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Künstliche Intelligenz für IT-Betrieb, oder AIOps, nutzt KI-Techniken, um IT-Infrastruktur zu verwalten und zu optimieren. Mit AIOps können kritische operationale Aufgaben wie Leistungsüberwachung, Arbeitslastplanung und Datensicherung automatisiert werden, was manuelle Eingriffe reduziert und die Effizienz steigert. AIOps-Plattformen und -Tools nutzen dies, um die Identifizierung und Lösung von Problemen zu beschleunigen, indem sie die Genauigkeit der Ursachenanalyse (RCA) und die proaktive Identifizierung erhöhen, was die Lösungszeit verkürzt und die Einhaltung von Service Level Agreements (SLA) verbessert. Alle IT-Teams können von den Vorteilen der AIOps-Lösungen profitieren.
AIOps-Softwarelösungen rationalisieren IT-Betrieb durch fünf wesentliche Merkmale:
Domänenübergreifende Datenerfassung und -analyse: Aggregiert Daten aus verschiedenen Quellen für eine einheitliche Analyse.
Topologie-Zusammenstellung: Kartiert Asset-Beziehungen und Abhängigkeiten, um Umweltkontext bereitzustellen.
Ereigniskorrelation: Verknüpft verwandte Ereignisse, um Lärm zu reduzieren und Hauptursachen hervorzuheben.
Mustererkennung: Erkennt Vorfallsmuster, Frühindikatoren und wahrscheinliche Hauptursachen.
Wahrscheinliche Behebung: Schlägt Lösungen basierend auf historischen Problemreaktionen vor.
Diese Fähigkeiten ermöglichen proaktives, effizientes und intelligentes IT-Management.
AIOps-Softwareprodukte kombinieren maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und andere fortschrittliche KI-Methoden, um proaktive, Echtzeit-Einblicke zu bieten, die auf spezifische IT-Umgebungen zugeschnitten sind. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellen – wie Protokollen, Metriken und Ereignissen – helfen AIOps-Lösungen IT-Teams, Probleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren, Systemverhalten vorherzusagen und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Dieser ganzheitliche, datengesteuerte Ansatz mit den richtigen Tools minimiert nicht nur Ausfallzeiten, sondern ermöglicht es Teams auch, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, was letztendlich die betriebliche Resilienz und Effizienz der IT verbessert.
Aufgrund ihrer Funktionen werden die besten AIOps-Tools häufig mit einer Vielzahl anderer IT-fokussierter Tools integriert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf eine Vielzahl von Überwachungs-, Vorfallmanagement-, Service-Desk- und Protokollanalyse-Lösungen. Viele AIOps-Softwareplattformen integrieren diese Funktionalitäten direkt in die Plattform, um Ressourcen zur Fehlerbehebung zu konsolidieren.
Um in die AIOps-Kategorie aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
KI und/oder maschinelles Lernen nutzen, um große Datenmengen zu analysieren
Daten von verschiedenen Systemtypen überwachen und analysieren
Proaktiv und reaktiv Probleme identifizieren
Den Prozess der Problemlösung unterstützen oder leiten
Mit einer Vielzahl von IT-Systemen integrieren
