AIOPS
WAS IST AIOPS?
Algorithmic IT Operations (AIOps) ist eine Methode zur Verwaltung und Analyse von Daten aus einer Anwendung unter Nutzung von Analysetechnologie für maschinelles Lernen, um das Management des IT Betriebs zu vereinfachen und die Problemlösung zu automatisieren.
Warum nutzen Unternehmen AIOps?
AIOps wurde entwickelt, um den IT Betrieb zu automatisieren und die Leistungseffizienz zu steigern. IT-Teams nutzen AIOps, um Trends zu identifizieren, Anomalien zu erkennen, künftige Verhaltensweisen vorherzusagen und bessere Prozesse zu entwickeln.
Im Grunde genommen durchdringt AIOps das Rauschen und identifiziert, behebt und löst allgemeine Probleme im IT Betrieb. Indem es Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und eine Echtzeitanalyse an der Quelle durchführt, hilft es IT-Teams, Vorfälle, Kapazitäten, Veränderungen und Leistung besser zu managen.
Als eine Technologie, die maschinelles Lernen nutzt, verstehen und analysieren AIOps-Plattformen aktuelle und historische Daten und verknüpfen Anomalien und beobachtete Muster mit relevanten Ereignissen. Im Anschluss an diese Analyse werden geeignete automatisierte Maßnahmen initiiert, die zu ununterbrochenen Verbesserungen und Korrekturen führen können.
Wie wird AIOps eingesetzt?
Auf Unternehmensebene hilft der Einsatz von AIOps Unternehmen dabei, Einblicke aus den riesigen Datenmengen einer hypervernetzten Welt zu gewinnen, um ihre Kunden besser zu verstehen und neue Produkte und Erfahrungen auf sie zuzuschneiden. Darüber hinaus kann ein Unternehmen mit AIOps die Service-Levels erhöhen, die Kosten für das Management von IT-Umgebungen senken oder stabilisieren und Risiken im Zusammenhang mit Sicherheit und Compliance begrenzen.
AIOps überträgt drei grundlegende Prinzipien der DevOps-Bewegung – Systemdenken, Verstärkung von Feedbackschleifen und Schaffung einer Kultur des kontinuierlichen Experimentierens und Lernens – auf den IT Betrieb, um die Agilität und Effizienz zu verbessern, die DevOps zu einem Impulsgeber für Innovation macht.
Was sind die Komponenten von AIOps?
Mehrere Technologien bilden AIOps-Plattformen. Dazu gehören:
Datenquellen
Aus verschiedenen IT-Disziplinen, wie z. B. Ereignisse, Protokolle, Metriken, Tickets, Überwachung und Auftragsdaten.
Big Data
Tools, die Daten in Echtzeit verarbeiten können, wie z. B. Elastic Stack, Hadoop 2.0 und bestimmte Apache-Technologien.
Regeln und Muster
Bieten Kontext und decken Datenanomalien und Regelmäßigkeiten auf.
Maschinelles Lernen (ML)
Nutzt algorithmische Analysen zur automatischen Modifikation bestehender oder zur Entwicklung neuer Algorithmen.
Domäne-Algorithmen
Erfassen und nutzen Regeln und Muster, um IT-spezifische Ziele zu erreichen, z. B. unstrukturierte Daten zu korrelieren, Rauschen zu entfernen, bei Unregelmäßigkeiten zu warnen, wahrscheinliche Ursachen zu ermitteln und Baselines zu erstellen.
Automatisierung
Ergebnisse des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz werden verwendet, um automatisch Antworten auf erkannte Probleme und Szenarien zu erstellen und anzuwenden.
Künstliche Intelligenz
Passt sich an ungewohnte und neue Elemente an.
Welche Vorteile bietet AIOps?
Viele Unternehmen führen die Überwachung, Fehlerbehebung und Diagnoseprogramme ihrer zunehmend komplexen IT-Umgebungen manuell durch, was Zeit und Ressourcen verschwendet. Unternehmen setzen AIOps ein, um die Effizienz zu steigern und kostspielige unerwartete System-Ausfallzeiten zu reduzieren. Durch diese Zeitersparnis und die verbesserte Effektivität verschaffen AIOps den IT-Teams mehr Zeit für Innovationen.
Im Folgenden finden Sie die spezifischen Vorteile, die AIOps einem Unternehmen bietet:
Höhere Unternehmensstabilität und Leistung
AIOps-Systeme führen eine kontinuierliche Überwachung im Hintergrund durch, sodass die Mitarbeiter sich um komplexe Probleme kümmern und Aufgaben mit höherer Priorität in Angriff nehmen können.
Schnellere Analyse und Reparatur
Durch das Sammeln und Bündeln verschiedener Datenquellen identifizieren AIOps-Systeme kausale Risiken und leiten bei schwierigen und unerwarteten Problemen schneller Reparaturen ein.
Bessere Workflows und Zusammenarbeit
AIOps bietet maßgeschneiderte Reports und Dashboards, die den Teams helfen, fokussiert zu bleiben und bei abteilungsübergreifenden Vorgängen effektiver zu kommunizieren.
Weniger Ablenkungen
AIOps beseitigt Geräusche und Ablenkungen, sodass sich die IT-Mitarbeiter auf die wichtigen Themen konzentrieren können.
Ganzheitliche Ansichten
Durch die Korrelation von Daten aus zahlreichen Quellen werden Silos beseitigt und die gesamte IT-Infrastruktur ist an einem Ort einsehbar.
Kürzere Zeitrahmen
AIOps ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit, die die Diagnose, die Analyse und den Zeitrahmen für die Lösung beschleunigt.
Wie funktioniert AIOps?
AIOps verarbeitet riesige Datenmengen direkt aus IT-Systemen (Protokolle und Zeitreihen aus Netzwerk, Speicher, Server und anderen Schichten des Unternehmensstapels) sowie strukturierte Daten aus IT-Managementsystemen, z. B. aus vorhandenen Tools zur Überwachung der Infrastruktur, der Anwendungs- und Netzwerkleistung und der IT-Betriebsführung. Im Wesentlichen werden die über den gesamten IT Betrieb verteilten Daten an einem Ort zusammengefasst und gezielte Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt, um tiefe Einblicke in Datenmuster zu gewinnen.
Die Aufgaben des maschinellen Lernens, die AIOps übernimmt, sind:
Das „Rauschen“ herausfiltern
Durch die Anwendung von Regeln und übereinstimmenden Mustern kann AIOps Ihre IT-Betriebsdaten durchsuchen und wichtige abnormale Ereigniswarnungen von allen anderen isolieren.
Ursachen ermitteln und Lösungen vorschlagen
Innerhalb des riesigen Pools von Ereignisdaten verwendet AIOps spezifizierte Algorithmen, um abweichende Ereignisse zu finden und sie mit anderen Ereignisdaten in der gesamten Umgebung zu verknüpfen. So wird Intelligenz aufgebaut, um die Ursachen von Problemen zu identifizieren und Reparaturen/Lösungen zu empfehlen.
Reaktionen automatisieren
AIOps verarbeitet die Ergebnisse des maschinellen Lernens, um automatische Antworten zu senden, die Probleme in Echtzeit lösen.
Kontinuierliches Lernen
AIOps kann die Ergebnisse seiner Analysen nutzen, um Algorithmen anzupassen oder neue zu entwickeln, um die Antworten und Lösungen zu verbessern.
AIOps und HPE
- Die Methodik zur Erstellung einer Roadmap für AIOps-Anwendungsfälle, die sich an den geschäftlichen Anforderungen und Zielen orientieren
- Die Entwicklung und Implementierung einer leistungsstarken, skalierbaren und flexiblen Datenplattform, die das Volumen der verschiedenen Datentypen in der richtigen Geschwindigkeit für jeden Anwendungsfall managen kann.
- Die Entwicklung und Operationalisierung von maschinellen Lernmodellen, die automatisch und in Echtzeit mit riesigen Datenmengen arbeiten können.
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