{"id":12332,"date":"2023-08-09T08:10:31","date_gmt":"2023-08-09T08:10:31","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/aiops-integrierte-ueberwachung-ist-die-wichtigste-funktion\/"},"modified":"2023-08-09T08:16:31","modified_gmt":"2023-08-09T08:16:31","slug":"aiops-integrierte-ueberwachung-ist-die-wichtigste-funktion","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/aiops-integrierte-ueberwachung-ist-die-wichtigste-funktion\/","title":{"rendered":"AIOps: Integrierte \u00dcberwachung ist die wichtigste Funktion"},"content":{"rendered":"\n<p>Die Komplexit\u00e4t von IT-Systemen und das anhaltende, exponentielle Wachstum von \u00dcberwachungsdaten haben die Verbesserung von Gesch\u00e4ftseinblicken durch Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) vorangetrieben. Das Unternehmen Gartner, das f\u00fcr Entwicklungsanalysen in der IT bekannt ist, definiert diesen Vorgang als Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen zur Automatisierung von IT-Betriebsprozessen. Dazu geh\u00f6ren die Ereigniskorrelation, die Erkennung von Anomalien, Leistungsanalysen und die laufende Automatisierung von Workflows.<\/p>\n\n\n\n<p>Allein nach den Berechnungen von Research and Markets handelt es sich um einen globalen Markt, der von 5,82 Mrd. US-Dollar im Jahr 2022 auf 7,4 Mrd. US-Dollar im Jahr 2023 wachsen soll \u2013 mit einer j\u00e4hrlichen Wachstumsrate (CAGR) von 27,1 %. Weiteren Prognosen zufolge erreicht der Markt bis 2027 ein gesch\u00e4tztes Volumen von 19,79 Mrd. US-Dollar.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Zukunft der IT wird also sehr stark auf AIOps und die damit verbundene F\u00e4higkeit ausgerichtet sein, die Betriebskosten zu senken und eine h\u00f6here Servicequalit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten. Das erh\u00f6ht sowohl die externe als auch die interne Kundenzufriedenheit. Denn es tr\u00e4gt dazu bei, Ausfallzeiten merklich zu reduzieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie beginnt man mit der Implementierung von AIOps?<\/h2>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die Implementierung von AIOps existiert kein Patentrezept. Es gibt allerdings einige grundlegende Aspekte zu beachten. IBM arbeitet beispielsweise mit drei Faktoren: Beobachtbarkeit, vorausschauende Analysen und proaktive Reaktion.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Sammlung, Aggregation und Analyse von Betriebsdaten, die durch die \u00dcberwachung erzeugt werden. Integrierte \u00dcberwachung gilt als Grundlage f\u00fcr die Entwicklung von AIOps: Sie wurde von fast 55&nbsp;% der Befragten in einer k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrten OpsRamp-Studie als wichtigstes Merkmal einer AIOps-L\u00f6sung genannt. \u00dcberwachungstools sind also nach wie vor die beste Methode, um Leistungsprobleme oder IT-Ausf\u00e4lle zu identifizieren. In diesem Fall hat die Studie auch gezeigt, dass Unternehmen mit der Verbreitung von Tools besser umgehen k\u00f6nnen: Mehr als die H\u00e4lfte der Befragten (56,5 %) besitzt weniger als zehn \u00dcberwachungstools. Ein Drittel der Unternehmen verwendet jedoch zehn bis 19 Tools \u2013 und weitere 10 % nutzen mehr als 20.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoring.jpg\" alt=\"Das Diagramm von OpsRamp zeigt: Bereichsbezogene IT-Infrastruktur-\u00dcberwachungstools sind nach wie vor das Mittel der Wahl, um Leistungsprobleme oder IT-Ausf\u00e4lle zu erkennen.\" class=\"wp-image-12296\" width=\"759\" height=\"440\" srcset=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoring.jpg 1518w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoring-300x174.jpg 300w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoring-1024x594.jpg 1024w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoring-768x445.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 759px) 100vw, 759px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: OpsRamp<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Ein Teil der hinzugef\u00fcgten KI-L\u00f6sungen hat die Aufgabe, Daten zu analysieren und Korrelationen herzustellen. So erhalten Anwender ein genaueres Verst\u00e4ndnis, was der Grundidee des AIOps-Konzepts entspricht.<\/p>\n\n\n\n<p>Predictive Analytics erm\u00f6glicht es IT-Experten zudem, die Kontrolle \u00fcber komplexe Prozesse zu behalten und die Leistung des IT-Betriebs sicherzustellen. Beispiele f\u00fcr Predictive-Analytics-Praktiken sind die Erkennung von Anomalien, Warnungen, Empfehlungen und die Optimierung der IT-Leistung.<\/p>\n\n\n\n<p>Von dort aus kommen KI-L\u00f6sungen f\u00fcr die Datenanalyse und -korrelation zum Einsatz. Denn das Ziel ist es, proaktiv auf unerwartete Ereignisse, wie Ausf\u00e4lle oder Verlangsamungen, zu reagieren. Gleichzeitig soll die Leistung der IT-Infrastruktur aufrechterhalten, Ressourcen geplant, terminiert und zugewiesen werden. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen pr\u00e4diktive Algorithmen Muster sowie Trends in Leistungskennzahlen erkennen und so Probleme nicht nur vorhersagen, sondern auch verhindern \u2013 bevor sie entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus integriert AIOps mehrere unterschiedliche IT-Betriebstools mit manuellen Funktionen in eine einzige intelligente sowie automatisierte IT-Betriebsplattform. Das erm\u00f6glicht den IT-Teams, schnell und vorausschauend auf Verlangsamungen oder St\u00f6rungen zu reagieren \u2013 mit wesentlich geringerem Aufwand. <\/p>\n\n\n\n<p>Laut der OpsRamp-Studie, die im Dezember 2022 durchgef\u00fchrt wurde, setzen bereits mehr als 60 % der 265 befragten C-Levels AIOps ein, um die Verf\u00fcgbarkeit und Leistung von Diensten sowie Anwendungen zu verbessern. An zweiter und dritter Stelle stehen die Betriebsautomatisierung (58 %) und die Prozesse (54 %).<\/p>\n\n\n\n<p>Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr den IT-Betrieb im Jahr 2023 ist die Automatisierung m\u00f6glichst vieler Vorg\u00e4nge: 66 % der Befragten gaben hierf\u00fcr ihre Stimme ab. Allerdings nannte nur die H\u00e4lfte der Umfrageteilnehmer (52 %) die Automatisierung l\u00e4stiger Aufgaben als wichtigsten betrieblichen Nutzen von AIOps. Somit steht der Punkt noch hinter der Reduzierung offener Incident-Tickets (65 %) und der Reduzierung von MTTD sowie MTTR (56 %).<\/p>\n\n\n\n<p>Verbesserungen bei der Automatisierung sind daher eindeutig das Hauptanliegen der Unternehmen im Jahr 2023.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps.jpg\" alt=\"Diagramm von OpsRamp zur Auswertung der Frage: \u201eWas sind die treibenden Faktoren f\u00fcr die Einf\u00fchrung von AIOps?\u201c\" class=\"wp-image-12302\" width=\"685\" height=\"515\" srcset=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps.jpg 1370w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps-300x226.jpg 300w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps-1024x770.jpg 1024w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps-768x577.jpg 768w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps-105x79.jpg 105w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/monitoramentoAIOps-274x205.jpg 274w\" sizes=\"(max-width: 685px) 100vw, 685px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: OpsRamp<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vorteile<\/h2>\n\n\n\n<p>AIOps haben einen entscheidenden Vorteil: Die Methode erm\u00f6glicht IT-Teams, Verlangsamungen und Ausf\u00e4lle schneller zu erkennen, anzugehen und zu beheben, als dies durch manuelle Systeme m\u00f6glich w\u00e4re \u2013 wie beispielsweise die Bearbeitung von Warnmeldungen aus verschiedenen IT-Betriebstools. Das f\u00fchrt zu folgenden Ergebnissen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>K\u00fcrzere Mean-Time-To-Repair (MTTR)<\/strong>: AIOps kann Ursachen schneller und pr\u00e4ziser identifizieren und L\u00f6sungen vorschlagen, indem es Alarme aus dem IT-Betrieb differenziert. Dazu tr\u00e4gt auch die Korrelation von Betriebsdaten aus verschiedenen IT-Umgebungen bei. Diese Funktionen erm\u00f6glichen Unternehmen, bisher undenkbare MTTR-Ziele zu setzen und zu erreichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Geringere Betriebskosten<\/strong>: Die automatische Erkennung von Betriebsproblemen und die Neuplanung von Reaktionsabl\u00e4ufen senken die Betriebskosten, sodass sich die Ressourcen angemessener zuweisen lassen. Dadurch werden auch Personalressourcen f\u00fcr innovativere und komplexere Aktivit\u00e4ten freigesetzt, was zu einer verbesserten Mitarbeitererfahrung f\u00fchrt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Mehr Beobachtungsm\u00f6glichkeiten und bessere Zusammenarbeit<\/strong>: Die in AIOps-\u00dcberwachungstools verf\u00fcgbare Integration erm\u00f6glicht eine effektivere Zusammenarbeit zwischen DevOps-Teams, ITOps, Management und Sicherheitsfunktionen. Denn dank der verbesserten Sichtbarkeit, Kommunikation und Transparenz k\u00f6nnen solche Teams bessere Entscheidungen treffen und schneller auf Probleme reagieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Wechsel von reaktivem zu proaktivem, vorausschauendem Management<\/strong>: Mit den integrierten Funktionen zur pr\u00e4diktiven Datenanalyse lernt AIOps kontinuierlich, die dringendsten Warnungen zu identifizieren und zu priorisieren. IT-Teams k\u00f6nnen so potenzielle Probleme bew\u00e4ltigen, bevor sie zu Verz\u00f6gerungen und Ausfallzeiten f\u00fchren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Aus all diesen Gr\u00fcnden schlie\u00dft der AIOps-Ansatz die L\u00fccke zwischen zwei Punkten: die zunehmend komplexe, dynamische sowie schwer zu \u00fcberwachende IT-Landschaft \u2013 und die Erwartungen der Benutzer, die eine geringe oder gar keine Beeintr\u00e4chtigung der Anwendungsleistung und -verf\u00fcgbarkeit voraussetzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Worauf Sie bei der Auswahl des Anbieters achten sollten<\/h2>\n\n\n\n<p>Die meisten Experten halten AIOps f\u00fcr die Zukunft des IT-Betriebsmanagements: Da sich Unternehmen zunehmend auf Initiativen zur digitalen Transformation konzentrieren, w\u00e4chst die Nachfrage stetig. Ausschlaggebend ist unter anderem die Weltwirtschaft, die an mehreren Fronten mit Gegenwind zu k\u00e4mpfen hat \u2013 darunter Probleme wie die Inflation, Lebenshaltungskostenkrise, h\u00f6here Zinss\u00e4tze und der Krieg in der Ukraine. Deshalb fokussieren sich 2023 viele Unternehmen auf die Verbesserung der IT-Effizienz sowie Automatisierung.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Organisationen werden die Hilfe von Dienstleistern ben\u00f6tigen, um ihre IT-Infrastruktur reibungslos am Laufen zu halten. Darauf sollten AIOps-Kunden bei den verschiedenen Anbietern achten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Effizienz<\/strong>: Unternehmen, die tiefe Echtzeiteinblicke mit Autokorrekturfunktionen \u00fcber Technologie-Stacks von Mainframe bis Mobile hinweg anstreben, k\u00f6nnen sich keine M\u00e4ngel bei einer der verschiedenen AIOps-Funktionen leisten. Erhebliche Defizite bei nur wenigen Features k\u00f6nnen eine AIOps-L\u00f6sung einschr\u00e4nken und teure Integrationen mit regelm\u00e4\u00dfigen Wartungen erfordern. Starke systemeigene Funktionen erm\u00f6glichen eine geringere technologische Verschuldung, w\u00e4hrend eine umfangreiche Bibliothek von Standardkonnektoren (OOTB) von Drittanbietern die Kosten f\u00fcr ma\u00dfgeschneiderte Integrationen reduziert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bereitstellung von transparenten und zuverl\u00e4ssigen automatischen Abhilfema\u00dfnahmen: <\/strong>Automatisierte Abhilfema\u00dfnahmen werden weitgehend durch mangelndes Vertrauen der Firmenkunden und Zweifel an der Transparenz der Anbieterl\u00f6sungen eingeschr\u00e4nkt. Unternehmen setzen erfolgreich L\u00f6sungen ein, um einfache, sich wiederholende betriebliche Aufgaben sowie Korrekturen zu automatisieren. Zuverl\u00e4ssigkeitstests von Aktionen gehen allerdings nur langsam voran. Ein tieferes Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, wie KI\/ML-Maschinen sensorische und telemetrische Daten nutzen, wird dazu beitragen, die Akzeptanz dieser Funktionen zu erh\u00f6hen. Zudem m\u00fcssen die L\u00f6sungen noch st\u00e4rker daran arbeiten, \u00c4ngste zu beseitigen. Dazu geh\u00f6rt auch die Offenlegung dar\u00fcber, wie sie Automatisierungsentscheidungen treffen und worauf sie diese st\u00fctzen. So lie\u00dfe sich das Vertrauen in die autonome Ausf\u00fchrung gewinnen, was den Weg f\u00fcr die \u00dcbernahme ebnet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Einblicke vom Anfang bis zum Ende einer Transaktion<\/strong>: Es reicht nicht mehr aus, Dienste allein auf der Grundlage der technologischen Infrastruktur abzubilden. Denn um wirklich Verbesserungen in der Benutzererfahrung zu erm\u00f6glichen, die Mean-Time-To-Repair (MTTR) sowie die mittlere Identifikationszeit (MTTI) zu verk\u00fcrzen und letztendlich das Wachstum des Unternehmens zu erm\u00f6glichen, m\u00fcssen die Bem\u00fchungen mit Fokus auf die Benutzererfahrung beginnen. Die Identifizierung von Serviceverschlechterungen oder -ausf\u00e4llen sollte aus der Perspektive der Benutzer erfolgen \u2013 und nicht nur aus der der Infrastruktur. Gesch\u00e4ftskontext und -zyklen, Nutzungsmuster und historische Trends sind wichtige Datenelemente, um m\u00f6gliche negative Auswirkungen auf die Benutzererfahrung proaktiv anzugehen. L\u00f6sungen m\u00fcssen auf diese Daten in Echtzeit reagieren und die Elemente den Architektur-, Entwicklungs- sowie Designteams f\u00fcr zentrale Systemverbesserungen zur Verf\u00fcgung stellen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-other-key-findings-of-the-opsramp-study\">Weitere wichtige Ergebnisse der OpsRamp-Studie<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die Zuordnung von Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Anwendungen und Infrastruktur ist die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr das Incident Management in Unternehmen \u2013 das best\u00e4tigen 64 % der Studienteilnehmer.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die intelligente Alarmierung ist f\u00fcr 70 % der befragten Unternehmen der wichtigste Anwendungsfall f\u00fcr AIOps.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die \u00fcberwiegende Mehrheit der AIOps-Implementierungen \u2013 mehr als 80 % \u2013 dauert sechs Monate oder weniger.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die gr\u00f6\u00dfte Sorge der Befragten in Bezug auf AIOps ist die Datengenauigkeit, wie 62 % der Unternehmen angeben.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>AIOps schafft Arbeitspl\u00e4tze und vernichtet sie nicht, auch wenn Ingenieure mit den richtigen F\u00e4higkeiten f\u00fcr AIOps weiterhin schwer zu finden sind. Nur 36 % der Befragten waren dar\u00fcber besorgt, dass die Einf\u00fchrung von AIOps zum Verlust von Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchren k\u00f6nnte. W\u00e4hrenddessen meinten 68 %, dass es mehr als sechs Monate dauert, Ingenieure mit den richtigen F\u00e4higkeiten f\u00fcr AIOps einzustellen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\u201eDie Studie zeigt, dass AIOps real ist und f\u00fcr Unternehmen sowie MSPs greifbare Vorteile bietet\u201c, erl\u00e4utert Suresh Vobbilesetty, Executive Vice President of Engineering bei OpsRamp. \u201eSie zeigt aber auch, dass die AIOps-Initiativen der Unternehmen noch nicht abgeschlossen sind. Denn sie haben noch einen langen Weg vor sich, bevor sie das volle Potenzial der Technologie aussch\u00f6pfen k\u00f6nnen\u201c, f\u00fcgte er hinzu.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Komplexit\u00e4t von IT-Systemen und das anhaltende, exponentielle Wachstum von \u00dcberwachungsdaten haben die Verbesserung von Gesch\u00e4ftseinblicken durch Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) vorangetrieben. Das Unternehmen Gartner, das f\u00fcr Entwicklungsanalysen in der IT bekannt ist, definiert diesen Vorgang als Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen zur Automatisierung von IT-Betriebsprozessen. 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