Was ist AIOps?

„AIOps“ steht für „Artificial Intelligence for IT Operations“ und automatisiert IT-Prozesse wie die Anomalieerkennung, die Ereigniskorrelation, das Ingestieren und die Verarbeitung operativer Daten durch Nutzung von Big Data und Machine Learning.

Dank AIOps können Teams den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Erkennen, Verstehen, Untersuchen und Beheben von Incidents deutlich reduzieren. Die Zeitersparnis bei der Beseitigung von Problemen ermöglicht es IT-Teams, sich auf Aufgaben und Projekte zu konzentrieren, die tatsächlich Werte schaffen.

AIOps konsolidiert das Monitoring und bringt Machine Learning und statistische Analysen ein, um Bedrohungen zu erkennen und Probleme in Echtzeit zu beheben. Dabei kommt typischerweise eine skalierbare Datenplattform zum Einsatz, auf der alle Arten von IT-Daten zusammengeführt werden können, wie z. B. die folgenden:

• historische Daten
• Logs und Metriken
• Performance- und Ereignisdaten
• Infrastruktur- und Netzwerkdaten
• Incident-bezogene Daten
• Anwendungsdaten, wie z. B. Traces

Da alle diese Daten zentralisiert sind, können AIOps-Tools erweiterte Analysen und Machine Learning anwenden, um Probleme, die Aufmerksamkeit erfordern, korrekt und proaktiv zu identifizieren. Diese Tools sind notwendig, um die schiere Menge von Rohdaten zu analysieren, die Unternehmen und Organisationen heutzutage erzeugen. Diese Daten sind oft komplex, da Anwendungen, Workloads und Deployments weiterhin verteilt und über die Cloud (Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen) verstreut sind.

AIOps-Plattformen helfen, die Komplexität zu verwalten und mit dem rasanten Tempo moderner Umgebungen Schritt zu halten. Diese Tools helfen IT-Teams bei den folgenden Aufgaben:

• Identifizieren wichtiger Alerts: Bei Ereignissen ist es wie sonst auch: Es gibt solche und solche. AIOps kann zwischen Signalen (Anomalien) und Rauschen (alles andere, was so vor sich geht) unterscheiden.
• Schaffen der Voraussetzungen für die Ursachenanalyse: AIOps-Tools können Symptome eines größeren Problems erkennen, korrelierende Faktoren zu Tage fördern und Lösungen zur Behebung des Problems vorschlagen.
• Überwachen der Systeme in Echtzeit: AIOps-Tools können auf einer grundlegenden Ebene eine Reihe verschiedener Systeme auf Anomalien überwachen und beim Auftreten eines Problems die richtigen Teams benachrichtigen. Sofern gewünscht, lässt sich dies durch Funktionen zur automatischen Problembehebung ergänzen, sodass ein Alert entsprechende Systemreaktionen auslösen kann. Das ermöglicht es, Probleme zu lösen, bevor sie von den Endnutzern bemerkt werden.
• Kontinuierliche Anpassung und Verbesserung: Wie bei allem, was Machine Learning nutzt, gilt auch hier: Die Ergebnisse werden im Laufe der Zeit immer besser. Die Modelle lernen beim Identifizieren und Beheben von Problemen dazu und entwickeln sich weiter, sodass künftige Probleme besser gelöst werden.

Damit sich Ihre Investitionen in Tools bestmöglich auszahlen, müssen AIOps-Lösungen die richtigen Funktionen haben. Dazu gehören:

• Integrationen: Ein AIOps-Tool kann nur dann effektiv arbeiten, wenn es dank entsprechender Integrationen mit den im Unternehmen eingesetzten Tools und Systemen verzahnt werden kann. So lassen sich Daten aus einer Vielzahl von Quellen ingestieren und Sie können feststellen, was in Ihrem Unternehmen funktioniert und was nicht.
• Mapping und Tracing: Dank intuitiver Visualisierungen, die es Ihren Teams ermöglichen, aus der Vogelperspektive auf Ihre Infrastruktur, Ihre Prozesse, Ihre Transaktionsflüsse und Ihre Abhängigkeiten zu blicken, können sich die Teams ein besseres Bild davon machen, was in Ihrer Umgebung passiert. Für die Untersuchung der gewonnenen Telemetriedaten werden zudem Funktionen für das Mapping von Dienstabhängigkeiten und für verteiltes Tracing benötigt.
• Plattformansatz: Durch den Einsatz einer zentralisierten Plattform für AIOps, die Observability, APM und mehr unterstützt, erhalten Sie eine zentrale Ansicht aller Ihrer Daten. So werden die üblichen Silos aufgebrochen.
• Unterstützung cloudnativer Technologien: AIOps-Tools müssen in der Lage sein, Daten aus Containern, Microservices und Orchestrierungstools wie Kubernetes zu aggregieren. So können sie einfacher lernen, was sowohl auf Anwendungs- als auch auf Infrastrukturebene passiert, um DevOps-Workflows besser unterstützen und für mehr Skalierbarkeit sorgen zu können.

AIOps wird von IT- und DevOps-Teams genutzt, die Erkenntnisse aus großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen gewinnen möchten. Die Fähigkeit von AIOps, erweiterte Analysen und Machine Learning zu nutzen, macht AIOps zu einer unverzichtbaren Lösung für zukunftsorientierte Unternehmen mit komplexen digitalen Ökosystemen.

AIOps ist wichtig, weil es dazu beitragen kann, dass IT-Operations-Teams weniger Zeit für die Beseitigung von Problemen aufwenden müssen und damit mehr Zeit für die Planung und Umsetzung ihrer Ziele bleibt. Durch die Nutzung von KI und Machine Learning kann AIOps Teams bei den folgenden Aufgaben helfen:

Aggregieren mehrerer Datenquellen
Viele AIOps-Lösungen können Logdateien, Konfigurationsdaten, Metriken, Ereignisse und Alerts überwachen. Dies funktioniert auch bei unstrukturierten Daten, die es in der jeweiligen Form nur in Ihrem Unternehmen gibt. Die Lösungen können diese Daten an einem zentralen Ort zusammenführen, wo sie dann in einer gemeinsamen Ansicht betrachtet und damit deutlich effizienter geprüft werden können.

Untersuchen der Ursache von Problemen
Einer der Hauptvorteile von AIOps ist die Ursachenanalyse. AIOps kann Teams helfen, den Ursprung von Problemen zu finden, die systemübergreifend auftreten. Wenn ein Problem identifiziert wird, können die IT-Teams direkt zur Ursache gehen und das Problem beheben.

Vorwegnahme potenziell problematischer Szenarien
AIOps-Lösungen können Methoden der prädiktiven Analytik sowie Machine Learning nutzen, um Anomalien zu erkennen, die Ihrem IT-Team möglicherweise nicht auffallen, und sogar Zukunftstrends vorhersagen. AIOps-Algorithmen zur Erkennung von Anomalien vergleichen Echtzeit- mit historischen Daten aus verschiedenen Quellen, um nach ungewöhnlichen, problematischen Mustern Ausschau zu halten. Sie können Warnzeichen erkennen, die zwar keinen Alert mit hoher Priorität auslösen, aber dennoch zu erheblichen Problemen führen können. In einigen Fällen können AIOps mithilfe einer automatischen Problembehebung Datenprobleme vollkommen selbstständig und ohne menschlichen Eingriff lösen.

Erkennen und Herausfiltern von Fehlalarmen
Bei der Ereigniskorrelation mit AIOps können Ereignisse, die „weißes Rauschen“ sind, erkannt und herausgefiltert werden. So lässt sich verhindern, dass dieses Rauschen, das nicht mit wichtigen Ereignissen in Zusammenhang steht, einen Alarm auslöst. Das System weist Ereignissen, die als Rauschen erkannt wurden, eine niedrige Priorität zu. Diese automatische Einstufung erlaubt es Ihren IT-Operations-Teams, sich zuerst auf die wichtigsten Aufgaben zu konzentrieren.

Ständiges Lernen aus Datenströmen
AIOps-Machine-Learning-Jobs analysieren alle Ihre Datenströme und werden dabei fortlaufend immer besser. Und je besser die ML-Modelle werden, desto einfacher können Sie Anomalien in Ihrem Unternehmen erkennen. Beaufsichtigte Machine-Learning-Modelle registrieren die Eingaben der Nutzer, um im Laufe der Zeit Ihre Prioritäten besser kennenzulernen. Die AIOps-Lösungen wachsen so mit Ihrem Unternehmen mit und werden für Ihr Operations-Team immer wertvoller.

1. Unterstützt Ihre Teams
   Viele hochqualifizierte DevOps- und Operations-Teams wissen nicht, wie Sie bei der Flut von manuellen und lästigen Datenanalysearbeiten den Kopf über Wasser halten sollen. Mit AIOps lassen sich diese Aufgaben automatisieren, sodass sie von einem Teil dieser Arbeit entlasten werden und ihr Fachwissen dort einsetzen können, wo es dringender benötigt wird.
2. Beschleunigt die Entwicklung neuer Dienste und Produkte
   Mit AIOps kommt Ihr Unternehmen schneller voran. Dank der Unterstützung KI-basierter Analysen können Ihre Teams neue IT-Dienste und ‑Funktionen schneller in Dienst stellen. AIOps sucht aus der Fülle der anflutenden Ereignis- und Telemetriedaten die relevantesten Informationen heraus und sorgt so auch für effizientere Incident-Management-Prozesse.
3. Bietet eine breite Sicht auf die IT-Umgebung
   AIOps-Lösungen können Data Lakes oder Data Warehouses nutzen, um unterschiedliche Datenströme effizient an einem zentralen Ort zu speichern und zu aggregieren. Die Daten werden in Dashboards und Analysen präsentiert, die auf Daten aus allen Funktionsbereichen basieren, sodass die Operations-Teams ihre Aufmerksamkeit nicht mehr auf mehrere Datensilos verteilen müssen.
4. Erhöht die Kundenzufriedenheit
   AIOps überwacht auch Performance-Werte wie Reaktionszeiten, Nutzung und Verfügbarkeit. Prädiktive Analytik hilft, Incidents und Ausfällen vorzubeugen, was Ihnen die Möglichkeit gibt, schneller und besser Probleme zu lösen und Upgrades auszurollen. Insofern leistet AIOps einen Beitrag dazu, Ihren Endnutzern ein reibungsloses Nutzungserlebnis zu bieten, was sich positiv auf Sie und Ihre Marke auswirkt.
5. Spart Geld
   AIOps sorgt für niedrigere MTTR-Werte und stoppt Ausfälle, bevor diese überhaupt erst entstehen können. Die entsprechenden Tools können auch Aufschluss darüber geben, welche Workloads in Ihrem Unternehmen Kosten verursachen. So können Sie kostspielige Fehler schneller beheben und Ihre Teams effizienter einsetzen, was Ihnen zusätzlichen Spielraum in Ihrem Budget verschafft.

AIOps und MLOps ergänzen sich gegenseitig. DevOps wiederum vereint Vorgehensweisen und Tools, die von beidem profitieren können.

Gegenüberstellung: AIOps und DevOps

DevOps bedeutet einen Kulturwandel für Unternehmen. Dieser Ansatz rationalisiert Prozesse in der Entwicklung und im operativen Betrieb und ermöglicht damit einen effizienteren Entwicklungs- und Veröffentlichungslebenszyklus für Software. Beiden Ansätzen – AIOps und DevOps – gemein ist, dass sie die Vorteile der Automatisierung nutzen, um Teams von zeitraubenden manuellen Aufgaben zu entlasten, damit diese intelligenter arbeiten können.

DevOps ermöglicht es Entwicklungs- und IT-Teams, mit Software zur Automatisierung und Integration von Prozessen zu arbeiten und so für maximale Effizienz zu sorgen. Durch die Implementierung von CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) rationalisiert DevOps die Entwicklungsarbeit.

AIOps nutzt KI und Machine-Learning-Technologien, um Systeme zu überwachen und zu verwalten und so Probleme schneller zu lösen. Damit kann AIOps DevOps-Prozesse ergänzen, weil die Datenanalyse automatisiert wird, sodass die Entwicklungs- und Ops-Teams sich nicht mehr eigenhändig durch eine Lawine von Daten arbeiten müssen. Das spart Stunden, die andernfalls für die manuelle Analyse aufgewendet werden müssten, und ermöglicht fundiertere Entscheidungen. Und wenn einmal Probleme auftreten, werden die Teammitglieder proaktiv benachrichtigt.

Gemeinsam ermöglichen AIOps und DevOps eine Betrachtung des Systems in seiner Gesamtheit, statt sich nur mit bestimmten Tools und Infrastrukturschichten zu beschäftigen.

AIOps vs. MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) ist eine Disziplin, die AIOps ergänzt. Während AIOps Machine Learning einsetzt, um effizientere IT-Abläufe zu ermöglichen, geht es bei MLOps darum, die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zu standardisieren. MLOps kümmert sich um die Bereitstellung, die Wartung und das Monitoring der Modelle in der Produktion. Das kann auch die Einbeziehung von Feedback für die erneute Bereitstellung verbesserter Modelle umfassen.

AIOps für Finanzdienstleistungen hilft Unternehmen, Datenanalysen im großen Stil zu automatisieren und zu überwachen. Finanzunternehmen, die sich für eine Umstellung von herkömmlichen On-Premises-Systemen auf Cloud-Systeme entscheiden, nutzen AIOps-Lösungen gern als eine Art Sicherheitsnetz. Diese Lösungen bieten folgende Vorteile:

• Verbesserte Betriebseffizienz: Wenn Teams Probleme ganzheitlich erfassen können, müssen sie nicht mehr mehrere Systeme manuell durchsuchen.
• (Über-)Erfüllung der Kundenerwartungen: In der Finanzindustrie gehört die Online-User-Experience der Kunden zu den wichtigsten strategischen Prioritäten. Mit AIOps können Unternehmen sicherstellen, dass Probleme schnell geklärt werden, sodass Kunden stets in Echtzeit auf alles zugreifen können, was sie benötigen.
• Data Governance: AIOps-Lösungen können dabei helfen, Datenquellen zu identifizieren und zu dokumentieren und damit den existierenden Compliance-Vorgaben nachzukommen.
• Niedrigere Kosten: AIOps kann viele der Routinefälle von Support-Teams automatisieren und so z. B. die Lösung von Problemen mit der Anmeldung oder die Wiederherstellung von Passwörtern effizienter machen. Das spart den IT-Teams Zeit, die sie für anspruchsvollere Aufgaben verwenden können.

Kunden-Spotlight Finanzdienstleistungen: PSCU
PSCU konnte dank Elastic die Zahl der ingestierbaren Datenquellen deutlich erhöhen. AIOps ermöglicht es dem Unternehmen, besser auf Callcenter-Verzögerungen und Probleme mit möglichen Auswirkungen auf Kunden wie etwa Naturkatastrophen, zu reagieren.

Mehr zu Elastic für Finanzdienstleistungen

AIOps kann die Analyse und Bereinigung von Betriebsdaten in Regierungsbehörden automatisieren, um diese beim Erreichen digitaler Transformationsziele zu unterstützen, ohne Mitarbeiter umschulen oder zusätzliches Personal einstellen zu müssen. AIOps-Lösungen können riesige Mengen an technischen und Betriebsdaten ingestieren und überwachen. Teams können die von AIOps entdeckten Anomalien überprüfen, um größere Muster zu erkennen, Alerts für die Zukunft einzurichten und die Abwehrmaßnahmen für Cyberbedrohungen zu stärken.

Kunden-Spotlight öffentlicher Sektor: Eine US-Länderbehörde setzt Elastic ein, um End-to-End-Transparenz in ihre IT-Umgebung zu gewinnen, und konnte die Effizienz durch die Automatisierung von bisher manuell erledigten Prozessen um 80 % steigern.

Weitere Informationen zu Elastic KI und ML für den öffentlichen Sektor

Die digital versierten Einzelhandelskunden von heute erwarten eine reibungslose User Experience. AIOps kann Probleme proaktiv erkennen und beheben und so zu einer hohen Kundenzufriedenheit beitragen. Mit AIOps können Einzelhändler die operative Effizienz verbessern und dafür sorgen, dass Routineprobleme automatisch beseitigt werden, bevor diese sich negativ auf die Kunden auswirken. Das rechtzeitige Lösen von Problemen, bevor sie zu einem größeren Störfaktor werden, wirkt sich positiv auf das Umsatzwachstum und die Kundentreue aus.

Unternehmen können außerdem historische Daten analysieren und daraus zukünftige Trends vorhersagen, was Teams hilft, Entscheidungen dazu zu treffen, welche Produkte und Dienste angeboten werden sollen. Ein zentralisiertes System ermöglicht es den Teams, sich einen Überblick über die aktuelle Situation bei ihrem globalen Bestand zu verschaffen und so besser voraussagen zu können, wann Produkte von einer Website entfernt werden müssen.

Kunden-Spotlight Einzelhandel: The Home Depot Die amerikanische Baumarktkette The Home Depot hatte einmal mit einer Reihe von Netzwerkunterbrechungen zu kämpfen, die Elastic aber selbst reparieren konnte, bevor die Load-Balancer-Server die Probleme überhaupt bemerkten. Der leitende IT-Architekt/Manager von The Home Depot lobt, dass Elastic „mit Serverausfällen sehr gut umgehen kann“.

Mehr zu Elastic für den Einzelhandelssektor

Mit Elastic Observability steht Ihnen eine AIOps-Lösung zur Verfügung, die Einblicke in alle Ecken und Winkel komplexer, cloudnativer Umgebungen ermöglicht. Elastic wird im Bericht „The Forrester Wave™: Artificial Intelligence for Operations (AIOps) Q4 2022“ als „Strong Performer“ geführt.

Elastic Observability kann:

• Logs überwachen, um Petabyte von Log-Daten mühelos zu zentralisieren und zu durchsuchen
• APM nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Codequalität zu verbessern
• das Infrastruktur-Monitoring in großen Infrastrukturen vereinfachen
• Nutzerinteraktionen und deren Performance messen und verfolgen
• die Customer Experience proaktiv überwachen und entsprechende Erkenntnisse melden

Informationen dazu, wie Sie Elastic Observability als AIOps-Lösung nutzen können

• Smarter observability with AIOps, generative AI, and machine learning
• The Impact of AIOps and Generative AI on modern observability
• Automate anomaly detection and accelerate root cause analysis with AIOps
• AIOps Labs Kibana Guide
• Designing and creating a state-of-the-art AIOps solution with Elastic
• Realizing your AIOps goals with machine learning in Elastic
• Why you need AIOps as part of your observability strategy

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