AIOps vs. DevOps: Ansätze der Automatisierung im Vergleich

Was ist AIOps?

AIOps integriert fortgeschrittene KI-Fähigkeiten direkt in die Arbeitsabläufe von IT-Profis. Durch den Einsatz der künstlicher Intelligenz (KI) in die operativen Prozesse bietet AIOps zwei entscheidende Vorteile, egal ob es sich um das Bereitstellen von Software, das Provisioning von Servern oder das Interpretieren von Monitoring-Daten handelt: Sie alle profitieren von signifikanten Zeiteinsparungen und einer massiven Reduzierung des manuellen Aufwands.

Als die Marktforschungsfirma Gartner im Jahr 2016 allerdings den Begriff AIOps erstmals verwendete, stand die Abkürzung ursprünglich noch für Algorithmic IT Operations. Der Fokus lag damals auf einer durch Algorithmen beschleunigten Automatisierung. Erst später entwickelte sich die Abkürzung weiter, um das wachsende Interesse an KI-Systemen über die gesamte Technologielandschaft widerzuspiegeln.

Die meisten Diskussionen konzentrieren sich daher heute auf KI-gestützte IT Operations. Man sollte sich aber bewusst sein, dass es große Unterschiede bei verschiedenen AIOps-Implementierungen hinsichtlich ihrer Komplexität gibt. Auch wenn die Bezeichnung etwas anderes zu suggerieren scheint, nutzen auch nicht alle AIOps-Tools bereits fortgeschrittene KI-Techniken wie Machine Learning.

Was ist DevOps?

DevOps will dagegen eine enge Partnerschaft zwischen den für den Bereich Softwareentwicklung zuständigen Teams und den für den operativen Betrieb verantwortlichen Mitarbeitern erreichen. Die intensive Zusammenarbeit soll für einen reibungslosen Workflow bei der Bereitstellung von Software sorgen und gleichzeitig sicherstellen, dass die beiden Gruppen ihre gegenseitige Arbeit besser verstehen und bei der Erfüllung ihrer jeweiligen Bedürfnisse effizienter zusammenarbeiten.

Das DevOps-Konzept hat vor allem in den frühen 2010er Jahren an Bedeutung gewonnen. Bis dahin arbeiteten Programmierer, also diejenigen deren wichtigste Aufgabe es ist, Code zu erstellen, meist vollständig unabhängig von den für den Betrieb zuständigen Mitarbeitern, die für das eigentliche Bereitstellen und Verwalten des Codes verantwortlich waren. Eine solche Struktur führt aber zu einer problematischen Spaltung. Während die Entwickler nur minimale Einblicke in die Herausforderungen der Produktion erhielten, wussten die operativen Teams meist wenig oder gar nichts über bevorstehende Software-Änderungen, bis kurz bevor es soweit war.

Durch den Abbau der Barrieren zwischen den verschiedenen Teams will das DevOps-Konzept deshalb für eine funktionsübergreifende Verantwortlichkeit über den gesamten Lebenszyklus einer Software sorgen, die vom ersten Konzept bis zum produktiven Einsatz reicht.

AIOps vs. DevOps: Die wichtigsten Unterschiede

Obwohl sowohl AIOps als auch DevOps das IT-Management massiv verändern wollen, verfolgen sie andere Ziele, verwenden verschiedene Tools und kümmern sich auch um unterschiedliche operative Bereiche.

Strategische Ausrichtung und Ziele

Insbesondere bei ihrer strategischen Ausrichtung und bei ihren Zielen unterscheiden sich AIOps und DevOps fundamental voneinander:

• AIOps. Integriert die KI in die IT-Abläufe und setzt dabei häufig fortgeschrittene Analytics-Methoden und Machine Learning ein. Wesentliches Ziel ist das Erhöhen der operativen Effizienz.
• DevOps. Verfolgt das Ziel einer kulturellen und organisatorischen Transformation im ganzen Unternehmen, um so für eine bessere Zusammenarbeit bei der Bereitstellung von Software zu sorgen.

Technologische Umsetzungen

Die beiden Ansätze unterscheiden sich auch in den verwendeten Tool-Sets und ihren Frameworks:

• AIOps. Setzt auf Software mit integrierten KI-Fähigkeiten zum Konfigurationsmanagement und Monitoring. Diese Lösungen ermöglichen eine automatisierte Erkennung von Anomalien, vorausschauende Analytics- sowie intelligente Alert-Systeme. Damit lassen sich potenzielle Probleme schon erkennen, bevor sie sich negativ auf den IT-Betrieb auswirken können.
• DevOps. Setzt dagegen konsequent auf CI/CD-Frameworks (Continuous Integration, Continuous Development), Systeme zur Versionskontrolle sowie automatisierte Deployment-Tools. Das soll den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) optimieren.

Operative Ziele

Schlussendlich unterscheiden sich AIOps und DevOps auch in ihren operativen Auswirkungen und Zielen:

• AIOps. Wirkt sich auf die gesamte IT-Landschaft aus, also etwa auch auf das Management der Infrastruktur, den Betrieb des Netzwerks und das Security-Monitoring.
• DevOps. Konzentriert sich auf einen engeren Bereich, der sich vor allem um die Entwicklung von Software und ihre Bereitstellung kümmert.

Automatisierung als roter Faden zwischen AIOps und DevOps

Wenn es einen Bereich gibt, an dem AIOps und DevOps sich überschneiden, dann ist es der von beiden geteilte starke Fokus auf das Thema Automatisierung.

Die Automatisierung ist die zentrale Aufgabe von AIOps. Die gesamte Methodik konzentriert sich daher auf die Nutzung von KI zum Automatisieren komplexer und Ressourcen-intensiver IT-Prozesse.

DevOps ist dagegen im Prinzip nicht abhängig von einer Automatisierung. Die Methode hat sich aber mittlerweile in eine Richtung entwickelt, in der die Automatisierung als entscheidender positiver Faktor erkannt wurde. Auch wenn sich die DevOps-Philosophie eigentlich auf Punkte wie kulturelle Transformation und Zusammenarbeit konzentriert, wurde erkannt, dass eine erfolgreiche Automatisierung ein sehr nützlicher Mechanismus zur Verbesserung einer effizienten Zusammenarbeit ist. Durch das Automatisieren sich wiederholender Aufgaben erstellen DevOps-Teams zudem in sich konsistente Workflows, die für eine gemeinsame operative Sprache zwischen Entwicklern und den für den operativen Betrieb zuständigen Mitarbeitern sorgen.

Wie DevOps von AIOps profitieren kann

DevOps-Teams können ihre Arbeit grundsätzlich auch ganz ohne den Einsatz KI-gestützter Werkzeuge erledigen. Trotzdem ergibt es meist Sinn, AIOps in ihre Abläufe zu integrieren. Ein paar Anwendungsbeispiele aus der Praxis:

• Erweiterte Observability. DevOps-Teams, die Anwendungen überwachen, setzen AIOps ein, um Muster und Anomalien zu erkennen, die ansonsten nicht entdeckt worden wären.
• Smartere Reaktionen auf Vorfälle. Dank AIOps ist die Incident Response nicht mehr bloß reaktiv, sondern proaktiv. Statt auftretende Probleme immer nur manuell zu lösen, setzen DevOps-Experten KI-Systeme ein, die automatisiert die zugrundeliegenden Ursachen erkennen und selbstständig geeignete Gegenmaßnahmen ergreifen.
• Dynamisches Infrastrukturmanagement. AIOps-Tools unterstützen die DevOps-Teams bei schwierigen Entscheidungen, wenn es etwa um eine effiziente Skalierung der Infrastruktur geht. Mit ihnen lassen sich außerdem selbst sehr komplexe Nutzungsmuster durchschauen und Leistungskennzahlen analysieren.

Natürlich kann auch das traditionelle Skripting viele DevOps-Aufgaben automatisieren. Das Integrieren von AIOps-Software in die DevOps-Toolsets bietet aber viele überraschende Möglichkeiten für eine mächtigere und zugleich flexiblere Automatisierung. Der Einsatz standardisierter AIOps-Software verhindert darüber hinaus, dass die DevOps-Teams erst mühsam eigene Automatisierungslösungen erstellen und dann verwalten müssen.

KI vs. Automatisierung vs. Algorithmen in AIOps und DevOps

Während sich dieser Artikel vor allem mit der Rolle beschäftigt, die die Automatisierung und AIOps in DevOps spielen können, ist er doch bislang nur knapp auf die spezifischen Eigenschaften der involvierten KI-Technologien eingegangen. Der Grund liegt darin, dass nicht jede Automatisierung immer gleich eine ausgefeilte KI-Lösung erforderlich macht. Außerdem benötigen nicht alle KI-gestützten Automatisierungen eine komplexe generative KI oder agentische KI-Systeme, wie sie heute das Feld dominieren. Für viele Zwecke reichen auch einfachere KI-Lösungen mit regelbasierten Entscheidungsfindungen.

Wie bereits angemerkt, basiert das ursprüngliche Konzept von AIOps auf dem Einsatz von Algorithmen zur Automatisierung von IT-Prozessen. Erst später wurde der Begriff für den KI-gestützten IT-Betrieb umgemünzt. Ähnliches gilt für DevOps. Auch hier basiert das Konzept historisch auf relativ einfachen Grundsätzen und Methoden wie dem Skripting oder einem Einsatz von IaC-Tools (Infrastructure as Code) und nicht auf hochkomplexen KI-Systemen.

Da sich die KI-Technologien derzeit aber rasant weiterentwickeln, werden in beide Methoden nun immer mächtigere KI-Fähigkeiten integriert. So nutzen zum Beispiel manche AIOps-Tools schon jetzt eine natürliche Sprachverarbeitung für die Interaktion mit Observability-Daten, während bereits einige DevOps-Teams auf agentische KIs setzen, um komplexe Aufgaben bei der Verwaltung der Infrastruktur und ihrer Bereitstellung zu erfüllen.

Trotz dieser Fortschritte sollten sich Unternehmen jedoch bewusst sein, dass hoch entwickelte – und teure – KI-Technologien auch heute noch keineswegs verpflichtende Komponenten für AIOps- oder DevOps-Strategien sind. Herkömmliche Ansätze bei der Automatisierung, bei denen vergleichsweise simple Algorithmen zum Einsatz kommen, bleiben eine praktikable Alternative. Außerdem sind sie in den meisten Szenarien die weit günstigere Option.

AIOps und DevOps miteinander verbinden

Während DevOps eine Kultur oder auch Lebensweise für das gesamte Unternehmen sein will, setzt AIOps fortgeschrittene Tools und Technologien ein, die die für DevOps erforderliche Automatisierung deutlich erleichtern. Aber nur durch eine solide Kenntnis der zahlreichen zugrundeliegenden KI-Technologien und die verschiedenen angebotenen Plattformen können DevOps-Teams wirklich informierte Entscheidungen treffen, die mit ihren individuellen operativen Anforderungen und den meist knappen Budgets übereinstimmen.