Die Geheimwaffe von Managed Service Providern (MSPs) KI-gestützte Observability

Anbieter zum Thema

SolarWinds Software Germany GmbH

Fsas Technologies GmbH

SEPPmail - Deutschland GmbH

FTAPI Software GmbH

Die IT-Umgebungen moderner Unternehmen werden zunehmend dynamischer und komplexer. Cloud-Migration, digitale Transformation und verteilte, dezentrale Belegschaften tragen zu dieser Komplexität bei. Hybrid IT und die Notwendigkeit, Anwendungen und Workloads in der Cloud und in der lokalen Infrastruktur auszuführen, stellen allein bereits eine Herausforderung dar. Hinzu kommen erhebliche Budgetbeschränkungen, weshalb Firmen Mühe haben, ihre Umgebungen effektiv zu verwalten.

Die Probleme von IT-Teams bei der Verwaltung dieser Komplexität wirken sich erheblich auf das Endergebnis aus. Eine Umfrage von SolarWinds https://it-trends.solarwinds.com/ zeigte, dass 75 Prozent der Technikexperten der Meinung sind, dass der Return on Investment (ROI) während eines von ihnen betreuten IT-Projekts durch die erhöhte IT-Komplexität beeinträchtigt wurde.

In der Folge wenden sich Unternehmen zunehmend an Managed Service Provider (MSPs), die sie bei der Gestaltung und Verwaltung ihrer IT-Umgebungen unterstützen. Der MSP-Markt wurde im Jahr 2022 auf mehr als 267 Milliarden US-Dollar geschätzt und „wird voraussichtlich von 2023 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate, CAGR) von 13,6 Prozent wachsen“.

Allerdings müssen MSPs natürlich die gleichen Herausforderungen meistern, die ihre Kunden nicht selbst übernehmen können und an sie herantragen. Und das ist leichter gesagt als getan. Da MSPs immer komplexere IT-Umgebungen für ihre Kunden verwalten, steigt die Gefahr von Ausfallzeiten, und ihre Fähigkeit, SLAs einzuhalten, sinkt. Da Unternehmen MSPs damit beauftragen, IT-Probleme schnell und effektiv zu lösen, stellt diese zunehmende Komplexität ein erhebliches Risiko für jeden MSP dar, der Herausforderung nicht gewachsen zu sein.

Um bestehende Kunden weiterhin zu bedienen und gleichzeitig zu wachsen, setzen MSPs daher zunehmend auf KI-gestützte Observability-Lösungen. Hier sind die fünf wichtigsten Gründe, warum KI-gestützte Observability-Lösungen im kommenden Jahr zu einem zentralen Bestandteil der MSP-Angebote werden.

1. Frühzeitige Erkennung von Anomalien

Observability-Tools bieten Einblicke, automatisierte Analysen und umsetzbare Erkenntnisse durch bereichsübergreifende Datenkorrelation über umfangreiche Echtzeit- und Verlaufsmetriken. Die Bereitstellung eines umfassenden und einheitlichen Überblicks über die modernen, verteilten und hybriden Netzwerkumgebungen von heute macht Observability zu einer wichtigen Voraussetzung für MSPs. Sie verbessert Leistung, Verfügbarkeit, Sicherheit und das digitale Erlebnis für deren Kunden kontinuierlich.

KI-gestützte Observability-Lösungen nutzen Computer-Lernalgorithmen zur kontinuierlichen Überwachung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Servern, Anwendungen, Netzwerken und Datenbanken. Die Algorithmen können selbst in komplexen und dynamischen Umgebungen schnell Anomalien oder ungewöhnliche Muster erkennen, die auf ein akutes oder ein potenzielles Problem hindeuten. So können MSPs Probleme proaktiv angehen, bevor sie zu größeren Zwischenfällen oder Ausfallzeiten anwachsen. Diese gesteigerte Effizienz ist entscheidend für MSPs, und deren Gewinnmaximierung.

2. Optimierte Bereitstellung und wiederkehrende Einnahmen

Moderne KI-gestützte Observability-Lösungen werden häufig über ein hochprofitables SaaS-Modell verkauft. Für den Kunden bedeutet dies eine Vereinfachung, da er nicht mehr mit weiteren Servern vor Ort belastet wird. Eine SaaS-Plattform ist aus dem gleichen Grund oft einfacher zu implementieren. Eine über SaaS bereitgestellte Observability-Plattform bietet MSPs, die mit einem verstärkten Wettbewerb auf dem Markt konfrontiert sind, außerdem sofortige Umsatzsteigerungen und wiederkehrende Einnahmen.

3. Das Herzstück einer hocheffektiven und skalierbaren Bereitstellungsstrategie

Eine einheitliche, KI-gestützte Observability-Plattform des richtigen Partners kann die Grundlage für eine hocheffektive Bereitstellungsstrategie für MSPs bilden. Einheitliche Observability ist für jeden Kunden eine wichtige Strategie. Dennoch sollten MSPs gezielt nach einer Observability-Plattform suchen, die so konzipiert ist, dass sie mit zusätzlichen Services oder Funktionen an die Bedürfnisse des Kunden angepasst werden kann. Dies gewährleistet sowohl die Skalierbarkeit für den MSP als auch die Flexibilität, den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden.

4. Stärkung von Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung)

Predictive Maintenance ist ein proaktiver Ansatz für die Wartung, der darauf abzielt, vorherzusagen, wann Systeme wahrscheinlich ausfallen werden. Dies ermöglicht es dem MSP, Wartungsaktivitäten zu planen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Durch die Identifizierung von Mustern und Anomalien in Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Protokollen, Metriken und Ereignissen gesammelt werden, ermöglichen KI-gesteuerte Observability-Lösungen MSPs, fundierte Entscheidungen zur Wartung zu treffen. Darüber hinaus können diese Algorithmen aus vergangenen Vorfällen lernen und Muster erkennen, die auf eine erhöhte Ausfallwahrscheinlichkeit in der Zukunft hinweisen.

5. Automatisierte Abhilfemaßnahmen

KI-gesteuerte Observability-Lösungen können auch Probleme erkennen und als Reaktion darauf automatische Abhilfemaßnahmen auslösen. So können MSPs proaktiv auf Vorfälle reagieren und den Zeitaufwand für deren Behebung reduzieren, um sicherzustellen, dass kritische Systeme und Anwendungen verfügbar bleiben und optimal funktionieren. Der Prozess läuft in Echtzeit ab, sodass ohne menschliches Eingreifen sofort Maßnahmen ergriffen werden können.

Automatisierte Abhilfemaßnahmen können auch Konfigurationen anpassen, Dienste neu starten oder proaktive Maßnahmen zur Vermeidung potenzieller Probleme durchführen. Durch die Automatisierung von Abhilfemaßnahmen können MSPs die mittlere Zeit bis zur Lösung („Mean Time to Resolution“, MTTR) bei Vorfällen erheblich reduzieren. Die MTTR ist die Zeit, die zwischen der Erkennung eines Vorfalls und seiner Behebung vergeht. Eine kürzere MTTR bedeutet, dass Vorfälle schneller behoben werden, was zu weniger Ausfallzeiten, weniger Unterbrechungen und einer verbesserten Gesamtleistung des Systems führt.

Die Automatisierung von Abhilfemaßnahmen kann die Arbeitsbelastung des Betriebsteams verringern, da die KI-Algorithmen Routineaufgaben automatisch ausführen können. Dadurch können sich MSPs auf kritischere und komplexere Aufgaben konzentrieren, wie die Analyse von Datentrends, die Identifizierung von Mustern und die Entwicklung von Vorhersagemodellen.

KI-gestützte Observability-Lösungen bieten MSPs erweiterte Funktionen und verbessern die Gesamteffizienz. Dies unterstützt MSPs bei der Bewältigung der Komplexität der modernen IT-Landschaft. Durch die Nutzung des Potenzials von KI-gestützter Observability können MSPs proaktive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme anzugehen, bevor sie zu größeren Zwischenfällen oder Ausfallzeiten eskalieren. Diese Fortschritte ermöglichen es MSPs auch, sich auf strategische Maßnahmen zu konzentrieren und Innovationen voranzutreiben, um neue Wachstumschancen in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt zu erschließen.

Über den Autor

Chad Reese ist President of Sales, Americas, und Global Channel Chief bei SolarWinds.

(ID:49862282)