AIOps

Was ist AIOps?

AIOps erkennt Probleme, die die Leistung, die Sicherheit oder die Benutzererfahrung beeinträchtigen, und reagiert mit Empfehlungen oder automatischen Korrekturen. Es automatisiert komplexe Workflows, beschleunigt die Effizienz und minimiert durch Menschen verursachte Verzögerungen.

AIOps unterstützt IT-Teams mit vorausschauenden Analysen, Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation. Mit diesen Funktionen können Betreiber Probleme proaktiv erkennen und beheben, bevor sie sich auf das Benutzererlebnis, die Anwendungsleistung oder die Systemverfügbarkeit auswirken, und so ein reibungsloses Erlebnis mit fortschrittlicher Intelligenz und Automatisierung ermöglichen.

Neben der Automatisierung komplexer Workflows und der Reduzierung des manuellen Aufwands liegt seine wahre Stärke in der Fähigkeit, in unterschiedlichsten Umgebungen zu skalieren, von Campusnetzwerken bis hin zu Cloud-Infrastrukturen, und sich an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen. Diese Anpassungsfähigkeit, kombiniert mit Echtzeitinformationen, führt zu einer höheren Effizienz im gesamten Unternehmen.

AIOps funktioniert durch die Erfassung und Konsolidierung von Milliarden von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen (Anwendungen, Protokolle, Ereignisse, Warnmeldungen, Muster und mehr). Anschließend werden diese Daten mithilfe von Machine Learning- oder Deep Learning-Algorithmen (DL) mit agentenbasierter KI-Orchestrierung verarbeitet, um Echtzeit-Einblicke zu liefern, wie z. B. Quality of Experience (QoE), Ursachenanalyse und Anomalieerkennung.

AIOps scannt kontinuierlich nach Mustern, Korrelationen und Anomalien, die aufkommende Probleme oder Leistungsabweichungen anzeigen könnten. Es nutzt Techniken wie Clustering, Klassifizierung und vorausschauende Analysen, um automatisch zusammengehörige Ereignisse zu gruppieren, Störungen herauszufiltern und die Hauptursachen zu ermitteln.

AIOps-Plattformen nutzen häufig Natural Language Processing (NLP), um unstrukturierte Daten (wie Störungsmeldungen oder Chatnachrichten) zu interpretieren, und verwenden Automatisierungs-Engines, um Abläufe zur Behebung von Problemen auszulösen oder IT-Teams zu alarmieren.

Ein gutes AIOps-System reduziert Fehlalarme und beseitigt die Alarmmüdigkeit, sodass die Bediener Probleme proaktiv erkennen und beheben können, bevor sie sich auf die Benutzererfahrung auswirken.

• Schnellere Fehlersuche und Problemlösung: AIOps automatisiert die Ursachenanalyse und die Korrelation von Vorfällen, wodurch die Zeit für die manuelle Fehlersuche und die Mean Time to Resolution verkürzt werden.
• Proaktive Problemerkennung: AIOps identifiziert Anomalien und potenzielle Probleme, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken, sodass Administratoren Probleme proaktiv angehen und die Anzahl der Support-Tickets reduzieren können.
• Optimierte Netzwerkleistung: AIOps analysiert Verkehrsmuster und Konfigurationsdaten und liefert umsetzbare Empfehlungen, die die Netzwerkauslastung steigern, die Bandbreite optimieren und es IT-Teams ermöglichen, sich auf strategische Initiativen mit höherem Wert zu konzentrieren.
• Weniger Benachrichtigungen: Maschinelles Lernen filtert irrelevante Alarme und Fehlalarme heraus, sodass sich Administratoren auf echte Probleme konzentrieren und die betriebliche Effizienz steigern können.
• Automatisierte Fehlerbehebung und verbesserte Benutzererfahrung: AIOps automatisiert Routineaufgaben und Workflows und minimiert so Ausfallzeiten und Störungen. Das ermöglicht es IT-Teams, eine höhere Serviceverfügbarkeit aufrechtzuerhalten und die Anforderungen an die Netzwerkverfügbarkeit zu erfüllen, ohne den Betriebsaufwand zu erhöhen.

AIOps für Netzwerke, oder KI für Netzwerke, ist ein Ansatz für Netzwerke, der Sicherheit, Überwachung der digitalen Nutzererfahrung und Unterstützung für Zero-Trust-Architekturen integriert und so sicherstellt, dass Netzwerke effizient und widerstandsfähig gegenüber sich entwickelnden Bedrohungen sind.

Netzwerke müssen universelle Konnektivität, ständige Verfügbarkeit, hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz aufweisen und gleichzeitig sicher und zuverlässig sein. Mit Innovationen wie der GenAI-Suche, dem Agentic Mesh und der autonomen Fehlerbehebung können Unternehmen einen neuen Standard für intelligente Netzwerke setzen.

Die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI in einer Netzwerkplattform zur Optimierung und Verwaltung Ihres Netzwerks ist vergleichbar damit, ein Expertenteam am Pokertisch an Ihrer Seite zu haben. Die Nutzung der Leistungsfähigkeit von AIOps hilft Ihnen, Ihr Netzwerk reibungslos zu betreiben.

Unternehmen haben die spannende Möglichkeit, ihren Netzwerkbetrieb durch die Einführung von AIOps zu verbessern. Die Einführung neuer Technologien eröffnet die Möglichkeit zu mehr Effizienz, intelligenteren Entscheidungen und verbesserter Servicequalität. Hier sind einige wichtige Aspekte, die Sie bei der Prüfung der KI-Einführung in Ihrem Unternehmen berücksichtigen sollten:

• Sicherheit und Ethik: Ermitteln Sie, welche Daten die KI-Engine verwendet und wie diese Daten geschützt werden. Stellen Sie sicher, dass der Anbieter ethische KI-Grundsätze und -Richtlinien einhält.
• Integration: Eine effektive AIOps-Lösung sollte die Abläufe optimieren und nicht komplizierter machen. Suchen Sie nach einer Lösung, die sich in die bestehende Infrastruktur integrieren lässt oder in die IT-Lösung integriert ist.
• Wirksamkeit: Beurteilen Sie, wie sich AIOps im Laufe der Zeit entwickelt hat, beginnend mit dem Zeitpunkt der ersten Integration. Ein effektives AIOps-System sollte präzise Echtzeit-Einblicke liefern und die Bediener proaktiv auf dringende Probleme aufmerksam machen, ohne dabei eine Alarmmüdigkeit zu erzeugen. Seine Leistungsfähigkeit sollte sich durch einen geschlossenen Kreislauf aus Feedback und Weiterentwicklung kontinuierlich verbessern.
• Beispiele aus der Praxis: Suchen Sie nach Situationen, in denen die AIOps-Lösung für Kunden konkrete Ergebnisse geliefert hat.

Die Wartung eines Netzwerks erfordert heutzutage ständige Transparenz und intelligente Automatisierung. HPE Networking bietet ein sicheres, KI-natives Netzwerk mit AIOps, um die Vision eines sich selbst steuernden Netzwerks zu verwirklichen – eines Netzwerks, das IT-Teams bei der Optimierung des Netzwerkbetriebs unterstützt und sich autonom repariert.

HPE Networking mit AIOps kann Sie bei Folgendem unterstützen:

• Schnelleres Identifizieren von Problemen mit dem Netzwerk, der Sicherheit und der Anwendungsleistung mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff, bevor sie sich auf die Benutzer oder das Geschäft auswirken.
• Vorhersage von negativen Benutzererfahrungen mithilfe von Daten aus kollaborativen Anwendungen (z. B. Zoom, Teams) und unstrukturierten Anwendungsdaten, um die Ursachen zu ermitteln und Probleme mit autonomem Handeln zu beheben. Das trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Servicequalität zu verbessern und die Kundenzufriedenheit von Client zu Cloud zu steigern.
• Die manuelle Fehlersuche entfällt, was dazu beiträgt, Kosten zu senken, Probleme schneller zu lösen und die IT-Produktivität zu steigern. Dadurch wird die Gesamtproduktivität verbessert, da sich die Teams auf strategische Initiativen anstatt auf routinemäßige Aufgaben konzentrieren können.
• Optimieren Sie das Netzwerk, indem Sie praktische Empfehlungen als Reaktion auf Netzwerkänderungen geben, wie z. B. das Onboarding von IoT-Geräten, die Skalierung der WAN-Kapazität oder die Korrektur falsch konfigurierter VXLANs, um die Leistung aufrechtzuerhalten, Konfigurationsfehler zu reduzieren und eine effiziente Skalierung zu unterstützen.
• Über eine agentengestützte Suchoberfläche, die als kundenorientierter KI-Assistent fungiert, werden sofortige Antworten, Konfigurationsanleitungen und Tipps zur Fehlerbehebung bereitgestellt. Das ermöglicht eine schnellere Problemlösung, kürzere Wartezeiten beim Support und verbesserte Self-Service-Funktionen mit Unterstützung auf Expertenniveau.
• Nutzen Sie Terabytes an Daten aus Tausenden von Installationen und Netzwerkgeräten weltweit, kombiniert mit fundiertem Netzwerk- und Sicherheits-Know-how und einem starken Team von Data Scientists (die unseren Data Lake validieren), um eine schnellere Problemerkennung, intelligentere Entscheidungsfindung und kürzere Lösungszeiten zu ermöglichen.