Wie KI eine proaktive IT ermöglicht Netzwerktransparenz durch zentrales Monitoring

Jahrelang waren IT-Teams in einem reaktiven Modus gefangen und versuchten erst dann Probleme mit der Netzwerkleistung zu beheben, wenn Benutzer sich beschwerten. Wie KI die Netzwerktransparenz verändert und damit eine proaktive IT ermöglicht, erklärt Mathias Widler, VP Central & Eastern Europe bei Netskope.

Trotz verschiedener Überwachungstools bestand die wahre Herausforderung von IT-Teams immer darin, Probleme zu identifizieren und zu lösen, bevor sie die Produktivität der Mitarbeiter beeinträchtigen – und ohne unzählige Stunden mit der manuellen und komplexen Fehlersuche zu verbringen. Einer Ende letzten Jahres von Auvik durchgeführten Umfrage zufolge nennen 67 Prozent der Unternehmen blinde Flecken im Netzwerk als großes Hindernis für Datenschutzbemühungen und Begrenzung ihrer Fähigkeit, Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und einzudämmen. Die Folgen sind real: 84 Prozent der Netzwerkprofis erfahren häufig von Problemen durch Nutzer, was bedeutet, dass Störungen die Produktivität bereits beeinträchtigen, bevor die IT reagieren kann. Dieser Mangel an proaktiver Transparenz reduziert die Netzwerk- & Applikationsverfügbarkeit, erhöht Sicherheitsrisiken und belastet die IT mit der manuellen und langwierigen Fehlerbehebung.

Herkömmliches Netzwerk-Monitoring reicht nicht aus

Die meisten Netzwerk-Monitoring-Tools überfordern IT-Teams mit ihrer schieren Datenflut. Diagramme, Protokolle sowie endlose Warnmeldungen müssen zur Diagnose von Problemen manuell – oftmals sogar aus verschiedenen Tools – korreliert werden. Bis die IT die Ursache gefunden hat, leidet die Produktivität und die Nutzer sind frustriert.

Eine gewisse Alarmmüdigkeit verlangsamt zudem die Reaktionszeiten, da die IT-Teams Schwierigkeiten haben, kritische Bedrohungen von Routineanomalien zu unterscheiden. Auch das Benutzererlebnis bleibt ein blinder Fleck. Herkömmliche Tools verfolgen die Netzwerkleistung, bieten aber keinen Echtzeitüberblick darüber, wie sich Probleme auf die Benutzer auswirken. Und oftmals sind mehrere Abteilungen der IT in die Fehlersuche involviert, sodass ihre Koordination die Komplexität erhöht und die Fehlersuche ebenfalls verlängert.

KI ändert die Spielregeln für IT-Teams

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert den Netzwerkbetrieb, automatisiert Aufgaben, verbessert die Sicherheit und verlagert die IT vom reaktiven zum proaktiven Management. Sie rationalisiert Routineprozesse, optimiert Ressourcen und verbessert die Gesamteffizienz. Gartner prognostiziert, dass „bis 2026 60 Prozent des Netzwerkbetriebspersonals beim Day-2-Management auf generative künstliche Intelligenz (genAI) vertrauen werden, gegenüber weniger als 5 Prozent Anfang 2024“. Außerdem gibt Gartner an, dass die genAI-Technologie bis 2026 20 Prozent der anfänglichen Netzwerkkonfiguration erledigen wird, was einer enormen Steigerung gegenüber nahezu null im Jahr 2023 entspricht.

KI kann viel bewirken: einige Beispiele

• Automatische Anomalieerkennung – KI analysiert riesige Mengen an Netzwerkdaten in Echtzeit und erkennt ungewöhnliche Muster, bevor sie zu Ausfällen führen.

• Vorausschauende Wartung – KI geht über die herkömmliche Trendanalyse hinaus, indem sie menschliche Entscheidungsprozesse nachahmt, um komplexe Probleme zu diagnostizieren und proaktive Fehlerbehebungen zu ermöglichen.

• Intelligente Alarmierung – KI-gestützte Systeme filtern und priorisieren kritische Alarme, wodurch das Rauschen reduziert und die Reaktionszeiten verbessert werden.

• Verbesserte Sicherheit – KI-Algorithmen können den Netzwerkverkehr auf verdächtiges Verhalten analysieren, potenzielle Sicherheitsbedrohungen erkennen und schnell auf Cyberangriffe oder Sicherheitsverletzungen reagieren.

• Proaktives Netzwerk-Management – KI automatisiert Konfiguration, Fehlererkennung und Reparaturen, optimiert die Leistung und reduziert menschliche Fehler.

Durch die Integration von KI werden IT-Teams von Brandlöschern zu proaktiven Optimierern und sorgen so für eine bessere Leistung, stärkere Sicherheit und ein nahtloses Benutzererlebnis.

Es gibt mittlerweile Tools wie z.B. das Netskope One Digital Experience Management (DEM), die einen echten Unterschied machen. So können ML-basierte, automatische Diagnosen von Netzwerkpfadverschlechterungen erstellt werden. Solche Path Performance Dashboards nutzen ML-gesteuerte automatische Diagnosen, um Netzwerkpfadverschlechterungen sofort zu erkennen, was den Zeitaufwand für manuelle Fehlerbehebungen reduziert und dafür sorgt, dass IT-Teams nicht in LAN-, ISP- und Cloud-Pfaden Detektiv spielen müssen. Mit der automatischen Diagnosefunktion können Teams die Grundursache sofort ermitteln, indem sie – beim Tool von Netskope – einfach auf die Schaltfläche „Diagnose“ über dem Netzwerkpfad klicken.

Der automatisierte RCA für den User Experience Score nutzt heuristisches maschinelles Lernen, um Schlüsselfaktoren zu analysieren und zusammenzufassen, die sich auf niedrige User Experience Scores auswirken. Indem die Ursachen von Leistungsproblemen für bestimmte Benutzer in Echtzeit ermittelt werden, verbessert es die Effizienz des Helpdesks an der Front – und IT-Teams müssen nicht länger vagen Beschwerden nachgehen. Durch die Integration in IT-Service-Management-Systeme (ITSM) werden Lösungsworkflows optimiert und die Ticketabwicklung beschleunigt.

Alles zentral im Blick

Ein einheitlicher Ansatz für Netzwerkeinblicke – basierend auf nur einer Plattform – ist unerlässlich. IT-Teams benötigen eine einzige Datenquelle, anstatt sich Daten aus mehreren Tools zu ziehen. Digital Experience Management (DEM) bietet umfassende, durchgängige Transparenz über alle Verkehrsarten hinweg. Mit verbesserter Unterstützung für verschiedene Netzwerkarchitekturen gewährleistet es eine nahtlose Überwachung, indem es alle Netzwerkpfade in synthetische Tests einbezieht und tiefe Einblicke in Latenz, Anwendungsleistung und Gesamtkonnektivität bietet. Die vollständige Transparenz über hybride Umgebungen ist für IT-Teams ein Muss.

Mit KI von reaktiver zu proaktiver IT

KI wird IT-Teams nicht ersetzen, aber diejenigen, die sie nutzen, werden sich im Wettbewerb durchsetzen. In Zukunft geht es nicht darum, weitere Monitoring Tools hinzuzufügen, sondern sie intelligenter zu machen. KI-gesteuerte Automatisierung verlagert die IT von der reaktiven Fehlerbehebung zur proaktiven Optimierung und stellt sicher, dass Probleme gelöst werden, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken.

Ein nahtloses Benutzererlebnis hängt von der Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit des Netzwerks ab. KI ist der Schlüssel zur Bereitstellung aller drei Aspekte. Doch Automatisierung allein reicht nicht aus – ein einheitlicher Ansatz für Netzwerkeinblicke ist entscheidend. Eine einzige Plattform, die Transparenz über den gesamten Datenverkehr – vor Ort, unterwegs oder in der Cloud – konsolidiert, schützt die IT vor Störungen.

Über den Autor

Als Vice President Central & Eastern Europe leitet Mathias Widler die Vertriebs- und Außendienst-Teams in den schnell expandierenden Märkten bei Netskope. Widler verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Sicherheits- und Netzwerkvertrieb. Bevor er zu Netskope wechselte, war Widler unter anderem für Zscaler und Palo Alto Networks tätig.

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