Auf die Plätze, fertig, Zukunft: KI verändert die Netzwerküberwachung

In der sich schnell verändernden digitalen Welt ist die Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen zur Netzwerküberwachung so hoch wie nie zuvor. Unternehmen müssen sich mit vielfältigen Architekturen, dynamischen Arbeitslasten, Remote-Arbeitsmodellen und wachsenden Sicherheitsbedrohungen auseinandersetzen. Aus diesem Grund werden Werkzeuge zur Netzwerküberwachung immer wichtiger. Prognosen zeigen, dass der Markt für Überwachungslösungen von 2,4 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 4,1 Milliarden Dollar im Jahr 2028 ansteigen wird. Ein Großteil dieses Wachstums wird durch Technologien wie KI, maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen angetrieben. Das Consulting-Unternehmen Gartner erwartet, dass der Markt für KI-Monitoring-Tools auf 9 Milliarden Dollar ansteigt.

Der Standardansatz zur Überwachung von Infrastrukturen besteht darin, Daten von verschiedenen Quellen wie Servern, Netzwerken und Anwendungen zu sammeln. Diese Daten werden analysiert, um Einblicke in die Leistung und den Zustand der Infrastruktur zu erhalten. Bei Problemen werden Warnungen ausgegeben. Doch in der heutigen komplexen und schnelllebigen IT-Welt ist dieser Ansatz nicht mehr der Beste.

Moderne, sichere Netzwerkinfrastrukturen führen zu blinden Flecken in der Netzwerkleistung. Dadurch wird es schwieriger, Probleme zu erkennen und zu beheben. Die zunehmende Nutzung von SaaS-Anwendungen und Remote-Arbeit erschwert die Überwachung der digitalen Nutzererfahrung. Rechenressourcen erstrecken sich inzwischen über Rechenzentren hinaus – und Hypervirtualisierung sowie Containerdynamiken erhöhen die Komplexität der Netzwerküberwachung.

Um KI-Ergebnisse zu verbessern, ist eine umfassende Instrumentierung erforderlich. Dies wird meist durch selbstständige Assistenten erreicht, die Beobachtungsdaten autonom sammeln. Allerdings wird das Verwalten einer immer größeren Anzahl von Assistenten mühsam und kostspielig. Dies beeinträchtigt die Systemleistung und die Benutzererfahrung durch manuelle Updates, komplexe Konfigurationen und mögliche Kollisionen.

Hier kommt KI (oft in Form von AIOps) ins Spiel. Sie gilt als Grundlage der nächsten Generation von Überwachungstools. Mit KI-basierten Erkenntnissen können Unternehmen die Vorteile von intelligenten Warnungen nutzen, die Probleme in Echtzeit erkennen und diagnostizieren. Diese liefern mögliche Lösungen, sodass IT-Teams schnell reagieren und weitere Störungen vermeiden können.

Im Juli 2023 gab ManageEngine bekannt, dass es OpenAI-Überwachungsfunktionen in seine cloudbasierte Plattform Site24x7 integriert hat. Auch Splunk führte neue KI-Funktionen in seiner „Unified Security and Observability Platform“ ein, berichtete CRN. Im Mai dieses Jahres stellte New Relic „Grok“ vor, einen generativen KI-Überwachungsassistenten. Riverbed kündigte eine offene, KI-gesteuerte Überwachungsplattform an, die laut CRN darauf abzielt „blinde Flecken in komplexen IT-Umgebungen zu beseitigen. Dazu gehören öffentliche Cloud- und Remote-Arbeitsumgebungen sowie Zero-Trust- und SD-WAN-Architekturen.“

GigaOm Radar analysiert 20 der führenden Netzwerküberwachungslösungen auf dem Markt. Er vergleicht die Angebote hinsichtlich Funktionen, einschließlich aufkommender AIOps-Features und Integrationen mit großen Sprachmodellen (LLMs).

Warum ist das wichtig?

Die KI-gesteuerte Analyse der Netzwerküberwachung liefert wertvolle Erkenntnisse und ermöglicht proaktive Problemerkennung, automatisierte Behebungen und kontinuierliche Verbesserungen. Beispiele für KI/ML-Anwendungen sind:

• Schnelle Problemerkennung und präzise Ursachenanalyse durch die Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Echtzeit-Verarbeitung großer Datenmengen zur Analyse, Interpretation und Standardisierung von Datenformaten aus unterschiedlichen Überwachungstools. So wird die Kompatibilität zwischen integrierten Datensätzen sichergestellt.
• Analyse der erfassten Daten zur Identifizierung von Korrelationen, Mustern und Anomalien, die auf Netzwerkprobleme oder Sicherheitsbedrohungen hinweisen könnten.
• Dynamische Visualisierung und Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse im richtigen Kontext. So können Unternehmen potenzielle Probleme erkennen, bevor sie die Endnutzer beeinträchtigen.
• Höhere Präzision durch Lernen aus historischen Mustern, um sich an neue Bedrohungen anzupassen.
• Transformation statischer und strikt definierter Automatisierung in intelligente Automatisierung, die menschliche Logik und Entscheidungsfindung nachbildet.

All das ermöglicht es, nicht nur zu wissen, „was“ in den Systemen passiert, sondern auch zu verstehen, „warum“ es passiert. Wenn Überwachung schon detaillierte Daten und Kontexte liefert, erweitert KI durch prädiktive Analysen dieses Wissen. So können IT-Systeme Probleme vorhersagen und verhindern, noch bevor sie auftreten. Aus diesem Grund sehen sich immer mehr Unternehmen gezwungen, Beobachtbarkeit und KI in ihren IT-Betrieb zu integrieren und dabei die aktuellen und künftigen Anforderungen an ihre IT-Infrastruktur zu berücksichtigen.

Überwachung, KI und AIOps helfen, Komplexität und Störungen zu beseitigen. Sie sammeln, normalisieren und vereinigen verschiedene Datentypen, verstehen Dienste und ihre Beziehungen und nutzen KI, um proaktiv Probleme zu erkennen und zu lösen. Am wichtigsten jedoch: Überwachung und AIOps führen Unternehmen in die nächste Generation der Produktivität – den autonomen IT-Betrieb. Die umfangreichen Funktionen von Überwachung und AIOps reduzieren die operative Last für Manager und Mitarbeiter und ermöglichen es ihnen, sich auf wertvollere Tätigkeiten zu konzentrieren.

Daher ist es essenziell, den Weg zu mehr Autonomie so schnell wie möglich zu beschreiten.