{"id":18322,"date":"2021-03-02T11:14:00","date_gmt":"2021-03-02T10:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=18322"},"modified":"2021-02-23T11:33:10","modified_gmt":"2021-02-23T10:33:10","slug":"drei-gruende-warum-sich-unternehmen-fuer-aiops-entscheiden-sollten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=18322","title":{"rendered":"Drei Gr\u00fcnde, warum sich Unternehmen f\u00fcr AIOps entscheiden sollten"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Ali Siddiqui, Chief Product Officer bei BMC Software<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Wettbewerbsorientierte Organisationen reagieren nicht einfach auf ihr Umfeld oder ihre Konkurrenten. Vielmehr versuchen sie, proaktiv vorauszusehen, wie sie bessere Gesch\u00e4ftsergebnisse erzielen k\u00f6nnen. Diese autonomen digitalen Unternehmen wissen, wie sie alle relevanten Informationen, F\u00e4higkeiten und Mitarbeiter an einen Ort bringen k\u00f6nnen, um schnell und effizient die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert flexible und dynamische IT-Infrastrukturen sowie die F\u00e4higkeit, die Leistung und Verf\u00fcgbarkeit dieser Systeme effektiv zu verwalten. Dieser Beitrag erkl\u00e4rt, warum daf\u00fcr intelligente Systeme \u00fcber AIOps zum Einsatz kommen m\u00fcssen, die verwertbare Erkenntnisse liefern.<\/p>\n\n\n\n

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Bild: BMC Software<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

In den letzten Jahren hat AIOps im Bereich der Unternehmenstechnologie zunehmend an Bedeutung gewonnen. Dies liegt vor allem an der enormen Zunahme des betrieblichen Datenvolumens und der Datenvielfalt sowie der Geschwindigkeitsanforderungen, die durch DevOps-Initiativen und immer komplexere IT-Umgebungen entstehen. Da sich K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) weiterhin als unsch\u00e4tzbar wertvoll f\u00fcr das Wachstum und die Zukunft eines Unternehmens erweisen, reichen traditionelle IT-\u00dcberwachungs- und Event-Management-Prozesse schon lange nicht mehr aus.<\/p>\n\n\n\n

AIOps unterst\u00fctzt IT-Teams dabei, die eigene Agilit\u00e4t und Performance in Einklang zu bringen und somit den Herausforderungen der digitalen Transformation und den damit verbundenen „Always-on“-Kundenerwartungen gerecht zu werden. IT-Operations-Teams profitieren besonders von L\u00f6sungen, die ML- und Analytics-Funktionen in Monitoring- und sogar Management-Prozesse integrieren. Diese erg\u00e4nzen ihre Arbeit um AIOps-Strategien, die potenzielle Probleme in komplexen, hybriden Umgebungen vorhersagen und proaktiv adressieren, um Service-Leistungen zu optimieren und die f\u00fcr das digitale Gesch\u00e4ft erforderlichen agilen DevOps-Prozesse zu unterst\u00fctzen. <\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus kann eine effektive AIOps-Strategie Unternehmen dabei helfen, f\u00fcr eine zufriedenstellende Customer und Employee Experience zu sorgen, den aktuellen Betrieb zu verbessern, eine hohe Skalierbarkeit zu erreichen und Innovationen voranzutreiben. Unternehmen, die eine AIOps-Strategie verfolgen, profitieren auf folgende Weise:<\/p>\n\n\n\n

Probleme und Fehlermeldungen effektiv priorisieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Schl\u00fcssel zum Unternehmenserfolg und zu mehr Agilit\u00e4t ist die F\u00e4higkeit, Daten aus gro\u00dfen, komplexen Enterprise-Anwendungen effektiv zu sortieren, um aufkommende Bed\u00fcrfnisse, Chancen und Bedrohungen zu erkennen. Im Wesentlichen l\u00e4uft es darauf hinaus, zu verstehen, wie sich die \u201enormalen\u201c Betriebsabl\u00e4ufe eines Unternehmens gestalten, um anomale Aktivit\u00e4ten zu erkennen. Ohne eine AIOps-Strategie kann dies zu einer Herausforderung werden, da Datenstr\u00f6me heutzutage in jedem Unternehmensbereich entstehen \u2013 von der Cloud \u00fcber das Rechenzentrum bis hin zum Mainframe. Dar\u00fcber hinaus setzen viele Unternehmen noch immer Monitoring-Tools in Silos ein oder speichern ihre Daten in isolierten Data Lakes. Diese Umst\u00e4nde erschweren die Erstellung eines umfassenden Datenprofils und schr\u00e4nken das Verst\u00e4ndnis \u00fcber die Systemleistung ein, geschweige denn, daraus zeitnah verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

AIOps bietet wesentliche Einblicke in alle Schichten der IT-Umgebung, wobei die Leistungsf\u00e4higkeit von Machine Learning dazu beitr\u00e4gt, selbst in den komplexesten und hybriden Umgebungen die wahren Probleme von f\u00e4lschlicherweise ausgel\u00f6sten oder irrelevanten Fehlermeldungen zu trennen. Wenn IT-Ops-Teams \u00fcber fortschrittliche Analyse- und ML-F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, die mit einer effektiven AIOps-L\u00f6sung einhergehen, k\u00f6nnen sie ihre Data Monitoring-Prozesse optimieren. Dies erlaubt eine schnelle Identifizierung und Priorisierung von Problemen, w\u00e4hrend sie gleichzeitig durch die Vorhersagekraft fr\u00fchzeitig und strategisch mobilisiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Vorhersagen erhalten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Moderne Unternehmen k\u00f6nnen es sich nicht leisten, erst \u00fcber ihre Endnutzer auf Probleme aufmerksam zu werden. Vielmehr m\u00fcssen sie neue L\u00f6sungen und Strategien finden, die ihnen helfen, Probleme fr\u00fchzeitig zu erkennen und zu verhindern, bevor sie sich auf ihren Service auswirken. AIOps bietet Unternehmen wichtige Insights und hilft ihnen, Anomalien zu erkennen, bevor diese sich zu ausgewachsenen Ausf\u00e4llen entwickeln. Durch den Einsatz von KI und ML sowohl zur effizienten Analyse riesiger Mengen von Performance-Daten als auch zur Identifizierung von Mustern, gewinnen Unternehmen die n\u00f6tige Weitsicht f\u00fcr pr\u00e4ventive Wartungsma\u00dfnahmen, um Ausfallzeiten zu reduzieren oder g\u00e4nzlich zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n

Proaktive Ma\u00dfnahmen ergreifen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die entstehende Handlungsf\u00e4higkeit bringt die Vorteile von AIOps auf die n\u00e4chste Ebene: Sie sorgt f\u00fcr nutzbare Insights zur Identifizierung und proaktiven Behebung der Ursachen von sicherheitsrelevanten Vorf\u00e4llen. Die Implementierung einer AIOps-L\u00f6sung, die nicht nur maschinelles Lernen und Analysen erm\u00f6glicht, sondern auch nutzbare Insights liefert, ist besonders f\u00fcr jene Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die ihre Bestrebungen hinsichtlich Automatisierung weiter vorantreiben wollen. Dies ist f\u00fcr IT-Abteilungen unerl\u00e4sslich \u2013 nicht nur, um Probleme und deren Ursachen zu identifizieren, sondern auch, um die mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu verk\u00fcrzen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Unternehmen mit einer AIOps-Grundlage IT-Service-Management- (ITSM) sowie IT-Operations-Management-Prozesse (ITOM) miteinander verkn\u00fcpfen, um in einer Vielzahl von Events sicherheitsrelevante Vorf\u00e4lle zu erkennen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie dadurch die Auswirkungen auf Services und die urs\u00e4chlichen Faktoren besser nachvollziehen sowie den Service beeinflussende Probleme proaktiv l\u00f6sen, bevor diese eine negative Customer Experience nach sich ziehen.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus sind Unternehmen dazu in der Lage, das Produktivit\u00e4tspotenzial ihrer Mitarbeiter zu maximieren, indem sie den Gro\u00dfteil der Datenanalysen automatisieren, die diesen Prozessen inh\u00e4rent sind. Dadurch k\u00f6nnen sie zum Beispiel den Fokus ihrer Mitarbeiter auf die Probleml\u00f6sung umlenken, anstatt sie f\u00fcr die kontinuierliche \u00dcberwachung und Problemidentifizierung einzusetzen – ein oft langwieriger und zeitraubender Prozess, ganz zu schweigen vom Risiko menschlichen Versagens. Mit AIOps handeln Unternehmen nach ihren eigenen Bedingungen und verf\u00fcgen \u00fcber die notwendigen Erkenntnisse, um Probleme vorherzusagen, neue Probleme zu identifizieren, zu priorisieren und zu beheben, bevor es zu Ausf\u00e4llen kommen kann.<\/p>\n\n\n\n

Betriebsdaten entwickeln sich weiter und steigen auf ein Niveau, das \u00fcber die menschliche Gr\u00f6\u00dfe hinausgeht. Unternehmen k\u00f6nnen es sich nicht l\u00e4nger leisten, ihren Erfolg ausschlie\u00dflich von traditionellen ITOM-L\u00f6sungen und manuellem Monitoring abh\u00e4ngig zu machen. Es liegt auf der Hand, dass jene Unternehmen, die AIOps nicht als \u201enice-to-have\u201c, sondern als einen wichtigen Schritt in ihrer Entwicklung vom traditionellen Monitoring hin zur Handlungsf\u00e4higkeit betrachten, am besten positioniert sind, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten beziehungsweise sie zu \u00fcbertreffen.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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