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Vorteile und Herausforderungen von KI-Netzwerk-Monitoring
KI-Netzwerküberwachung bietet Vorteile wie vereinfachte Netzwerküberwachung und Automatisierungsfunktionen. Es gilt aber auch Herausforderungen, wie höhere Komplexität beachten.
Künstliche Intelligenz (KI) als Teil der Netzwerkinfrastrukturüberwachung ist schon seit einigen Jahren ein beliebtes Thema. Doch erst in jüngster Zeit hat die Entwicklung von KI-Netzwerk-Monitoring dazu geführt, dass sie in Produktionsnetzwerken in größerem Umfang eingesetzt werden kann.
Bei der KI-Netzwerküberwachung geht es vor allem darum, optimale Service-Levels aufrechtzuerhalten, einen genauen Einblick in potenzielle Infrastrukturprobleme zu gewinnen und diese Daten zu erhalten, bevor der Geschäfts- und Netzwerkbetrieb beeinträchtigt wird.
Um diesen Prozess zu unterstützen, wendet das maschinelle Lernen, eine Art der KI, Algorithmen auf Telemetrie- und andere Datenströme an, um eine Basislinie für den Normalbetrieb zu ermitteln. Sobald der KI-Netzwerk-Monitoring-Dienst diese Basislinie ermittelt hat, kann er nach Abweichungen suchen, die auf ein potenzielles Infrastrukturproblem hinweisen könnten. Das Konzept der KI-Überwachung kann die Fehlerbehebung beschleunigen und kostspielige Netzwerkausfallzeiten minimieren.
Die KI-Überwachung wird zu einem Schlüsselelement von AIOps, der Verbindung von KI und IT-Betrieb, bei der maschinelles Lernen auf Big Data angewendet wird, um Probleme zu beheben und ehemals manuelle Prozesse zu automatisieren. AIOps umfasst ein ganzes Spektrum von Netzwerkmanagement, einschließlich Ereigniskorrelation, Anomalieerkennung und Ursachenanalyse.
Die Nutzung von KI-Monitoring – und im weiteren Sinne von AIOps – zur Unterstützung des Netzwerkbetriebs kann besonders wichtig sein, wenn Unternehmen mehr vernetzte Geräte in ihren Umgebungen einsetzen. Die konsolidierte Verfolgung sowohl der traditionellen IT-Infrastruktur als auch der Industriegeräte sollte die betriebliche Effizienz steigern und potenziell Kosten senken.
Die Vorteile von KI-Netzwerk-Monitoring
Künstliche Intelligenz hat sich zu einem Schlüsselelement in Anwendungsfällen außerhalb des IT-Managements entwickelt, zum Beispiel beim autonomen Fahren und bei der natürlichen Sprachverarbeitung für für Smart Speaker wie Amazon Echo und Google Nest. Nun wachsen das Vertrauen und das Interesse an KI zur Unterstützung des IT-Betriebs.
Das KI-Netzwerk-Monitoring bietet mehrere potenzielle Vorteile, die eine besser abgestimmte, zuverlässigere und leistungsfähigere Unternehmensumgebung schaffen. Zu den Vorteilen der KI-Netzwerküberwachung gehören:
Verbesserte und vereinfachte IT-Überwachung: Netzwerke entwickeln sich in Bezug auf die Dichte der angeschlossenen Komponenten und Geräte sowie in Bezug auf ihre Virtualisierung ständig weiter. Die Überwachung dieser Umgebungen ist zu einem aufwendigen und oft ineffizienten Prozess geworden. Probleme zu erkennen, bevor der Betrieb beeinträchtigt wird, kann eine große Herausforderung sein. Oftmals muss die IT-Abteilung auf verschiedene Überwachungstools zurückgreifen, um die Ursachen für eine Verschlechterung der Servicequalität zu ermitteln. Das KI-Monitoring verspricht jedoch, den Nebel zu beseitigen, der mit der Verfolgung von Netzwerkaktivitäten verbunden ist, indem es eine klare Sicht auf alle Elemente der Infrastruktur bietet, die miteinander interagieren, und so den IT-Betrieb rationalisiert. Das KI-Monitoring kann auch die Ursachenanalyse beschleunigen und verbessern, um die Ursache eines Problems schnell zu finden.
Einblicke in die Sicherheit: Das KI-Monitoring kann auch Aufschluss über potenzielle Sicherheitsprobleme geben, indem es Bedrohungen schnell und präzise identifiziert sowie eine schnellere Abhilfe schafft. So lassen sich auch die Fälle von falsch-positiven Alarmen reduzieren, mit denen Sicherheitsanalysten überschwemmt werden. Unternehmen können ihre allgemeine Sicherheitslage verbessern.
Automatisierung vorantreiben: KI kann die Systeme informieren, die bisher manuell durchgeführte Prozesse automatisieren können. Während es sich bei einigen dieser Prozesse um iterative, fortlaufende Wartungs-Support-Elemente handeln kann, erkunden einige Unternehmen den Einsatz von Automatisierung für Aufgaben auf höherer Ebene. So lässt sich KI beispielsweise einsetzen, um automatische Maßnahmen zur Schadensbegrenzung und -behebung auszulösen.
Die Herausforderungen von KI-Netzwerküberwachung
So vorteilhaft KI-Netzwerk-Monitoring in einer Produktionsumgebung auch sein kann, es gibt einige Herausforderungen, die eine erfolgreiche Implementierung behindern können. Grundsätzlich müssen IT-Betriebsteams eine Lernkurve überwinden, um KI-Netzwerküberwachung effektiv zu nutzen. Darüber hinaus sollten Netzwerkbetriebsteams zu Beginn einer Implementierung von KI-Netzwerk-Monitoring auch die folgenden Herausforderungen berücksichtigen:
Datenqualität: Wenn es darum geht, zwischen harmlosen Anomalien und tatsächlichen Netzwerkproblemen zu unterscheiden, ist KI nur so effektiv wie die Daten, die sie sammelt. Wenn einige Echtzeitdaten nicht erfasst werden oder es ein Problem mit der Datenintegrität gibt, kann das KI-Netzwerk-Monitoring ungenau sein. Viele Unternehmen verwenden synthetische Daten, die erstellt werden, um die Aktivität in einem Produktionsnetzwerk zu simulieren, als Alternative zu Echtzeit-Datenströmen. Obwohl synthetische Daten der realen Netzwerkaktivität ähnlich sind, stimmen sie nicht mit ihr überein und können ein tatsächliches Problem übersehen oder eines anzeigen, das keines ist.
Integration: Wie bei jeder neuen Technologie, die in einer Produktionsumgebung mit bestehenden Überwachungs- und Verwaltungstools eingesetzt wird, kann sich die Integration als schwierig erweisen. Wenn die IT-Organisation ihre Tools für das KI-Netzwerk-Monitoring nicht mit anderen Management- und Sicherheitsdiensten synchronisieren kann, sind die Ergebnisse möglicherweise mangelhaft.
Ethische Fragen: Je intelligenter die KI-Tools werden, desto mehr könnten ethische Fragen in Bezug auf Missbrauch und betriebliche Integrität auftauchen. Das ist beim Netzwerk-Monitoring nicht anders, wo KI-Technologie riesige Datenmengen analysiert. Die Regierungen versuchen zu regeln, wie KI Daten nutzt, aber das ist eine schwierige und sich ständig weiterentwickelnde Aufgabe.
