Die Komplexit\u00e4t hybrider IT-Umgebungen (On-Premise\/Cloud) steigt kontinuierlich und immer schneller an und stellt damit immer gr\u00f6\u00dfere Anforderungen an Performance, Stabilit\u00e4t, Verf\u00fcgbarkeit und Sicherheit. Die damit verbundenen Aufgaben und Herausforderungen sind f\u00fcr die IT, und dabei insbesondere die IT Operations Teams, mit den verf\u00fcgbaren menschlichen Kapazit\u00e4ten \u2013 Stichwort Fachkr\u00e4ftemangel \u2013 kaum mehr zu bew\u00e4ltigen. Genau an dieser Stelle kommt AIOps ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n
AIOps steht f\u00fcr die KI-unterst\u00fctzte Automatisierung des IT-Betriebs. Hauptziel ist es, die Performance und Verf\u00fcgbarkeit von IT-Services und Anwendungen zu verbessern. Dar\u00fcber hinaus geht es darum, zumindest Teilbereiche des IT-Betriebs und der damit verbundenen Prozesse zu automatisieren. Eine Schl\u00fcsselrolle kommt dabei KI-Technologien zu, mit denen es m\u00f6glich wird, Probleme und drohende Ausf\u00e4lle im IT-System zu erkennen, bevor sie auftreten (predictive analysis).<\/p>\n\n\n\n
Bei pr\u00e4diktiver KI (predictive AI) handelt es sich um eine Form des maschinellen Lernens, das fortschrittliche Algorithmen zur Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze verwendet, um verborgene Muster und Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen. In der Datenanalyse trainiert die pr\u00e4diktive KI ML-Modelle, um aus historischen Daten zu lernen und Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse, Szenarien oder Ergebnisse auf der Grundlage von Mustern aus diesen Daten zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Durch die Analyse dieser Muster und Trends hilft die pr\u00e4diktive Analyse beim Erkennen potenzieller Probleme und Ergreifen von Ma\u00dfnahmen, um diese Probleme proaktiv zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n
Werden diese predictive AI-Technologien mit einem Data Lakehouse verkn\u00fcpft, sind sie in der Lage, einen noch gr\u00f6\u00dferen Nutzen zu liefern, n\u00e4mlich pr\u00e4skriptive Erkenntnisse auf der Grundlage kontextueller Daten von der IT-Infrastrukturebene bis zur Ebene der digitalen Benutzererfahrung.<\/p>\n\n\n\n
Bei generative KI geht es um eine Form von K\u00fcnstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, auf Basis vorhandener Informationen und Vorgaben eines Anwenders neue Inhalte zu generieren.<\/p>\n\n\n\n
Immer mehr Unternehmen setzen AIOps ein. So nutzt beispielsweise die BT Group (British Telecom)<\/strong> AIOPs-Technologien, um die Customer Experience seiner 30 Millionen Privatkunden und mehr als eine Million Gesch\u00e4ftskunden zu optimieren und dar\u00fcber hinaus wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.<\/p>\n\n\n\n Das Application Monitoring der BT Group umfasst heute mehrere hundert Anwendungen, die 80 Prozent der incident-generating applications<\/em>repr\u00e4sentieren. Dazu hat das IT-Betriebsteam 64 Szenarien entwickelt, die ein automatisches Beheben dieser Incidents erm\u00f6glichen. Dar\u00fcber hinaus wurden das Monitoring und die Service Management-Plattformen direkt mit der Continuous Integration\/Continuous Development-Plattform verkn\u00fcpft. Die Entwicklungsabteilung wird so direkt informiert, wenn Probleme beim Betrieb auftreten.<\/p>\n\n\n\n Ergebnis: Dank AIOps konnte die BT Group die Mean Time to Remediation (MTTR) von knapp zwei Stunden auf 85 Sekunden verringern.<\/p>\n\n\n\n Mit Davis AI bietet Dynatrace eine Kombination aus pr\u00e4diktiver, kausaler und generativer KI.<\/p>\n\n\n\n Die kausale KI analysiert Observability- und Security-Daten im Kontext von Topologie-Informationen. Sie fasst Anomalien zu Gruppen zusammen, ermittelt deren Ursachen und vergibt automatisch Priorit\u00e4ten: ad hoc oder in Bezug auf die Auswirkungen auf das Unternehmen. Dynatrace setzt bereits seit mehr als einem Jahrzehnt kausale KI-Funktionen in seinen Monitoring-L\u00f6sungen ein.<\/p>\n\n\n\n Die pr\u00e4diktive KI liefert kontinuierliche Prognosen und Anomalie-Vorhersagen \u00fcber mehrdimensionale Grunddaten, Anwendungsverkehr und Serviceauslastung.<\/p>\n\n\n\n Auf der Grundlage dieser Ergebnisse erstellt der Davis CoPilot dann die entsprechenden generative AI-basierten Abfragen, Notebooks und Dashboards zur Vereinfachung von Analysen. Er gibt dar\u00fcber hinaus Empfehlungen f\u00fcr die Verbesserung von Arbeitsabl\u00e4ufen bzw. deren Automatisierung.<\/p>\n\n\n\n So erkennt Davis AI beispielsweise automatisch Probleme, die sich auf die Customer Experience auswirken k\u00f6nnen und verwendet dann Topologie-, Transaktions- und Code Level-Informationen zur Ursachenanalyse. Davis CoPilot schl\u00e4gt auf Grundlage dieser Analyse selbstst\u00e4ndig Ma\u00dfnahmen vor, um das Problem zu beseitigen.<\/p>\n\n\n\n Auf der Grundlage dieser Vorschl\u00e4ge bietet Davis AI mit der AutomationEngine dem IT-Operations Team dann die M\u00f6glichkeit, mit einem interaktiven No Code\/Low Code Editor Workflows zu erstellen, die dann auf Basis eines Zeitplans oder bestimmter Ereignisse ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n Der komplette Prozess von der Fehlererkennung \u00fcber die Ursachenanalyse bis zum Beheben des Fehlers wird damit automatisiert.<\/p>\n\n\n\n Falls Sie an weiteren Informationen zum Thema AIOps im allgemeinen bzw. Dynatrace Davis AI interessiert sind, wenden Sie sich bitte an Ihren Ansprechpartner bei amasol. amasol<\/strong> representative.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" The complexity of hybrid IT environments (on-premises\/cloud) is continuously and rapidly increasing, placing ever greater demands on performance, stability, availability, and security. The associated tasks and challenges are becoming almost unmanageable for IT (especially IT operations teams) given the limited human resources available, particularly amid ongoing skills shortages. 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