Was ist AIOps?

AIOps funktioniert am besten, wenn es unabhängig bereitgestellt wird, um Daten von sämtlichen verfügbaren IT‑Überwachungsressourcen zu erfassen und zu analysieren. Damit bildet AIOps ein zentralisiertes Interaktionssystem, das die gleichen Prozesse nutzt wie menschliche kognitive Funktionen. Die fünf wichtigsten Algorithmen, die hierbei zum Einsatz kommen, lauten wie folgt:

AIOps muss Unmengen an verfügbaren IT‑Daten sichten, sie bewerten und am Ende relevante Datenelemente identifizieren. Um diese sprichwörtliche Nadel im viele Terabyte großen Heuhaufen zu finden, kommen vordefinierte Auswahl- und Priorisierungsmetriken zum Einsatz.

AIOps nimmt relevante Daten unter die Lupe, sucht nach Korrelationen zwischen Datenelementen und gruppiert sie für die weitere Analyse.

Mit tiefgreifenden Analysen können AIOps-Plattformen die Ursache von Problemen, Events und Trends ermitteln und klare Einblicke bereitstellen, mit denen sich die richtigen Maßnahmen ergreifen lassen.

AIOps muss außerdem als kollaborative Plattform für Zusammenarbeit funktionieren: Sie muss die richtigen Teams und Personen informieren, ihnen relevante Informationen bereitstellen und eine effektive Zusammenarbeit ermöglichen – auch über räumliche Entfernungen.

Die letzte Aufgabe von AIOps besteht darin, auf Probleme automatisch zu reagieren und sie direkt zu beheben, wodurch die Geschwindigkeit und Genauigkeit des IT‑Betriebs erheblich steigen.

Laut einer Studie von Accenture verbringen Kundensupport-Funktionen im direkten Kundenkontakt bis zu 12 % ihrer Zeit damit, Tickets zu verwalten, und 43 % der Service Desk-Mitarbeiter der IT werden dadurch aufgehalten, dass sie aus über 100 Zuweisungsgruppen wählen müssen. Einfach ausgedrückt: Es gibt einfach zu viele Daten und Informationen, als dass moderne IT- und Serviceabteilungen sie effektiv verarbeiten könnten. AIOps kann ihnen einen Großteil dieser Last abnehmen.

Im Folgenden stellen wir einige wichtige Vorteile von AIOps-Plattformen vor:

AIOps kombiniert intelligente Automatisierung mit Big Data, um über Services, Betriebsbereiche und Ressourcen hinweg versteckte Verbindungen und lose Datenbeziehungen zu erkennen und am Ende verwertbare Einblicke zu liefern. Das führt in erster Linie zu einer höheren Nutzbarkeit Ihrer Daten sowie einer besseren Rendite aus Ihren Datenanalysen.

AIOps ist deutlicher kostengünstiger, als eine ganze Armee von IT‑Mitarbeitern und Datenwissenschaftlern einzustellen. Darüber hinaus kann AIOps die Zeit, die ITOps-Teams mit Routineaufgaben und möglicherweise unwichtigen Warnungen verbringen, erheblich reduzieren. So steigt die Effizienz, während die Kosten sinken. Und zu guter Letzt schützt AIOps Unternehmen vor kostspieligen Serviceunterbrechungen.

AIOps ist sowohl schnell als auch exakt: Es senkt nicht nur Fehlerraten, sondern auch die Lösungszeit bei Problemen, die Services beeinträchtigen. Gleichzeitig werden Datensilos aufgebrochen, um eine zentrale Ansicht der gesamten IT‑Umgebung bereitzustellen, einschließlich umfangreicher Kontextdaten. Und die proaktive Leistungsüberwachung und Datenanalysen von AIOps ermöglichen eine schnellere und bessere Entscheidungsfindung.

Mitarbeiter sind umso zufriedener, wenn ihnen für ihre Arbeit die richtigen Tools zur Verfügung stehen. AIOps automatisiert zahlreiche wichtige, aber monotone und zeitaufwändige Aufgaben, um die Mitarbeiterproduktivität zu steigern und die Mitarbeiter-Experience zu verbessern.

Im Kern ist AIOps eine Plattform, die auf die intelligente Erfassung und Analyse von IT‑Betriebsdaten ausgelegt ist. Doch auch abseits dieser beiden Hauptaufgaben ist AIOps ein wertvolles Asset für verschiedene Aktionen und Lösungen. Im Folgenden haben wir neun Anwendungsfälle für AIOps zusammengetragen:

AIOps besitzt die Fähigkeit, um Incidents-Warnungen schnell zu verarbeiten, zu analysieren und Lösungen bereitzustellen, noch bevor Incidents außer Kontrolle geraten.

Durch die kontinuierliche Analyse von Daten und den Vergleich mit bisherigen Trends kann AIOps Datenausreißer erkennen, die auf potenzielle Probleme hindeuten können.

Neben der frühzeitigen Erkennung von Problemen sind die AIOps-Funktionen für Datenerfassung und -analyse außerdem in der Lage, maschinelles Lernen auf aktuelle und frühere Datentrends anzuwenden. So lassen sich akkurate Prognosen über künftige Ergebnisse aufstellen.

AIOps-Plattformen können auch zur Ursachenanalyse eingesetzt werden. Sie korrelieren Millionen von Datenpunkten, stellen Benutzer- und Geschäftskontext bereit, verfolgen Ereignismuster und übernehmen viele weitere Aufgaben, um genaue Diagnosen potenzieller Problemursachen zu ermöglichen.

Von den AIOps-Funktionen zur Ursachenanalyse profitieren nicht nur Unternehmen, sondern auch Kunden. Supportmitarbeiter können Probleme schneller erkennen und beheben und schaffen so eine bessere Experience für Kunden. Und gleichzeitig können IT Service Desks mehr Tickets verwalten, und das mit höherer Genauigkeit.

Mit den richtigen Daten und Anweisungen kann AIOps Probleme automatisch beheben, sobald sie auftreten. Die automatisierte Reaktion auf Incidents ermöglicht eine äußerst genaue Identifikation, Diagnose und Behebung – deutlich schneller, als menschliche Mitarbeiter es je könnten.

AIOps nimmt ITOps-Teams effektiv die Belastung ab, die mit neuen Technologien und höherer Komplexität einhergeht, und ermöglicht so eine uneingeschränkte digitale Transformation. Unternehmen können technologische Fortschritte flexibel einsetzen, um strategische Ziele zu erreichen, ohne sich darum sorgen zu müssen, ob die IT die gesteigerte Belastung verkraften kann.

AIOps bietet klare Einblicke in die dynamischen Abhängigkeiten zwischen Cloud-Einführung und Cloud-Migration. So werden betriebliche Risiken rund um einen Übergang dieser Art reduziert.

Zu guter Letzt ermöglicht AIOps dank effektiver Automatisierung und klarer Datentransparenz der IT eine bessere Unterstützung der DevOps-Infrastruktur.

Die Einführung von AIOps ist eine Aufgabe, die einen individuellen Ansatz erfordert – abhängig von Ihrem Unternehmen, seinen Fähigkeiten und seinen Anforderungen. Doch es gibt einige grundlegende Schritte, die sich für nahezu jedes Unternehmen eignen.

Vielleicht stoßen Sie in Ihrem Unternehmen auf Gegenwind, wenn Sie den AIOps-Ansatz vorstellen. Zu den häufigen Hindernissen bei der Einführung zählen:

• Fehlendes Team aus Datenwissenschaftlern
• Mangel an relevanten Kompetenzen
• Fehlende oder minderwertige Daten
• Keine integrierte Möglichkeit, Erkenntnisse umzusetzen

Mit den richtigen AIOps-Anbietern sind all diese Einwände hinfällig. ServiceNow bietet beispielsweise leistungsstarke Services rund um Datenwissenschaften, die bestehende Kompetenzen durch intuitive Tools ergänzen und Mitarbeitern die richtigen nächsten Schritte empfehlen. Mit ServiceNow müssen Sie keine Datenwissenschaftler einstellen und müssen sich auch keine Sorgen darum machen, dass die erfolgreiche AIOps-Einführung durch Probleme behindert wird.

Holen Sie die Führungsetage an Bord, indem Sie einen Business Case für AIOps erstellen. Identifizieren Sie Bereiche innerhalb Ihres IT‑Betriebs, die verbessert werden können, und zeigen Sie auf, dass AIOps zuverlässige, effektive Lösungen bietet.

Die Wahl einer AIOps-Plattform erfordert eine gründliche Kenntnis Ihres Unternehmens und eine eingehende Untersuchung der verfügbaren Optionen. Es gibt zahlreiche Lösungen auf dem Markt. Sehen Sie sich also auf jeden Fall Demos an, und lesen Sie relevante Rezensionen, um die richtige Entscheidung zu treffen.

Nachdem Sie eine AIOps-Lösung ausgewählt haben, können Sie mithilfe eines detaillierten Rollout-Plans gewährleisten, dass Sie den Übergang im richtigen Tempo angehen und dabei weder Zeit noch Ressourcen verschwenden.

Denken Sie daran: Ihre Mitarbeiter sind in erster Linie daran interessiert, welche Vorteile ihnen dieser neue Ansatz bietet. Zeigen Sie, wie der intelligente, prädiktive Selfservice proaktiven Support bieten und das Fallaufkommen bei Mitarbeitern reduzieren kann und wie Automatisierung ihnen zeitaufwändige Routineaufgaben abnimmt.