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So nutzen Sie künstliche Intelligenz für die Notfallreaktion
Die Reaktion auf Notfälle erfordert von IT-Teams schnelles Handeln ohne Spielraum für Fehler. Erfahren Sie, wie KI-basierte Technologie vor, während und nach einer Krise helfen kann.
KI-Tools können dazu beitragen, die Entscheidungsfindung und Effizienz in Unternehmen zu verbessern, insbesondere im risikoreichen Bereich des Disaster Recovery (DR). Neben der DR-Planung nutzen einige Unternehmen künstliche Intelligenz (KI), um die besten Optionen für die Reaktion auf Vorfälle zu ermitteln.
Im Allgemeinen gibt es drei Phasen der Notfallreaktion und des Disaster Recovery, in denen KI-Tools helfen können: vor dem Vorfall, während des Vorfalls und nach dem Vorfall. In der ersten Phase sind KI-Tools meist prädiktiv und werden für die Planung und das Testen eingesetzt. Während einer Störung kann KI bei der Kommunikation, der Ressourcenzuweisung und der Echtzeitüberwachung helfen. Nach dem Ende des Notfalls können DR- und IT-Teams die von KI-Tools gewonnenen Informationen nutzen, um zukünftige Vorfälle zu minimieren.
Die Reaktion auf Katastrophen und das Katastrophenmanagement sind kritische Vorgänge, bei denen keine Fehler gemacht werden dürfen. Bei der Integration von KI in einen Disaster-Recovery-Plan sollte genau analysiert werden, in welchen Bereichen sie den größten Nutzen bringt. Zudem ist sicherzustellen, dass die Systeme unter realistischen Bedingungen außerhalb von Krisensituationen umfassend getestet wurden.
Da sich die Technologie noch in der Entwicklung befindet, ist eine vollständige Umstellung auf KI-Tools für die Notfallreaktion für die meisten Unternehmen unwahrscheinlich. Es gibt jedoch möglicherweise einige Prozesse innerhalb einer Disaster-Recovery-Strategie, in die KI integriert werden kann, um die Abläufe zu verbessern. Im Folgenden werden sieben verschiedene Bereiche der Disaster Response aufgeführt, die durch KI-Tools unterstützt werden können.
1. DR-Szenarioplanung und -tests
Tabletop-Übungen sind eine der genauesten und zuverlässigsten Methoden, um einen DR-Plan von Anfang bis Ende zu testen. KI-Tools für das Disaster Recovery können Unternehmen dabei helfen, Tabletop-Übungen zu erstellen, Testszenarien zu planen und Tests mit vollständiger Unterbrechung durchzuführen, um zu prüfen, wie sich ein DR-Plan in der Praxis bewährt. Diese Testsimulationen sind ein wichtiger Bestandteil jedes DR-Plans, und richtig trainierte KI-Tools können dazu beitragen, dass sie relevant, genau und vollständig sind.
2. Automatisierte Reaktion und Wiederherstellung
KI kann in einer Notfallsituation für Konsistenz, Vorhersagbarkeit und kalkulierte automatisierte Reaktionen sorgen. So können DR-Teams schnell handeln, wenn eine unerwartete Störung auftritt. Als Reaktion auf eine Krise kann KI Failover-Maßnahmen einleiten, die Datenreplikation verwalten und Wiederherstellungsprozesse starten.
3. Log-Analyse und Incident Response
Die Fähigkeit der KI, Log-Dateien und Traces schnell und aus mehreren Quellen zu analysieren, ermöglicht es ihr, rasch auf Cybersicherheitsvorfälle, Dienstunterbrechungen aufgrund von Naturkatastrophen oder Fehlkonfigurationen zu reagieren, die sich auf die gesamte Infrastruktur eines Unternehmens auswirken.
4. Kommunikationsmanagement
Kommunikation ist ein wichtiger Bestandteil jedes Notfallplans. Verschiedene Interessengruppen, Strafverfolgungsbehörden, Ersthelfer, Mitarbeiter und Kunden müssen über Dienstunterbrechungen, Sicherheitsbedenken und andere Details informiert werden.
KI erleichtert die Kommunikation in verschiedenen Situationen, darunter:
- Automatische Benachrichtigungen an relevante Personen und Organisationen.
- Priorisierung von Nachrichten unter den Beteiligten.
- Echtzeit-Statusaktualisierungen auf Webseiten und in sozialen Medien.
- Chatbots, die Informationen und Anweisungen bereitstellen, wenn keine menschliche Unterstützung verfügbar ist.
- Überwachung sozialer Medien auf Stimmung in der Community, Fehlinformationen und einflussreiche Stimmen.
5. Echtzeitüberwachung und -analyse
KI ist in der Lage, große Datenmengen schnell zu aggregieren und zu analysieren, wodurch eine effektive Überwachung während Störfällen gewährleistet ist. Die Echtzeitüberwachung kann sogar Frühwarnungen vor drohenden Vorfällen geben, darunter Cyberangriffe, größere Cloud-Ausfälle oder bevorstehende Wetterereignisse.
6. Priorisierte Wiederherstellungsprozesse
Hochkomplexe Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen sind auf miteinander verbundene Dienste und Kommunikationswege angewiesen. Durch Priorisierung wird sichergestellt, dass die wichtigsten Funktionen zuerst wiederhergestellt werden, was selbst ohne aktive Krise eine schwierige Aufgabe sein kann. KI kann dabei helfen, diese Ressourcen in der richtigen Reihenfolge wiederherzustellen, um eine vollständige Kommunikation und Funktionalität zu gewährleisten. Automatisierte Reaktionen werden in diesen größeren Satz priorisierter Wiederherstellungsschritte integriert, um von ihrer Konsistenz und Geschwindigkeit zu profitieren.
7. Kontinuierliches Lernen für zukünftige Ereignisse
Bis vor kurzem war die Analyse historischer Daten für das Disaster Recovery eine Herausforderung. Das Durchsuchen von Berichten über Naturkatastrophen, das Suchen nach Mustern in menschlichen Fehlern und das Voraussehen aller möglichen Fehler ist eine komplexe Aufgabe. KI kann Daten schnell analysieren und Schlussfolgerungen ziehen, um zukünftige DR-Pläne zu steuern.
Die Fähigkeit einer KI-Plattform, auf Katastrophen zu reagieren, wird sich mit der Zeit verbessern, da sie Zugriff auf mehr Protokolle und Incident Responses erhält. Sie profitiert außerdem von den Ergebnissen von DR-Testübungen und den gesammelten Daten anderer Unternehmen.
