AIOps Was ist AIOps?
AIOps, oder künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb, bezieht sich auf die Nutzung künstlicher Intelligenz, wie maschinelles Lernen (ML) und generative KI (GenAI), um die Identifizierung und Lösung gängiger IT-Probleme zu automatisieren oder die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Im Netzwerkbereich wird AIOps eingesetzt, um die sich ändernden Benutzer- und IoT-Anforderungen für die modernen und komplexen Campus-, Zweigstellen- und WFH-Netzwerke von heute zu erfüllen. AIOps kombiniert die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben und die Überwachung durch Netzwerkexperten und steigert so die Effizienz.
Die Transparenz und Automatisierung durch AIOps für Netzwerke geben IT-Organisationen die nötigen Einblicke, um Design-/Konfigurationsaufgaben zu beschleunigen und Netzwerkausfälle vorherzusagen, schnell darauf zu reagieren oder sogar zu verhindern. So können AIOps-Einblicke beispielsweise für die Erstellung von Endpunktprofilen zu Sicherheitszwecken und für die Transparenz genutzt werden, die erforderlich ist, um die ordnungsgemäße Leistung von lokalen und Cloud-Anwendungen sicherzustellen.
- Wie liefert AIOps Einblicke in einer Unternehmensnetzwerkumgebung?
- Was sind einige Anwendungsfälle für AIOps in Netzwerken?
- HPE und AIOps
Wie liefert AIOps Einblicke in einer Unternehmensnetzwerkumgebung?
AIOps verwendet Telemetriedaten, die von jedem Netzwerk- und Client-Gerät gesammelt werden, um Baselines zu erstellen, die automatisch dabei helfen, Probleme zu identifizieren, Ursachen zu ermitteln und Optimierungshinweise in Echtzeit zu geben.
AIOps kann den Einsatz der folgenden KI-Techniken beinhalten:
- Klassifizierungs-KI (einschließlich maschinelles Lernen) – Algorithmen, die in der Lage sind, über Veränderungen in der Umwelt zu lernen und sich an diese anzupassen. Sie können Algorithmen ändern oder neu erstellen, um Probleme früher zu erkennen und wirksame Lösungen zu empfehlen.
- Generative KI (GenAI) – KI, die Texte, Bilder, Videos oder andere Daten mithilfe generativer Modelle erzeugen kann, oft als Reaktion auf Aufforderungen. Generative KI-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), lernen die Muster und die Struktur ihrer Trainingsdaten und generieren dann neue Daten, die ähnliche Merkmale aufweisen. Ein Beispiel für eine GenAI, die LLMs verwendet, ist ChatGPT von OpenAI.
Um KI-Modelle effektiv zu trainieren und abzustimmen, sind oft große Netzwerktelemetrie-Data-Lakes erforderlich.
Was sind einige Anwendungsfälle für AIOps in Netzwerken?
AIOps geht auf viele der häufigsten Herausforderungen ein, denen sich IT-Teams beim Betrieb ihrer Netzwerke heutzutage stellen müssen. Dazu gehören:
- Einhaltung der Netzwerkkonfiguration – Statische Geräteeinstellungen können nicht mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt halten. AIOps überwacht kontinuierlich den Netzwerkbetrieb und empfiehlt oder nimmt automatisch Optimierungsänderungen vor.
- Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen – Die manuelle Konfiguration von Service Level Expectations (SLEs) ist kostspielig und zeitaufwändig. Mit AIOps werden wichtige Netzwerkschwellenwerte automatisch definiert, überwacht und auf der Grundlage von Umgebungsveränderungen angepasst.
- Schnelle Lösung von Netzwerkproblemen – In den meisten IT-Organisationen werden Probleme hauptsächlich durch Helpdesk-Anrufe erkannt, was teuer und ineffizient ist. Die präventiven Einblicke durch AIOps helfen dabei, Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf Benutzer oder IoT-Geräte auswirken, und reduzieren so die Anzahl der Helpdesk-Anrufe.
- Replizieren von intermittierenden Problemen – Viele IT-Teams verbringen Stunden oder Tage mit dem Aufspüren intermittierender Probleme, weil sie schwer zu replizieren sind. Die automatisierte, permanente Überwachung durch AIOps identifiziert hartnäckige und offensichtliche Probleme mit integrierter Datenerfassung.
- Zunehmende Komplexität des Netzwerks – Fehlerbehebung und Optimierungsaufgaben beanspruchen mehr als 50 % der Zeit einer IT-Abteilung. AIOps löst diese Herausforderung, indem es wichtige Einblicke wie die Gründe für Ausfälle, Ursachenanalysen und Reparaturempfehlungen liefert.
- Fehlende Ressourcen und Fähigkeiten – Fehlende Ressourcen und Schulungen sind ein ständiger Streitpunkt in vielen IT-Unternehmen. AIOps-basierte Einblicke wie beispielsweise GenAI-gestützte Suchfunktionen sollen die Wissensbasis des Teams unterstützen und erweitern.
HPE und AIOps
Wer heute ein Netzwerk pflegen will, braucht umfassende Transparenz und Automatisierung. HPE Aruba Networking Central mit AIOps kann Sie dabei unterstützen:
- Identifizieren von Problemen mit dem Netzwerk, der Sicherheit und der Anwendungsleistung, bevor sie sich auf die Benutzer und das Geschäft auswirken.
- Beseitigung vieler manueller Aufgaben bei der Fehlerbehebung, die IT-Team belasten.
- Bereitstellung von Optimierungstipps, während sich Ihr Netzwerkerlebnis verändert, beispielsweise mehr IoT-Geräte oder mehr Apps wie Zoom oder Teams.
- Geben Sie schnelle und einfache Antworten auf wichtige Fragen, Tipps zur Konfiguration und Fehlerbehebung und vieles mehr über eine GenAI-gestützte Suchoberfläche.
Der AIOps-Vorteil von HPE Aruba Networking beginnt mit großartiger KI. Wir sammeln täglich Dutzende von Terabytes an nützlichen Daten von Zehntausenden von Installationen, die von kleinen Geschäften und Büros bis hin zu großen Standorten in allen Branchen und Regionen reichen und unseren Data Lake bilden. Unser tiefes Verständnis von Netzwerk- und Sicherheitstechnologie und unser starkes Team aus Data Scientists liefern dann die Einblicke, die erforderlich sind, um Probleme in einem Bruchteil der früher benötigten Zeit zu vermeiden oder zu lösen.