Vom reaktiven zum proaktiven IT-Management KI-gestützte Observability wird zum zentralen Faktor im IT-Management

Observability entwickelt sich mit Predictive AI zu einem strategischen Faktor in IT und Cybersecurity – für mehr Effizienz, Sicherheit und Resilienz.

Ein wichtiger Trend in den letzten Jahren ist der Wandel der Observability (Beobachtbarkeit) der IT von einem reinen Diagnoseinstrument hin zu einem zentralen Bestandteil moderner Betriebsmodelle. Observability-Plattformen haben Zugriff auf alle Komponenten einer IT-Infrastruktur und erzeugen damit eine ganzheitliche Sicht darauf. Sie werden häufig im DevOps-Kontext eingesetzt und verbessern dort Entwicklung und Betrieb von Anwendungen. Entwicklungsteams können damit Performance-Probleme frühzeitig erkennen und beheben.

Die Bedeutung von Observability wächst vor allem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht eine vorausschauende Verwaltung von IT-Infrastrukturen. So erkennen KI-gestützte Observability-Lösungen automatische Muster in den verschiedenen Metriken, Logs und Devices, wodurch IT-Teams frühzeitig gewarnt werden. Ein konkretes Beispiel ist die Netzwerküberwachung: Selbstlernende Algorithmen entdecken Anomalien wie ungewöhnlichen Datenverkehr oder potenzielle Cyberangriffe, bevor diese kritische Systeme beeinträchtigen. Eine weitere wichtige Entwicklung beim Einsatz von KI ist die zunehmende Automatisierung von Betriebsprozessen jenseits von IT-Überwachung.

Vom reaktiven zum proaktiven IT-Management

IT-Teams in den Unternehmen stehen unter Druck. Sie müssen die Systeme rund um die Uhr ohne Ausfälle betreiben. Die bisher übliche Vorgehensweise ist reaktiv: Probleme werden nach ihrem Auftreten behoben. Damit können die IT-Teams nicht in jedem Fall einen längerfristigen Ausfall vermeiden. Denn, wenn wichtige Komponenten defekt sind, wird auch der IT-Betrieb nachhaltig gestört.

Eine proaktive Überwachung kann Probleme potenziell frühzeitig erkennen und verhindern. Damit lassen sich die Auswirkungen von Störungen auf Betriebskosten, Servicequalität und Kundenzufriedenheit verringern. Observability-Plattformen sind in der Lage, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und darin Anomalien zu erkennen.

Das Grundprinzip dahinter: Störungen kündigen sich in vielen Fällen bereits frühzeitig an. Ein Beispiel ist der allmähliche Leistungsverlust von Workloads. Wenn es immer länger dauert, bis eine Aufgabe abgeschlossen ist, kann eine Störung der Grund sein. Diese und andere Muster entgehen den IT-Teams oft. Niemand studiert stundenlang Log-Files, um auffällige Veränderungen zu finden. Stattdessen hilft Software dabei, Probleme aufzudecken.

Diese präventive Observability ist die Grundlage für eine höhere digitale Resilienz des Unternehmens. Dieser Begriff meint die Fähigkeit einer Organisation, den IT-Betrieb auch bei Cyberangriffen, Störungen oder Ausfällen aufrechtzuerhalten. Das proaktive IT-Management hat darüber hinaus noch weitere Vorteile. Es steigert langfristig die Effizienz der internen IT-Prozesse und verbessert die Nutzererfahrung. Denn durch das kontinuierliche Monitoring und die Vorhersage von Engpässen können Unternehmen ihre digitalen Services optimieren und eine reibungslose Benutzerinteraktion gewährleisten.

Predictive AI: Die Zukunft der Observability

Ein wichtiges Element im proaktivem IT-Management ist der Einsatz von Predictive AI. Sie nutzt historische Daten und Muster, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Unternehmen im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Marketing, in der Produktion und in anderen Branchen nutzen häufig diese Möglichkeit.

Ein Beispiel: KI-Modelle sagen Lastspitzen vorher und passen die Ressourcen dynamisch an. So hat ein großes E-Commerce-Unternehmen durch den Einsatz von Predictive AI seine Betriebskosten um 30 Prozent senken können – ohne Abstriche bei der Servicequalität. IT-Teams erreichen mit Predictive AI eine intelligente Verwaltung mit vielen Möglichkeiten:

Früherkennung von Anomalien: Mit Predictive AI erkennen Techniker Anomalien und Muster in ihren Systemen. Das ermöglicht Präventivmaßnahmen, mit denen sich Ausfälle, Leistungsprobleme oder Sicherheitsbedrohungen vermeiden lassen.
Proaktive Ressourcen-Zuweisung: IT-Teams sind mit Predictive AI in der Lage, den aktuellen Ressourcenbedarf auf Basis historischer Daten präzise vorherzusagen. So werden unnötige Kosten vermieden und eine optimale Leistung erreicht.
Kapazitätsplanung: Um ihre IT-Systeme stabil zu halten, benötigen Unternehmen ein Verständnis zukünftiger Kapazitätsanforderungen. Predictive AI unterstützt IT-Teams bei der Vorhersage von Nachfrageschwankungen.
Bessere Reaktion auf Vorfälle: Predictive AI kann auch potenzielle Sicherheitsverletzungen vorhersagen. Damit können die IT-Teams Ereignisse priorisieren und gezielte Strategien zur Abhilfe entwickeln.
Kontinuierliche Verbesserung: Durch die Analyse früherer Vorfälle und Metriken identifizieren IT-Teams potenzielle Verbesserungen an den Systemen. Dieser datengetriebene Ansatz bewirkt eine Weiterentwicklung aller Prozesse.

Observability und Cybersecurity fließen zusammen

Das aktuelle Jahr bringt eine Vielzahl von neuen Vorschriften für Cybersecurity und Cyberresilience, auch wenn beispielsweise die Umsetzung von NIS-2 verzögert wurde. Vor allem international arbeitende Unternehmen sind mit einem bunten Strauß an Regulierungen konfrontiert. Sie alle teilen eine Gemeinsamkeit: Berichts- und Meldepflichten erfordern in vielen Fällen einen stetigen Informationsfluss aus der IT-Infrastruktur, um jederzeit über die aktuelle Situation informiert zu sein.

Das trägt dazu bei, dass Observability und Cybersecurity zusammenwachsen. KI-Systeme überwachen die Bedrohungslage kontinuierlich, bewerten Risiken und bereiten Konfigurationsanpassungen vor. Diese werden von Menschen überprüft und genehmigt oder automatisch vorgenommen. So kann ein Unternehmen Vorschriften einhalten, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Der „Human-in-the-Loop“-Ansatz ist vor allem sinnvoll, um Meldepflichten zu erfüllen. Darüber hinaus sorgt Observability dafür, die redundante Datenerfassung auf Basis verschiedener Verordnungen zu verringern.

Durch die Integration von Predictive AI in Sicherheitsstrategien werden Bedrohungen frühzeitig erkannt. So können Unternehmen Cyberangriffe verhindern, bevor sie auftreten. Sicherheitslücken lassen sich automatisch schließen. Das reduziert das Risiko von Zero-Day-Exploits erheblich und Unternehmen erweitern ihren Blickwinkel im Kampf gegen immer raffiniertere Cyber-Bedrohungen.

Über den Autor

Roman Spitzbart ist VP Solutions Engineering EMEA bei Dynatrace.

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