sabida - stock.adobe.com
Vorteile und Herausforderungen von KI im Netzwerk-Monitoring
KI zur Analyse von Netzwerkaktivitäten optimiert das Management und die vorausschauende Wartung. Fraglich sind die Integrität der Datenausgabe, Sicherheitsrisiken und Komplexität.
Unternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Tests. IT-Experten suchen daher nach Möglichkeiten, die Leistung und Sicherheit ihrer Infrastrukturen zu optimieren. KI ist in diesem Bereich eines der vielversprechendsten Tools.
KI-basiertes Netzwerk-Monitoring wird zu einer wichtigen Methode, um Netzwerk-Performance-Daten zu erfassen. Es ermittelt den Ort von Engpässen und meldet andere Leistungs- und Sicherheitsanomalien, die die Servicequalität beeinträchtigen könnten. KI-gesteuertes Netzwerk-Monitoring kann Abhilfemaßnahmen automatisieren und so Serviceunterbrechungen verhindern.
Doch was genau ist KI-Netzwerk-Monitoring?
Zu den Hauptzielen des KI-Netzwerk-Monitorings gehören:
- Aufrechterhaltung eines optimalen Servicelevels.
- Gewinnung genauer Einblicke in potenzielle Infrastrukturprobleme.
Das Erfassen von Daten erfolgt, bevor sich negative Auswirkungen auf den Geschäfts- und Netzwerkbetrieb zeigen.
Um diesen Prozess zu unterstützen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) auf Telemetrie- und andere Datenströme angewendet, um eine Basislinie für den normalen Betrieb festzulegen. Sobald der KI-Netzwerk-Monitoring-Dienst den Standard für normale Aktivitäten festgelegt hat, kann er nach Abweichungen suchen, die auf Infrastrukturprobleme hinweisen. Konzeptionell beschleunigt das KI-Monitoring die Fehlerbehebung und minimiert kostspielige Netzwerkausfallzeiten.
KI-Monitoring wird so zu einem Schlüsselelement von AIOps, der Verbindung von KI und IT-Betrieb. Dabei wird ML auf Big Data angewendet, um Probleme zu beheben und bisher manuelle Prozesse zu automatisieren.
AIOps umfasst ein Spektrum des Netzwerkmanagements, darunter Ereigniskorrelation, Anomalieerkennung und Ursachenanalyse. Durch die gewonnenen Einblicke in den IT-Betrieb können IT-Teams fundiertere Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung treffen und potenzielle Probleme beheben.
AIOps bietet viele Vorteile, darunter die folgenden:
- Optimale Ressourcennutzung.
- Schnellere Fehlerbehebung.
- Kostenreduzierung.
Der Einsatz von KI-Monitoring und AIOps zur Unterstützung des Netzwerkbetriebs kann besonders wichtig sein, weil Unternehmen immer mehr vernetzte Geräte einsetzen. Die konsolidierte Überwachung sowohl der traditionellen IT-Infrastruktur als auch der industriellen Geräte sollte die betriebliche Effizienz steigern und Kosten senken.
Vorteile des KI-Netzwerk-Monitorings
KI ist ein Schlüsselelement in Anwendungsfällen außerhalb des IT-Managements, beispielsweise beim autonomen Fahren und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache für intelligente Lautsprecher. Anbieter integrieren KI-Funktionen zunehmend in IT-Monitoring- und Management-Lösungen.
KI-Netzwerk-Monitoring bietet mehrere potenzielle Vorteile, die eine besser abgestimmte, zuverlässigere, flexiblere und leistungsfähigere Unternehmensumgebung schaffen. Zu den Vorteilen von KI-Netzwerk-Monitoring gehören:
- Proaktives IT-Monitoring.
- Sicherheitseinblicke.
- Automatisierung vorantreiben.
Proaktives IT-Monitoring
Netzwerke entwickeln sich hinsichtlich der Dichte der verbundenen Komponenten und Geräte sowie ihrer virtualisierten Umgebungen ständig weiter. Die Überwachung dieser Umgebungen ist zu einem komplexen und oft ineffizienten Prozess geworden. Ein reaktives Management führt zu einer verminderten Servicequalität und Ausfällen. Oft verwendet die IT-Abteilung unterschiedliche Monitoring-Tools, um die Ursachen für eine Verschlechterung der Servicequalität zu isolieren.
KI-Netzwerk-Monitoring verspricht jedoch, die Unübersichtlichkeit bei der Verfolgung von Netzwerkaktivitäten zu beseitigen. Es bietet einen klaren Überblick über alle miteinander interagierenden Infrastrukturelemente und optimiert so den IT-Betrieb. KI-Monitoring beschleunigt und verbessert außerdem die Ursachenanalyse, um die Quelle eines Problems schnell zu finden. KI-gesteuertes Netzwerk-Monitoring prognostiziert zudem potenzielle Probleme, bevor es zu einer Unterbrechung des Dienstes kommt.
Sicherheit
KI-Monitoring deckt potenzielle Sicherheitsprobleme auf, bevor sie sich auf die Unternehmensressourcen auswirken können. Es identifiziert Bedrohungen schnell und genau und ermöglicht eine schnellere Behebung. Dadurch werden Fehlalarme reduziert, mit denen Sicherheitsanalysten überflutet werden, und Unternehmen können ihre allgemeine Sicherheitslage verbessern.
Automatisierung vorantreiben
KI kann Systeme darüber informieren, welche manuellen Prozesse sie automatisieren kann. Während einige dieser Prozesse iterative, laufende Wartungsaufgaben sind, prüfen andere Unternehmen die Automatisierung höherwertiger Aufgaben. So kann KI beispielsweise automatisierte Maßnahmen zur Risikominderung und Fehlerbehebung auslösen.
Herausforderungen des KI-Netzwerk-Monitorings
Trotz der Vorteile des KI-Netzwerk-Monitorings in einer Produktionsumgebung gibt es Herausforderungen, die eine erfolgreiche Implementierung behindern können. IT-Teams müssen zunächst eine Lernkurve durchlaufen, um KI-Monitoring effektiv nutzen zu können.
Zu Beginn der Bereitstellung sollten Netzwerkbetriebsteams die folgenden Herausforderungen berücksichtigen:
- Datenqualität.
- Integration.
- Ethische Fragen.
- False Positives.
Datenqualität
Wenn KI harmlose Anomalien von tatsächlichen Netzwerkproblemen unterscheiden soll, ist sie nur so effektiv wie die Daten, aus denen sie schöpft. Fehlende Echtzeitdaten oder Probleme mit der Datenintegrität können zu ungenauen Ergebnissen führen. Als Alternative zu Echtzeit-Datenfeeds verwenden viele Unternehmen synthetische Daten. Diese wurden erstellt, um die Aktivitäten in einem Produktionsnetzwerk zu simulieren. Synthetische Daten ähneln den tatsächlichen Netzwerkaktivitäten zwar, sind jedoch nicht identisch und können Dinge übersehen oder nicht vorhandene Probleme melden.
Integration
Die Integration kann bei der Bereitstellung neuer Technologien in einer bestehenden Produktionsumgebung schwierig sein. Wenn die IT-Organisation ihre KI-Netzwerk-Monitoring-Tools nicht mit anderen Management- und Sicherheitsdiensten synchronisieren kann, sind die Ergebnisse möglicherweise unzureichend.
Ethische Fragen
Mit der Weiterentwicklung von KI-Tools tauchen ethische Fragen hinsichtlich Missbrauch und betrieblicher Integrität auf. Dies gilt auch für das Netzwerk-Monitoring, bei dem KI-Technologie riesige Datenmengen analysiert. Regierungen arbeiten daran, die Verwendung von Daten durch KI zu regulieren, was jedoch eine schwierige und sich ständig weiterentwickelnde Aufgabe ist.
False Positives
Die KI-Entwicklung hat in den letzten Jahren zwar erhebliche Fortschritte gemacht, es bleiben jedoch noch Probleme bestehen. So können Trainingssysteme in Bereichen wie der Sicherheit beispielsweise False Positives produzieren oder ernsthafte Bedrohungen übersehen. Für Vertrauen braucht es nicht nur Zeit, sondern auch genaue Ergebnisse.
