Definition Was ist AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)?

Artificial Intelligence for IT Operations nutzt Verfahren und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Machine Learning und Big Data, um IT-Systeme zu überwachen und deren Betrieb zu optimieren und zu automatisieren. Die von den verschiedenen Komponenten der IT-Umgebung gelieferten Daten werden mithilfe von KI ausgewertet. AIOps verwendet die Ergebnisse, um Anomalien und Probleme zu erkennen, deren Ursachen zu identifizieren und mit geeigneten Maßnahmen darauf zu reagieren.

Der Begriff Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) ist noch recht jung und wurde 2016 vom US-amerikanischen Marktforschungsunternehmen Gartner geprägt. Die deutsche Übersetzung lautet "Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb".

AIOps verwendet Konzepte, Verfahren und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Machine Learning und Big Data, um IT-Systeme zu überwachen und deren Betrieb zu optimieren und zu automatisieren. Künstliche Intelligenz wertet die von den verschiedenen Systemen, Komponenten und Tools bereitgestellten Daten aus, erkennt Probleme oder Anomalien, identifiziert deren Ursachen und reagiert mit geeigneten Maßnahmen ohne die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens. Artificial Intelligence for IT Operations ist in der Lage, selbständig dazuzulernen und die eigenen Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern. Mit AIOps lassen sich komplexe, virtuelle und sich dynamisch verändernde IT-Umgebungen wie cloudbasierte Microservice-Umgebungen oder hybride Cloud-Plattformen in Echtzeit und mit reduziertem personellen Aufwand betreiben und managen.

Funktionsweise und Komponenten von AIOps

AIOps-Systeme bestehen aus mehreren Einzelkomponenten. Dazu gehören Schnittstellen zu den Datenquellen, Big-Data- und Machine-Learning-Technologien und -Systeme, Vorgaben und Regelwerke für den IT-Betrieb, Schnittstellen zu Ticket-Systemen, Oberflächen zur Visualisierung des Status der überwachten Systeme und Schnittstellen zu den IT-Systemen zum Starten von Workflows und zum Einleiten von Fehlerbehebungsmaßnahmen.

Durch das Zusammenwirken der Komponenten bietet AIOps folgende Grundfunktionalitäten:

• automatisierte Überwachung der IT-Systeme

• kontinuierliche Analysen der von den Systemen gelieferten Betriebsdaten

• selbständiges Erkennen von Problemen oder Anomalien

• automatisches identifizieren der Ursachen

• automatisches Reagieren auf Problemsituationen und Einleiten von Fehlerbehebungsmaßnahmen

Zur Bereitstellung dieser Grundfunktionalitäten sammeln die AIOps-Systeme große Mengen von Betriebsdaten und werten diese in Echtzeit mithilfe von Algorithmen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz aus. Artificial Intelligence for IT Operations ist darüber hinaus in der Lage, sich automatisiert um die Behebung der erkannten Probleme zu kümmern. Beispielsweise kann AIOps Workflows für die Aktivierung redundanter Systeme starten. Auch Ticket- und Alarmierungssysteme werden von AIOps mit aktuellen Statusinformationen bedient.

Vorteile durch den Einsatz von Artificial Intelligence for IT Operations

Der Einsatz von Artificial Intelligence for IT Operations bietet zahlreiche Vorteile. IT-Umgebungen lassen sich mit weniger manuellem Aufwand (Personal und Zeit) betreiben. Die Kosten des IT-Betriebs reduzieren sich und IT-Betriebsabteilungen werden entlastet. AIOps erkennt Probleme in Echtzeit und leitet zeitnah automatische Fehlerbehebungsmaßnahmen ein. Die Ausfallzeiten sinken und die Verfügbarkeit der IT-Umgebung steigt. Artificial Intelligence for IT Operations lernt selbständig dazu und verbessert die eigenen Fähigkeiten zur Anomalieerkennung, Ursachenanalyse und Fehlerbehebung kontinuierlich. Durch die Korrelation der Daten aller Systeme entsteht eine ganzheitliche Sicht der IT-Umgebung. Ein weiterer Vorteil ist ein optimiertes Zusammenwirken mit DevOps-Prozessen.

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