Definition AIOps | Artificial Intelligence for IT Operations Was ist AIOps?

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AIOps nutzt Verfahren und Technologien der Künstlichen Intelligenz, um den Betrieb von IT-Umgebungen zu automatisieren und Betriebsprozesse zu optimieren. Neben Maschinellem Lernen und KI-Algorithmen kommen Big-Data-Technologien zum Einsatz. Artificial Intelligence for IT Operation sammelt die von den verschiedenen Systemen gelieferten Daten, analysiert sie mithilfe Künstlicher Intelligenz und erkennt Anomalien oder Probleme. Die Ursachen werden identifiziert, um mit geeigneten Maßnahmen zu reagieren.

AIOps ist das Kürzel für Artificial Intelligence for IT Operation und bedeutet in der deutschen Übersetzung „Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb“. Geprägt hat den Begriff das US-amerikanische Marktforschungsunternehmen Gartner. AIOps nutzt Verfahren und Technologien der Künstlichen Intelligenz, um die Überwachung von IT-Systemen und IT-Umgebungen zu automatisieren und Betriebsabläufe zu optimieren. Große Datenmengen werden mithilfe von Big-Data-Technologien, KI-Algorithmen und Maschinellem Lernen gesammelt und analysiert. So lassen sich Muster und Anomalien in den Betriebsdaten finden, Probleme erkennen oder vorhersagen und deren Ursachen identifizieren. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse können automatisch oder manuell entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden. Algorithmen der Künstlichen Intelligenz sorgen für ein selbständiges Dazulernen und eine kontinuierliche Verbesserung der AIOps-Fähigkeiten. AIOps eignet sich für die Echtzeitüberwachung moderner, dynamischer IT-Umgebungen und reduziert den personellen und finanziellen Betriebsaufwand.

Aus welchen Gründen ist AIOps entstanden?

Klassische Methoden und Werkzeuge des IT-Betriebs sind für moderne Anwendungsumgebungen und IT-Landschaften nur eingeschränkt geeignet. Sie sind für das Monitoring statischer Umgebungen mit physischen Systemen konzipiert, stoßen aber aufgrund der Dynamik und Agilität heutiger IT-Umgebungen häufig an ihre Grenzen. Moderne Service-Umgebungen sind virtualisiert, nutzen private, öffentlich oder hybride Cloud-Konzepte und bestehen aus vielen verteilt betriebenen und dynamisch miteinander verknüpften Microservices. Nicht selten werden im laufenden Betrieb unterschiedliche Ressourcen auf wechselnden Plattformen bezogen. Für diese komplexen und agilen Landschaften benötigt es einen alternativen Ansatz zu den klassischen IT-Betriebskonzepten. Dank Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Big-Data-Technologien lassen sich mit AIOps viele Betriebsabläufe und -aufgaben automatisieren, optimieren und effizienter gestalten.

Die wichtigsten Funktionen von Artificial Intelligence for IT Operations

Artificial Intelligence for IT Operations deckt mit seinen Funktionen ein breites Spektrum an IT-Betriebsprozessen und IT-Betriebsaufgaben ab. Die wichtigsten Funktionen von AIOps sind:

• automatisierte Überwachung der IT-Systeme und IT-Umgebungen

• Verfügbarkeits- und Performance-Monitoring

• Optimierung von Ressourcen durch automatische Kapazitätsanpassung

• Event-Korrelation und -Analyse

• Erkennen oder Vorhersagen von Anomalien und Problemen und Identifizieren ihrer Ursachen

• automatische Reaktion auf erkannte oder zu erwartende Probleme (Alarmieren und automatisiertes Einleiten von Maßnahmen zur Fehlerbehebung wie das Starten von Workflows zur Aktivierung redundanter Systeme)

Prinzipielle Funktionsweise von Artificial Intelligence for IT Operations

Zur Realisierung der typischen AIOps-Funktionen werden vor allem Big-Data-Technologien, KI-Algorithmen und Maschinelles Lernen genutzt. Die von den unterschiedlichen Systemen bereitgestellten strukturierten oder unstrukturierten Betriebsdaten werden über Schnittstellen in großen Mengen gesammelt, aufbereitet und korreliert. KI-Algorithmen und KI-Modelle werten die erhaltenen Daten in Echtzeit aus. Sie finden Muster in den Daten, erkennen Anomalien und identifizieren mögliche Probleme oder sagen diese voraus. Dank Maschinellem Lernen und ständigem Training mit den Betriebsdaten lernt die KI dazu. So ist sie in der Lage, Veränderungen in der Umgebung wahrzunehmen, auf sie zu reagieren oder sich ihnen anzupassen. Typische AIOps-Systeme bestehen aus vielen einzelnen Komponenten. Neben den Schnittstellen zu den unterschiedlichen Datenquellen gehören die zur Verarbeitung der großen Datenmengen notwendigen Big-Data-Technologien und Big-Data-Plattformen, KI- und ML-Algorithmen und -Modelle, IT-Betriebsvorgaben und -Regelwerke, Schnittstellen zum Starten von Workflows, Schnittstellen zu Alarmierungs- und Ticketsystemen, grafische Oberflächen zur Darstellung des Betriebszustands der überwachten Systeme und weiteres dazu.

Vorteile durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für den IT-Betrieb

AIOps überwindet die typischen Unzulänglichkeiten klassischer Methoden und Werkzeuge des IT-Betriebs, die bei der Überwachung moderner, dynamischer IT-Landschaften mit einer großen Anzahl an Geräten, Services, Plattformen und Nutzern auftreten. Artificial Intelligence for IT Operations ist vielfältig einsetzbar und eignet sich für eine kontinuierliche Rund-um-die-Uhr-Überwachung sowohl von physischen Systemen und Netzwerken als auch von virtualisierten und cloudbasierten Umgebungen und Services. Die Korrelation der Betriebsdaten vieler Systeme ermöglicht einen ganzheitlichen Blick auf die komplette IT-Umgebung. Die KI erkennt Anomalien in Echtzeit und kann binnen kürzester Zeit automatisch darauf reagieren. Auch zukünftige Probleme lassen sich vorhersagen und frühzeitig angehen. Dank Künstlicher Intelligenz verbessern sich die Erkennungs- und Ursachenanalysefähigkeiten kontinuierlich. Die Effizienz der Betriebsprozesse steigt und der personelle und finanzielle Betriebsaufwand reduziert sich. IT-Abteilungen werden von Betriebsaufgaben entlastet, gleichzeitig verkürzen sich Ausfallzeiten. Die Gesamtverfügbarkeit wird verbessert. Ein weiterer Vorteil ist, dass sich AIOps nahtlos in vorhandene DevOps-Prozesse integrieren lässt und zu deren Beschleunigung und Optimierung beiträgt.

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