter Bedeutung. Es muss sichergestellt werden, dass alle AIOps-Aktivitäten den Sicherheits- und Compliance-Anforderungen des Unternehmens entsprechen, um Daten und Systeme zu schützen und Vorschriften und Standards einzuhalten.
Es ist wichtig zu betonen, dass diese logischen Bausteine nicht nur theoretische Konzepte sind, sondern auch in den Architekturen der AIOps-Umsetzung reflektiert werden sollten. Die konkrete Architektur und die Integration dieser Bausteine hängen stark vom spezifischen Use Case und den individuellen Anforderungen des Unternehmens ab. Je nach Ausprägung und Tiefe der AIOps-Implementierung können bestimmte Bausteine stärker betont oder angepasst werden. Dennoch bieten sie einen soliden Rahmen für die Entwicklung einer robusten und effizienten AIOps-Lösung. Es ist entscheidend, dass Unternehmen diese Bausteine in ihre AIOps-Strategie integrieren, um sicherzustellen, dass ihre Systeme nicht nur intelligent, sondern auch skalierbar, anpassungsfähig und zukunftssicher sind.
Zur weiteren Veranschaulichung ist in folgender Abbildung eine beispielhafte High-Level Architektur für eine AIOps-Plattform skizziert.
