IT Operations Analytics in heterogenen IT-Umgebungen

Methoden für End-User-zentriertes Service Performance Management

| Autor / Redakteur: Stefan Deml / Andreas Donner

Stefan Deml ist sich sicher: ohne IT Operations Analytics wird es in Zukunft nicht mehr gehen!
Stefan Deml ist sich sicher: ohne IT Operations Analytics wird es in Zukunft nicht mehr gehen! (Bild: Amasol)

Die Bedeutung moderner IT-Umgebungen für den Geschäftsbetrieb und die damit permanent wachsenden Anforderungen an die IT-Systeme haben direkte Auswirkungen auf deren Komplexität. IT-Umgebungen stellen daher immer größere Anforderungen an die IT-Teams. Mit IT Operations Analytics (ITOA) kann diesen Herausforderungen begegnet werden.

In Zeiten wachsender Bedeutung der IT-Systeme für den geschäftlichen Erfolg genügt es nicht länger, einfach nur die Performance und Verfügbarkeit von IT-Services zu überwachen und zu verwalten. Erwartet wird viel mehr der Nachweis einer (möglichst positiven) Auswirkung dieser Services auf die betriebswirtschaftlichen Ergebnisse des Unternehmens.

IT Operations Analytics (ITOA) versetzt Unternehmen in die Lage, komplexe IT-Umgebungen so zu verwalten, dass sie damit einen nachweisbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Außerdem werden erstmals aus dem Bereich Business Intelligence bereits bekannte „Big Data“-Analysetechnologien auch für die Analyse von Application-Performance-Management-Daten eingesetzt.

IT Operations Analytics – Was ist das?

Gartner definiert IT Operations Analytics als „Technologie oder Service, der aus großen Mengen an IT-Betriebsdaten deduktive und/oder induktive Inferenzen (Schlussfolgerungen) zieht und diese dann in Form von Dashboards oder Reports darstellt und speichert.“

Wichtig ist dabei der Hinweis, dass „Inferenz“ mehr bedeutet als das reine Aggregieren oder Visualisieren von Performance-Daten, wie dies heute bei den meisten APM-Lösungen (Application Performance Management) bereits geschieht. ITOA erweitert vielmehr das APM-Konzept um logische Ableitungen bzw. induktive Modellierungsansätze.

Eine wichtige Voraussetzung für ITOA ist dabei, dass neue Ansätze prädiktiver Analysemethoden IT-Experten dabei unterstützen, mögliche IT-Probleme zu erkennen, bevor diese auftreten. Eine weitere wichtige Voraussetzung sind Automatisierungstechniken, die sich mittlerweile auch in der Praxis bewährt haben. Über so genanntes Application Behavior Learning (ABL) ist es beispielsweise möglich, statistische Cluster von Nutzungsverläufen auf Applikationsebene zu beurteilen, um Ausnahmen bzw. Abweichungen vom Normalzustand bei komplexen Abläufen im Rechenzentrum zu identifizieren, bevor daraus ernstzunehmende Beeinträchtigungen der End User Experience werden.

Durch das Verknüpfen der oben genannten prädiktiven Analysemethoden mit IT-Prozess-Automatisierungsplattformen können Entscheidungsregeln dann auf Analysen und automatisierten „Trigger“-Aktionen basieren und damit von vorneherein verhindern, dass Probleme auftreten.

Die Vorteile von IT Operations Analytics

Einfach formuliert lautet eine der zentralen Herausforderungen für die IT-Abteilung heute: „Wenn eine Katastrophe passiert, finde heraus warum und überleg dir dann, wie dies in Zukunft verhindert werden kann.“ Wie bereits eingangs erläutert, ist dies bei der aktuellen Komplexität moderner IT-Umgebungen allerdings leichter gesagt als getan und kann deshalb in der Praxis schnell zu einer Suche nach der berühmten Nadel im Heuhaufen werden.

Die Vorteile des „IT Operations Analytics“-Ansatzes ergeben sich also aus einer Vielzahl an Anforderungen wie z.B.:

  • Datenmenge: Moderne Managementsysteme für Performance und Verfügbarkeit von IT-Umgebungen liefern heute eine Fülle an Informationen, die von IT-Betriebsteams kaum mehr bewältigt werden können.
  • Komplexität: Komplexität wird zur neuen Normalität. Die IT-Abteilung hat mit dem Messen und Überwachen der Performance und Verfügbarkeit ihrer Anwendungen so viel zu tun, dass sie gar nicht dazu kommt, die eigentlich wichtigen Business-relevanten Fragen zu beantworten.
  • Dynamik: IT-Umgebungen bestehen aus einer zunehmend größeren Anzahl von einzelnen Bestand-teilen und Komponenten, die relativ unabhängig voneinander fortlaufenden Änderungen unterworfen sind. Jede dieser Veränderungen kann wiederum Auswirkungen auf die Performance und Verfügbarkeit des Gesamtsystems haben. Die IT-Abteilung muss in der Lage sein, diese Auswirkungen möglichst proaktiv zu erkennen und zu bewältigen.

Mit IT Operations Analytics ist die IT-Abteilung darüber hinaus in der Lage, die Fülle an verfügbaren Rohdaten in ein Analyse-Framework zu überführen, das es ihr ermöglicht, die eigentlich wichtigen Business-relevanten Fragen zu beantworten wie zum Beispiel:

  • Wo bestehen im Unternehmen Potentiale zur Kostensenkung durch eine bessere Auslastung der Infrastruktur?
  • Über welche Endgeräte und/oder Browser wird auf Applikationen des Unternehmens zugegriffen und was bedeutet dies für Aufbau, Performance und zukünftige Entwicklung dieser Anwendungen?
  • Welche Transaktionen werden am häufigsten über eine Unternehmensanwendung ausgeführt und welche Vorteile können sich aus der Kenntnis dieser Informationen ergeben (Entwicklung, Strategie, Produkte, etc.)

IT Operations Analytics – Einsatzbereiche und Funktionen

Generell lassen sich die unterschiedlichen Einsatzbereiche für IT Operation Analytics mit den drei Stichworten „Prognostizieren – Suchen – Optimieren“ umreißen. Die drei Stichpunkte stehen in direkter Verbindung mit den derzeit wichtigsten Anforderungen durch das Business an die IT; siehe hierzu Tabelle 1 in der Bildergalerie.

Daraus ergeben sich derzeit die folgenden Einsatzbereiche für IT Operations Analytics:

  • Root Cause Ermittlung: Zielgenaues Ermitteln auch von bisher unbekannten Ursachen bei einem Fehlverhalten des Gesamtsystems,
  • Priorisierung der Probleme bei unterschiedlichen Services nach ihrem Geschäftsnutzen (Auswirkungen auf Geschäftsprozesse): Bestimmen und Einordnen des Service Impacts eines Alarms, so dass die Ressourcen zur Fehlerbeseitigung zeitgerecht und effizient verteilt werden können,
  • proaktive Kontrolle der Service-Performance und -Verfügbarkeit: Vorausberechnung zukünftiger Systemzustände und Ermittlung der Auswirkungen auf die Service Performance,
  • Problem-Zuordnung: Zuordnung der auftretenden Probleme zu den am besten geeigneten IT-Operation Teams zur Problemlösung,
  • Kapazitätsmanagement: Analyse aktueller und historischer Trends und Prognose von Zukunfts-Szenarien in einer vernetzten IT-Umgebung inklusive entsprechender Cloud-Umgebungen.

Was die Funktionen einer solchen ITOA-Plattform betrifft, nennt Gartner in einer Marktanalyse aus dem Jahr 2013 fünf unterschiedliche Dimensionen:

  • Verarbeitung von Vorfällen und Ereignissen bei komplexen Abläufen
  • Erkennen statistischer Muster zum Aufdecken von Anomalien
  • Indizierung, Suche und Ableiten von Schlussfolgerungen aus unstrukturiertem Text
  • Topologische Analyse
  • Multidimensionale Datenbankanalyse

IT Operations Analytics – Marktüberblick

Der in Tabelle 2 (siehe Bildergalerie) dargestellte Überblick über derzeit am Markt verfügbaren Lösungen für IT Operations Analytics erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Die Lösungen wurden im Hinblick darauf ausgewählt, inwieweit sie die von Gartner definierten, oben genannten fünf Dimensionen an Funktionalität abdecken.

IT Operations Analytics – Fazit und Ausblick

Da es sich bei IT Operations Analytics um ein noch verhältnismäßig junges Themenfeld handelt, befinden sich die inhaltliche Diskussion und Positionierung der Marktteilnehmer derzeit noch „im Fluss“. Es kann erleichtert festgestellt werden, dass sich die verfügbaren ITOA-Plattformen und ITOA-Funktionserweiterungen bestehender Monitoring-Tools gut ergänzen und es nur wenige Überschneidungen gibt. Gartner geht in seiner Marktanalyse davon aus, dass bereits im Jahr 2015 60 Prozent der Global-2000-Unternehmen ITOA eine höhere Priorität einräumen werden. Im Jahr 2012 waren dies noch 20 Prozent.

Auch ich gehe davon aus, dass viele Unternehmen sich in naher Zukunft mit dem Thema IT Operations Analytics einfach auseinander setzen müssen, denn nur so werden sie sich den beiden wichtigsten Herausforderungen – Bewältigung der Komplexität moderner IT-Infrastrukturen und Big Data-Analyse für Application-Performance-Monitoring-Daten – stellen können.

Und nur wenn sie diese Herausforderungen bewältigen, werden die IT-Abteilungen dieser Unternehmen in der Lage sein, den Betrieb ihrer IT-Systeme so zu optimieren, dass sie den Anforderungen interner (Fachabteilungen) wie externer Endanwender (Webseitenbesucher, Kunden) gerecht werden. Und nur dann werden sie den von der Geschäftsleitung geforderten Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten können.

Stefan Deml
Stefan Deml (Bild: Amasol)

Über den Autor

Stefan Deml ist Mitgründer und Vorstand der amasol AG, München. Das Unternehmen hat sich als IT Systemintegrator auf die Bereiche Business Service Management, IT Infrastructure Management, End User Experience Management und IT Operations Management fokussiert. Gemeinsam mit seinem Kollegen Torsten Schwarz hat er mit dem Whitepaper "IT Operations Analytics: Definition, Einsatzbereiche, Marktüberblick" eine der ersten deutschsprachigen Fachpublikationen zum Thema IT Operations Analytics verfasst.

Weitere Informationen: www.amasol.de

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