Ein Leitfaden für die wichtigsten AIOps-Phasen

Was ist AIOps?

AIOps bezieht sich auf den Prozess der Integration von KI in betriebliche Arbeitsabläufe, um IT-Services zu verbessern und automatisierte Funktionen für Services und Infrastrukturen zu erhalten. AIOps ist aufgrund der Komplexität verteilter Belegschaften und der Einführung von hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen immer attraktiver geworden. Die Implementierung von AIOps schafft eine proaktivere Belegschaft, die schnell Unbekanntes aufdecken, Antworten finden und Prozesse rationalisieren kann, um bessere Software zu entwickeln.

DevOps-Teams beginnen in der Regel mit der Automatisierung ihrer IT- und technischen Dienste, indem sie ML zur Überwachung von Infrastruktur, Betrieb und Daten einsetzen. AIOps nutzt auch die Verarbeitung natürlicher Sprache, Ereigniskorrelation und statistische Modelle, um Ergebnisse zu erzielen, die dem ITOps-Workflow zugute kommen. Die wichtigsten Phasen von AIOps – Datensammlung, Modelltraining, Automatisierung, Erkennung von Anomalien und kontinuierliches Lernen – arbeiten alle zusammen, um diese Ergebnisse zu erzielen.

Zu den wichtigsten Vorteilen von AIOps gehören die Überwachung von Systemen, die Automatisierung von Rückläufen, die Aktivierung von Reaktionen auf Echtzeit-Ereignisse und die Korrelation von zusammenhängenden Ereignissen und Vorfällen zu einzelnen Problemen. AIOps-Prozesse können auch Zusammenhänge aufdecken, Ursachen ermitteln, die richtigen IT-Administratoren oder Teammitglieder alarmieren und sogar auf Cyberbedrohungen reagieren.

Datenerfassung

Eine der wichtigsten Phasen von AIOps ist die Datenerfassung. Zu den Daten, auf die eine AIOps-Plattform angewiesen ist, gehören historische Systemdaten und -ereignisse, Protokolle, Netzwerkdaten und Echtzeitoperationen. Während der Datenerfassung sammeln DevOps-Teams diese Informationen. Sie analysieren vergangene Systemzustände und identifizieren Trend und anormale Muster.

Das Hauptproblem, das ein Unternehmen lösen möchte, beeinflusst die Arten von Daten, die DevOps-Teams untersuchen. Die Teams sollten sich die folgenden Fragen stellen:

• Was ist die Quelle der Warnhinweise?
• Wie kritisch sind die Warnhinweise?
• Welche Telemetriedaten fallen in einer Organisation an?
• Welche Systeme müssen ständig überwacht werden?

AIOps verwendet in der Regel eine Big-Data-Plattform, um isolierte Daten aus anderen IT-Komponenten innerhalb einer Umgebung zusammenzuführen. Nach der effektiven Aggregation von Daten durch Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) können ITOps-Teams die Daten dann als Grundlage für die von ihnen durchgeführten Prozesse nutzen.

Modellschulung und Automatisierung

Sobald ein Team die erforderlichen Daten gesammelt hat, kann es diese Daten über eine Pipeline weiterleiten, um ML-Algorithmen zu trainieren und ein funktionierendes Modell zu erstellen.

Ein Ziel der IT-Abteilung kann es sein, ihre herkömmliche Infrastruktur proaktiv zu skalieren, um neue Anforderungen zu erfüllen. Im Gegensatz zur manuellen Überwachung der CPU- und RAM-Auslastung können IT-Teams mit AIOps ein automatisches Skalierungsereignis auf der Grundlage von Deep-Learning-Algorithmen programmieren, die Zeitlinien, Prognosen zum eingehenden Datenverkehr und die verschiedenen Recheninstanzen, die Anwendungen bedienen, umfassen. Für Unternehmen, die massive Skalierungen bei Endbenutzeraktivitäten vornehmen wollen, bietet der Wechsel von reaktiver zu proaktiver Skalierung Kostensenkungen durch die Vorhersage optimaler Kapazitätspunkte.

IT-Organisationen können Trainingsdatensätze verwenden, um die Netzwerknutzung zu steuern und ihre KI-Modelle zu testen. Unabhängig davon, ob die Verantwortung bei den Site Reliability Engineers oder den DevOps-Teams liegt, kann der Einsatz von Automatisierung und ML dazu beitragen, die Genauigkeit der KI-Modelle und einen hohen Automatisierungsgrad sicherzustellen. Eine erfolgreiche Automatisierung hängt davon ab, wie effektiv die Modelle sind, wie die Pipeline-Performance für die Erkennung von Anomalien überwacht wird, wie Schlussfolgerungen aus Anomalietypen gezogen werden und wie anschließend Warnungen generiert werden. Diese AIOps-Prozesse können dann effektiv Maßnahmen ergreifen, wie beispielsweise die Durchführung automatischer Patches und das Auslösen von Rollbacks in Echtzeit zu sicheren Zuständen.

AIOps kann dann auch zuverlässige Informationen nutzen, die über Analyse-Dashboards zugänglich sind, um diese Warnungen aufzuzeichnen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und nützliche Empfehlungen zu sammeln. Teams können diesen datenzentrierten Ansatz nutzen, um einer isolierten IT-Überwachung entgegenzuwirken und Skripte und kleinere manuelle Vorgänge zu automatisieren, um effektive Workflows, vorausschauende Prozesse und Geschäftsautomatisierung zu erreichen.

Erkennung von Anomalien

Neben der Analyse von Daten aus Anwendungen und der IT-Infrastruktur und dem Vergleich mit historischen Informationen erkennt AIOps Anomalien anhand von Antwortzeiten, CPU-Leistung und Memory-Nutzung, um Administratoren in Notfällen zu alarmieren. Mithilfe dieser Datenanalysen und der daraus gezogenen Schlüsse kann AIOps Fehlalarme reduzieren und die Auswirkungen irrelevanter Benachrichtigungen minimieren. Diese Verringerung ist entscheidend für die Stärkung der allgemeinen Infrastruktursicherheit. Bei der Erkennung von Malware können fortschrittliche ML-Algorithmen auch andere Sicherheitsverletzungen aufdecken, um effiziente Reaktionen in Echtzeit gewährleisten.

Solche Fortschritte sind auch möglich, wenn AIOps zur Verwaltung von Storage eingesetzt werden. So trainieren IT-Teams beispielsweise Modelle, um Output-Workloads auf der Grundlage der höchsten Effizienz und Auslastung zu verarbeiten. Administratoren verlassen sich auf automatisch generierte Warnmeldungen, wenn die Leistung einen niedrigen IOPs-Wert erreicht oder eine Festplatte ihre Kapazität erreicht hat. AIOps passt die Speicherkapazität automatisch an, indem bei Bedarf proaktiv neue Volumes installiert werden.

Kontinuierliches Lernen

Der erfolgreiche Einsatz von AIOps hängt von der Fähigkeit ab, kontinuierliches Lernen zu gewährleisten. Die Anwendung eines fortlaufenden Verbesserungszyklus für eine AIOps-Implementierung sichert die Integration des Toolsets. Die Anwendung eines kontinuierlichen Zyklus bedeutet, dass das Team ständig bewertet wird, um sicherzustellen, dass es die vorgegebenen Standards erfüllt und die Leistung bewertet.

Wenn AIOps-Systeme beispielsweise bei der Erkennung von Anomalien und der Durchführung anderer prädiktiver Analysen für große Datenmengen versiert sind, können sie lernen und den Umfang der Probleme, die sie behandeln, erweitern. IT-Teams müssen sich über die Genauigkeit im Klaren sein, die in der Modelltrainingsphase erforderlich ist. Um ein Höchstmaß an AIOps zu erreichen, sollten Unternehmen so viele Systeme wie möglich unter einem Dach integrieren. Ohne wirksame Integration können Probleme an anderer Stelle in einem System auftreten. So kann beispielsweise ein Netzwerkproblem im Zusammenhang mit einer Cyberschwäche oder eine langsame Datenbank zu Problemen bei den Endbenutzern führen.

Bewährte AIOps-Verfahren

Bei der Einführung von AIOps gibt es eine Reihe von Best Practices zu beachten. Ein wichtiger Beweggrund für die Einführung von AIOps ist die Gewährleistung des Schutzes von Cyberware. Mehrere Faktoren tragen zu Defiziten in diesem Bereich bei, und einige Cyberware-Fragen, die die Anwender berücksichtigen sollten, sind:

• Leidet das aktuelle System unter Ausfallzeiten, Serviceunterbrechungen oder Serviceverschlechterungen, die die Service-Level-Ziele beeinträchtigen?
• Werden ITOps-Teams durch Ermüdungserscheinungen und Lärm beeinträchtigt, die sie daran hindern, kritische Probleme zu erkennen und darauf zu reagieren?
• Können ITOps-Teams die Ursachen für die Verstöße schnell identifizieren, oder ist es schwierig, die Quelle zu isolieren?

AIOps ist komplex und erfordert von den Beteiligten Kenntnisse in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Ohne qualifizierte Mitarbeiter laufen Unternehmen Gefahr, dass die Einführung scheitert. Es ist auch wichtig, AIOps schrittweise einzuführen und erst dann, wenn die zu lösende Aufgabe definiert ist. Beschreiben Sie die Art des Problems, die Auswirkungen auf das Unternehmen, die IT-Infrastruktur und die erwarteten Ergebnisse. Beginnen Sie dann schrittweise mit dem Einführungsprozess.

Berücksichtigen Sie schließlich die ethischen Auswirkungen des Einsatzes von KI zur Durchführung von ITOps. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die autonome Entscheidungsfindung von Maschinen mit den festgelegten Zielen und Werten übereinstimmt, um die Integrität von AIOps zu gewährleisten.