4. Use-Cases
4.1 Eine Liste typischer Use-Cases
AIOps, die Anwendung von künstlicher Intelligenz auf IT-Betriebsprobleme, bietet eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von IT-Systemen zu steigern. Im Folgenden werden einige der typischsten Anwendungsfälle von AIOps vorgestellt, die zeigen, wie diese Technologie dazu beitragen kann, IT-Operationen zu transformieren und zu optimieren.
Anomalie Erkennung:
In der Automatisierung von Betriebsabläufen steht die effiziente Problemlösung im Vordergrund. Das Hauptziel ist die Minimierung der durchschnittlichen Wiederherstellungszeit (MTTR). Dies wird durch die automatische Erkennung von Anomalien und schnelle Benachrichtigung, also eine zügige durchschnittliche Entdeckungszeit (MTTD), erreicht. Um die MTTR jedoch noch weiter zu reduzieren, ist eine automatische Analyse der Ursachen unerlässlich.
Traditionelle Überwachungswerkzeuge legen ihren Fokus auf Anwendungsleistung und etablierte Methoden, um normales von abweichendem Verhalten zu unterscheiden. Das Definieren von Anomalieschwellenwerten ist komplex und erfordert oft den Einsatz von fortgeschrittenen statistischen Methoden wie dem maschinellen Lernen. Insbesondere in Cloud-Umgebungen stoßen herkömmliche Methoden an ihre Grenzen.
In modernen Mikroservice-Architekturen kann ein einzelner Fehler zahlreiche verbundene Dienste beeinträchtigen. Ein solches Problem kann zu einer Flut von Alarmmeldungen führen. Traditionelle Überwachungslösungen können dieses Problem oft nicht effektiv adressieren, sodass es an den IT-Teams liegt, die Flut an Meldungen zu interpretieren und zu priorisieren. Dies kann zu zeitaufwändigen und frustrierenden Diagnosesitzungen führen.
AIOps bietet hier die Fähigkeit, IT-Systeme kontinuierlich zu überwachen. Dabei werden ungewöhnliche Muster oder Abweichungen von der Norm erkannt, die auf potenzielle Probleme hinweisen könnten. Dies ermöglicht es den Teams, proaktiv zu handeln, bevor diese Anomalien zu ernsthaften Problemen werden. Außerdem ist mit AIOps eine automatische Bestimmung der zugrunde liegenden Hauptursache möglich.
Root-Cause-Analyse:
Wenn es zu einem Systemausfall oder einem anderen kritischen Problem kommt, kann AIOps durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen schnell die zugrunde liegende Ursache identifizieren. Dies beschleunigt den Problembehebungsprozess erheblich.
Ohne AIOps besteht eine große Herausforderung darin, dass eine enorme Komplexität der Systeme und Umgebungen (insbesondere im Multi-Cloud-Kontext) sowie Datenvolumen eine Überwachung, ein Verständnis, das Handeln sowie eine Ursachenanalyse durch Menschen abhängig von der konkreten Umgebung mindestens herausfordernd, wenn nicht unmöglich, machen.
Mit AIOps können zahlreiche Ansätze für eine Ursachenanalyse gewählt werden. Ein Beispiel ist die Verwendung einer deterministischen KI, z.B. basierend auf Fehlerbäumen.
Kapazitätsplanung:
AIOps kann historische Daten analysieren, um Trends und Muster zu erkennen. Auf diese Weise kann es vorhersagen, wann die Kapazität von Systemen oder Netzwerken erhöht werden muss, um zukünftige Anforderungen zu erfüllen, wodurch Ausfallzeiten und Leistungsprobleme vermieden werden.
Automatische Fehlerbehebung:
Ein weiterer Vorteil von AIOps ist die Fähigkeit zur automatischen Fehlerbehebung. Bei der Erkennung eines Problems kann das System automatisch vordefinierte Korrekturmaßnahmen ergreifen, was die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens minimiert und die Reaktionszeit erheblich verkürzt.
Netzwerkanalyse und ‑optimierung:
Durch die Analyse des Netzwerkverkehrs kann AIOps Engpässe und andere Probleme identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann es Vorschläge zur Optimierung des Netzwerks machen, um eine maximale Leistung sicherzustellen.
Vorhersagende Wartung:
Anstatt zu warten, bis Hardwarekomponenten ausfallen, kann AIOps vorhersagen, wann diese Komponenten wahrscheinlich versagen werden. Dies ermöglicht proaktive Wartungsmaßnahmen oder den Austausch von Komponenten, bevor sie ausfallen, wodurch Ausfallzeiten vermieden werden.
Integration von IT-Operationen und DevOps:
AIOps kann eine Brücke zwischen IT-Betriebsteams und Entwicklerteams schlagen. Es bietet wertvolle Einblicke in die Systemleistung und hilft dabei, Probleme im neu implementierten Code oder in der Infrastruktur schnell zu identifizieren, was zu einer besseren Zusammenarbeit und schnelleren Problembehebung führt.
Durch die Integration dieser Anwendungsfälle in ihre IT-Strategie können Unternehmen sicherstellen, dass sie das volle Potenzial von AIOps ausschöpfen und ihre IT-Systeme effizienter und reaktionsfähiger machen.
4.2 Situationen, in denen AIOps möglicherweise nicht optimal ist
Während AIOps eine revolutionäre Technologie in der IT-Betriebswelt darstellt, gibt es bestimmte Szenarien, in denen es möglicherweise nicht der beste Ansatz ist. Ein solches Szenario sind einmalige, nicht wiederkehrende Probleme. Diese sind oft unvorhersehbar, da sie nicht durch historische Daten oder wiederkehrende Muster gekennzeichnet sind. Ein klassisches Beispiel hierfür ist ein menschlicher Fehler bei der Konfiguration eines Systems, der zu unerwarteten Ausfällen führen kann.
Darüber hinaus gibt es Probleme, die ein tiefes menschliches Verständnis und Fachwissen erfordern. Diese komplexen Herausforderungen können nicht allein durch Algorithmen gelöst werden. Zum Beispiel könnte ein spezifisches Geschäftsproblem auftreten, das eine Anpassung der Geschäftslogik in einer Softwareanwendung erfordert. Solche Probleme erfordern oft eine menschliche Intuition und ein Verständnis für das zugrunde liegende Geschäftsumfeld.
Ein weiterer Bereich, in dem AIOps an seine Grenzen stößt, sind Probleme, die eine physische Intervention erfordern. Einige Probleme können nicht remote oder automatisch gelöst werden. Ein Hardware-Ausfall, bei dem eine kritische Komponente ersetzt werden muss, ist ein solches Beispiel. In solchen Fällen ist menschliches Eingreifen unerlässlich.
Schließlich gibt es situative Entscheidungen, die auf dem aktuellen Kontext oder der spezifischen Situation basieren. Diese Entscheidungen sind oft nuanciert und können nicht leicht durch Daten oder Algorithmen vorhergesagt werden. Beispielsweise könnten Entscheidungen über IT-Budgets oder die Auswahl von Technologiepartnern je nach den aktuellen Geschäftsanforderungen und ‑zielen variieren.
Insgesamt, obwohl AIOps in vielen Bereichen der IT-Betriebsführung Vorteile bietet, ist es wichtig zu erkennen, dass es nicht für jede Situation die ideale Lösung ist.
4.3 Praktisches Beispiel 1
Szenario
In einem großen Finanzunternehmen, das Online-Banking-Dienste für seine Kunden anbietet, trat ein wiederkehrendes Problem auf.
Problem
Die Bank bemerkte, dass ihre Server während der Gehaltszahlungszeiträume am Monatsende regelmäßig überlastet waren. Dies resultierte in langsamen Reaktionszeiten und gelegentlichen Ausfällen des Online-Banking-Systems. Solche technischen Schwierigkeiten führten zu erheblicher Unzufriedenheit und zahlreichen Beschwerden der Kunden.
AIOps-Lösung
Um dieses Problem zu adressieren, griff das IT-Team der Bank auf AIOps-Technologien zurück. Zunächst integrierten sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Serverlogs, Anwendungslogs, Netzwerkverkehrsdaten und Datenbanktransaktionen. Ein daraufhin implementiertes AIOps-System überwachte diese Daten kontinuierlich in Echtzeit. Durch Training auf normalem Verhalten konnte das System Anomalien, wie ungewöhnlich hohen Datenverkehr oder Serverlast, frühzeitig erkennen.
Mit der Fähigkeit des maschinellen Lernens identifizierte das AIOps-System Muster in den Daten und erkannte, dass es regelmäßig zu Spitzenbelastungen am Monatsende kam, wenn Gehälter ausgezahlt wurden. Auf Basis dieser Erkenntnisse konnte das System zukünftige Spitzenbelastungen vorhersagen. Um solchen Belastungsspitzen proaktiv zu begegnen, wurde eine Automatisierungsfunktion implementiert. Das AIOps-System konnte so vor einer erwarteten Spitzenlast automatisch zusätzliche Ressourcen, wie zusätzliche Server oder Datenbankinstanzen, bereitstellen – ein Prozess, der oft als „Auto-Scaling“ bezeichnet wird.
Darüber hinaus ermöglichte das System tiefergehende Analysen, um die Ursachen bestimmter Probleme zu identifizieren. Beispielsweise konnte es ineffiziente Datenbankabfragen identifizieren, die zu den Verzögerungen beitrugen. Eine kontinuierliche Feedback-Schleife sorgte dafür, dass das IT-Team stets über Erkenntnisse und Aktionen des AIOps-Systems informiert wurde. Dies ermöglichte es dem Team, das System regelmäßig weiter zu trainieren und anzupassen, um seine Genauigkeit und Effektivität stetig zu verbessern.
Ergebnis
Dank der Implementierung von AIOps konnte die Bank schließlich ihre Online-Banking-Dienste auch während der Spitzenzeiten zuverlässig und effizient anbieten. Dies führte zu einer deutlichen Steigerung der Kundenzufriedenheit durch reduzierte Ausfallzeiten und verbesserte Reaktionszeiten. Das IT-Team der Bank konnte nun proaktiv agieren und seine Ressourcen wesentlich effizienter nutzen, anstatt nur reaktiv auf auftretende Probleme zu reagieren.
4.4 Praktisches Beispiel 2
Szenario
Ein renommiertes Unternehmen setzt ServiceNow als primäre IT Service Management (ITSM) Plattform ein. Das IT-Team sieht sich täglich mit Hunderten von Incidents konfrontiert, die einer manuellen Überprüfung und Kategorisierung bedürfen. Ein Großteil dieser Incidents tritt wiederholt auf und könnte automatisiert behandelt werden. Allerdings gestaltet sich ihre effiziente Verwaltung aufgrund des hohen Volumens und der Komplexität als herausfordernd.
AIOps-Lösung
Um dieser Herausforderung zu begegnen, wurde ein AIOps-System implementiert, das kontinuierlich Daten sowohl aus ServiceNow als auch aus anderen Überwachungstools und Systemlogs sammelt. Mit Hilfe von maschinellem Lernen ist das System in der Lage, Anomalien in den Daten zu erkennen. Ein plötzlicher Anstieg von Incidents nach einem Software-Update, bei denen alle ein ähnliches Problem melden, wäre ein solches Beispiel.
Das AIOps-System bietet zudem die Möglichkeit, eingehende Incidents in ServiceNow automatisch zu kategorisieren. Es nutzt die gesammelten Daten und erlernten Muster, um den Schweregrad des Incidents zu bestimmen und ihn dem zuständigen Team zuzuweisen. Für bekannte und wiederkehrende Probleme kann das System automatisch Lösungsvorschläge aus der Knowledge Base von ServiceNow generieren und diese dem zuständigen Mitarbeiter oder sogar direkt dem Endbenutzer präsentieren.
In bestimmten Fällen ist das AIOps-System sogar in der Lage, proaktiv zu handeln und ein Problem zu beheben, bevor es zu einem Incident eskaliert. Beispielsweise könnte es autonom einen fehlerhaften Server neu starten oder einen erforderlichen Patch anwenden. Das System profitiert von einer kontinuierlichen Feedback-Schleife, indem es aus den in ServiceNow gelösten Incidents lernt und seine Algorithmen entsprechend anpasst. Es kann auch Vorschläge für langfristige Lösungen oder Verbesserungen machen, um wiederkehrende Probleme zu verhindern. Zusätzlich bietet das AIOps-System Dashboards und Berichte, die Trends, häufig auftretende Probleme und die Performance des IT-Teams visualisieren. Dies ermöglicht den Führungskräften, fundierte Entscheidungen zu treffen und die IT-Strategie entsprechend anzupassen.
Ergebnis
Durch die nahtlose Integration von AIOps in ServiceNow konnte das Unternehmen seine IT-Incidents wesentlich effizienter verwalten. Dies führte zu kürzeren Lösungszeiten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit. Das IT-Team kann sich nun stärker auf komplexere Herausforderungen konzentrieren, während das AIOps-System routinemäßige und wiederkehrende Aufgaben autonom übernimmt.
5. Risiken und Herausforderungen bei AIOps
Die Implementierung von AIOps in Unternehmen verspricht viele Vorteile, bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen und Risiken mit sich. Es ist entscheidend, diese zu erkennen und geeignete Strategien zu entwickeln, um sie zu bewältigen.
Datenqualität und ‑integrität
Die Grundlage für effektive AIOps und Smart Operations bildet die Qualität der Daten. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Vorhersagen oder Entscheidungen führen. Dies birgt das Risiko, dass Fehlentscheidungen getroffen werden, die wiederum zu ineffizienten Betriebsabläufen führen können.
Komplexität der Integration
Die Integration von AIOps erfordert das Zusammenspiel verschiedener Systeme, Tools und Datenquellen. Eine unzureichende Integration kann zu Datenlücken und Inkonsistenzen führen, was wiederum ineffiziente Prozesse zur Folge hat.
Übermäßige Abhängigkeit von Automatisierung
Während Automatisierung viele Vorteile bietet, kann ein übermäßiges Vertrauen darauf dazu führen, dass menschliche Überwachung und Eingriffe vernachlässigt werden. Dies kann besonders problematisch sein, da automatisierte Systeme nicht fehlerfrei sind und unvorhergesehene Situationen möglicherweise nicht richtig bewältigen können.
Widerstand gegen Veränderungen
Die Einführung neuer Technologien kann bei Mitarbeitern zu Unsicherheiten führen, insbesondere wenn sie befürchten, dass ihre Rollen durch Automatisierung ersetzt werden könnten. Dieser Widerstand kann die Implementierung und Akzeptanz von AIOps erheblich verlangsamen oder gar verhindern.
Sicherheitsbedenken
Neue Technologien können auch neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um Datenverletzungen, Cyberangriffe oder den Missbrauch von Automatisierungsfunktionen zu verhindern.
Hohe Anfangsinvestitionen
Die Implementierung von AIOps erfordert erhebliche Investitionen in Technologie, Schulung und Prozessgestaltung. Wenn diese Implementierung nicht erfolgreich ist, könnten diese Investitionen verloren gehen.
Fehlende Fachkenntnisse
Die Einführung von AIOps erfordert spezialisiertes Wissen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Datenanalyse. Ein Mangel an diesem Know-how kann zu ineffizienten oder fehlerhaften Implementierungen führen.
Skalierbarkeitsprobleme
AIOps-Systeme müssen in der Lage sein, mit dem Wachstum eines Unternehmens zu skalieren. Wenn sie dies nicht tun, können Leistungsprobleme oder Systemausfälle auftreten.
Fehlende Standardisierung
Da es möglicherweise keine festen Standards oder Best Practices für AIOps gibt, können Inkonsistenzen in der Implementierung auftreten. Dies kann zu Integrationsproblemen und ineffizienten Prozessen führen.
Fehlende Klarheit über den ROI (Return on Investment)
Die Bestimmung des genauen ROI von AIOps-Initiativen kann eine Herausforderung darstellen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie realistische Erwartungen an den Wert dieser Initiativen haben.
Abschließend ist zu sagen, dass die erfolgreiche Implementierung und der Betrieb von AIOps eine sorgfältige Planung, kontinuierliche Überwachung und die Bereitschaft erfordern, sich an verändernde Bedingungen und Anforderungen anzupassen.
