Eine wichtige S\u00e4ule der IT-Automatisierung ist eine gute \u00dcberwachung. Und selbst diese l\u00e4sst sich automatisieren. Das erleichtert nicht nur die Arbeit, sondern macht auch \u00dcberwachungsroutinen zuverl\u00e4ssiger. Ebenfalls von Vorteil: Die Automatisierung der \u00dcberwachung einer IT-Infrastruktur rentiert sich schnell und ist leicht zu rechtfertigen.<\/p>\n\n\n\n
So hat beispielsweise der Ausfall eines Rechenzentrums finanzielle Auswirkungen, die f\u00fcr jeden sichtbar sind. Um Probleme in Rechenzentren fr\u00fchzeitig zu erkennen und Ausfallzeiten zu vermeiden, ist eine \u201evorausschauende Wartung\u201c wichtiger denn je. Am effektivsten ist es, wenn alle Komponenten der Rechenzentrumsinfrastruktur automatisiert und \u00fcberwacht werden. Neben der \u00dcberwachung von IT-Komponenten und Netzwerken gewinnt heute au\u00dferdem auch das Monitoring der Umgebungsparameter im Rechenzentrum an Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n
Auch hier gilt: Vorsicht ist besser als Nachsicht. Deshalb sollten alle Elemente der IT-Infrastruktur sichtbar sein und automatisch verwaltet werden, um Komplikationen erst gar nicht entstehen zu lassen. Aus diesem Grund setzen immer mehr Unternehmen auf k\u00fcnstliche Intelligenz, die Leistungsprobleme fr\u00fchzeitig mithilfe automatisierter Korrekturmechanismen behebt, bevor es zu negativen Auswirkungen kommt.<\/p>\n\n\n\n
Ein gutes Beispiel ist AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations): Bei ordnungsgem\u00e4\u00dfer Implementierung durch ein geschultes Team erfordern Routinewarnungen dank AIOps weitaus weniger Zeit und Aufmerksamkeit von den IT-Mitarbeitern. Diese Technologie, die sich noch in der Entwicklung befindet, wendet k\u00fcnstliche Intelligenz auf den IT-Betrieb an. Sie soll bei der intelligenten Verwaltung von Infrastruktur, Netzwerken und Anwendungen im Hinblick auf Leistung, Belastbarkeit, Kapazit\u00e4t, Betriebszeit und teilweise auch bei der Sicherheit unterst\u00fctzen. Durch die Umstellung von herk\u00f6mmlichen schwellenwertbasierten Warnmeldungen und manuellen Prozessen auf Systeme mit KI und ML (Machine Learning) k\u00f6nnen Unternehmen mit AIOps ihre IT-Ressourcen besser \u00fcberwachen \u2013 und proaktive Ma\u00dfnahmen ergreifen. So lassen sich kritische Vorf\u00e4lle sowie deren sch\u00e4dliche Konsequenzen vermeiden, bevor sie \u00fcberhaupt auftreten.<\/p>\n\n\n\n
Kurz gesagt: Mit der automatisierten \u00dcberwachung k\u00f6nnen Unternehmen Probleme rechtzeitig erkennen und St\u00f6rungen im Ablauf durch die Vorhersage von Zwischenf\u00e4llen verhindern. Durch die Automatisierung sparen sie nicht nur wertvolle Zeit bei der Behebung von Vorf\u00e4llen, sondern setzen so auch Ressourcen f\u00fcr strategische Aufgaben frei. Repetitive, manuelle Aufgaben lassen sich so mithilfe einer automatisierten Problemanalyse und der Anpassung der Infrastruktur ersetzen. AIOps optimiert also die Gesamtkapazit\u00e4t des IT-Teams, erh\u00f6ht den Durchsatz und senkt die Kosten.<\/p>\n\n\n\n
Viele Tools zur Netzwerk- und Anwendungs\u00fcberwachung (APM) haben bereits damit begonnen, AIOps-Funktionen zu integrieren. Bei der Verwaltung der Infrastruktur von Rechenzentren hat die Technologie jedoch keine nennenswerten Fortschritte gemacht. Dies l\u00e4sst sich auf verschiedene Ursachen zur\u00fcckf\u00fchren: IBM-Forscher Wei Dong sieht insbesondere die relativ geringe Gr\u00f6\u00dfe des Marktes und das h\u00e4ufige Fehlen von AIOps-Funktionen bei DCIM-Anbietern in der Verantwortung. Im Juli 2022 ver\u00f6ffentlichte der Wissenschaftler ein Paper<\/a>, in dem er eine praktikable modulare AIOps-Architektur f\u00fcr die \u00dcberwachung der Infrastrukturen von Rechenzentren vorschl\u00e4gt. Der Artikel dient auch als n\u00fctzliches Nachschlagewerk f\u00fcr die Vorgehensweise bei der Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in \u00dcberwachungssysteme f\u00fcr Rechenzentren.<\/p>\n\n\n\n Eine weitere S\u00e4ule der Automatisierung sind zuverl\u00e4ssige Daten \u2013 denn eine Moderne IT braucht valide Leistungsindikatoren. Je relevanter, zuverl\u00e4ssiger und segmentierter sie sind, desto bessere Entscheidungsgrundlagen hat das IT-Team f\u00fcr die Verfolgung der gesteckten Marktziele. Doch wie l\u00e4sst hier eine Automatisierung vornehmen? Sie unterst\u00fctzt beim schnellen Abgleich von Daten sowie der Erstellung pr\u00e4ziser Berichte. Au\u00dferdem unterst\u00fctzen sie bei Korrekturen und schrittweisen Optimierungen ohne menschliches Eingreifen. Dar\u00fcber hinaus zeigt sie Chancen sowie Hindernisse f\u00fcr die Steigerung der Zufriedenheit und Leistung im Inneren und \u00c4u\u00dferen auf. Schlie\u00dflich erwarten Verbraucher, Arbeitnehmer und Investoren immer h\u00e4ufiger, dass Unternehmen flexibel sind und neue Dienstleistungen bzw. F\u00e4higkeiten einf\u00fchren k\u00f6nnen, wenn der Markt dies erfordert.<\/p>\n\n\n\n Die M\u00f6glichkeiten der Automatisierung erreichen f\u00fcr die IT einen kritischen Punkt: Sie muss sich von der vertrauten und oft als selbstverst\u00e4ndlich angesehenen Aufgabe, \u201edie Show am Laufen zu halten\u201c, l\u00f6sen und sich zu einem echten Motor des Wandels weiterentwickeln. Da die digitale Transformation immer schneller voranschreitet, gilt die Automatisierung als entscheidender Faktor f\u00fcr die Schaffung und Aufrechterhaltung von wirtschaftlichen Werten. Gesch\u00e4ftsprobleme werden sich dementsprechend nicht mehr auf herk\u00f6mmliche Weise l\u00f6sen lassen. Stattdessen definiert sich Erfolg dadurch, wie schnell die IT die Nase vorn hat und einen gesch\u00e4ftlichen Mehrwert schafft.<\/p>\n\n\n\n
![\"Infografik](\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/stateofitmonitoring.jpg\")