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AIOps: 10 Aufgaben im Netzwerkmanagement automatisieren
AIOps-Systeme verarbeiten Telemetriedaten in Echtzeit und erkennen Anomalien ohne menschliches Eingreifen. Intelligente Mustererkennung steigert die Effizienz im Netzwerkmanagement.
Trotz aller Bedenken ist KI bereits fest im Netzwerkbetrieb verankert. Das bedeutet jedoch nicht, dass Netzwerkfachleute die Kontrolle über ihre Netzwerke verlieren.
Autonomes Networking bedeutet nicht, die vollständige Kontrolle über das Netzwerk abzugeben. Vielmehr bezieht es sich auf die automatisierte Interpretation des Netzwerkzustands ohne menschliches Eingreifen. Netzwerkadmins werden nicht ersetzt, sondern übernehmen eine neue Rolle.
Moderne AIOps-Systeme sind intelligent, verarbeiten kontinuierlich Telemetriedaten, Protokolle, Datenströme, Metriken und Ereignisse und erkennen darin Muster, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Artikel wird erläutert, welche Prozesse AIOps-Systeme im Netzwerkbereich effektiv automatisieren können und welche Auswirkungen dies auf das Netzwerkmanagement hat.
Die Entwicklung der KI im Netzwerkmanagement
Die Entwicklung des Netzwerkmanagements lässt sich in drei Phasen unterteilen:
- Manuelle Vorgänge: CLI-basierte Fehlerbehebung, reaktive Reaktionen und fehleranfällige Prozesse.
- Automatisierung: Die fehleranfällige CLI-Fehlerbehebung wurde durch Automatisierung überflüssig. Netzwerkteams stellten von manuellen Prozessen auf skriptgesteuerte Workflows und richtlinienbasierte Konfiguration um.
- AIOps: Maschinelles Lernen (ML) mit Telemetrie und Entscheidungsunterstützung. In Umgebungen mit mehreren Anbietern analysieren Lösungen das Netzwerkverhalten kontinuierlich in Echtzeit.
Im modernen AIOps-Zeitalter nutzen Anbieter die folgenden Funktionen für das Netzwerkmanagement:
- ML zur Erkennung von Anomalien.
- Korrelations-Engine zur Gruppierung von Vorfällen.
- Verarbeitung von Stream-Telemetriedaten.
- Prädiktive Modellierung für Leistungstrends.
10 Netzwerkaufgaben, die AIOps automatisieren kann
In AIOps-Umgebungen sind bereits mehrere Funktionen im Einsatz. Diese Aufgaben laufen autonom ab, das heißt, sie werden nach der Konfiguration kontinuierlich und ohne menschliches Eingreifen ausgeführt.
- Anomalieerkennung: KI ist eine intelligente Ebene. Sie lernt kontinuierlich das normale Netzwerkverhalten kennen und kennzeichnet Abweichungen wie Latenzspitzen, Geräteinstabilität und Datenverkehrsspitzen. Dabei stützt sie sich auf ML-Modelle statt auf feste Regeln.
- Ereigniskorrelation und Rauschunterdrückung: In einem Netzwerk finden viele Ereignisse statt. KI fasst Tausende von Rohwarnungen zu einem einzigen aussagekräftigen Vorfall zusammen, indem sie Zusammenhänge zwischen Ereignissen über Geräte, Dienste und Anwendungen hinweg identifiziert.
- Fehlererkennung: Das System kann Ausfälle bei Verbindungen, Routern, Switches oder Diensten automatisch erkennen, indem es Telemetriesignale wie Paketverluste und den Status von Schnittstellen nutzt.
- Telemetrieverarbeitung und -analyse: KI verarbeitet riesige Ströme von Protokollen, Metriken und Netzwerkflüssen in Echtzeit. Sie kann Muster und Betriebssignale identifizieren, die Menschen manuell nicht in diesem Umfang analysieren können.
- Erfassung des Netzwerkbestands: Als intelligente Ebene kann KI automatisch mit dem Netzwerk verbundene Geräte erkennen, Topologieänderungen abbilden und einen aktuellen Bestand ohne manuellen Eingriff pflegen.
- Überwachung der Anwendungsleistung: KI kann normales Netzwerkverhalten lernen und potenzielle Probleme vorhersagen, bevor Nutzer sie melden. Dazu verfolgt sie das Anwendungsverhalten, indem sie Latenz, Jitter und Durchsatz analysiert.
- Erkennung von Sicherheitsanomalien: KI kann ungewöhnliches Netzwerkverkehrsverhalten identifizieren, zum Beispiel unbefugten Zugriff, abnormale Verkehrsströme und übermäßige Serveranfragen.
- Automatisierung von Incident-Tickets: KI ist ein Assistent für Netzwerkteams, kein Konkurrent. Wenn Probleme erkannt werden, kann sie automatisch Tickets in IT-Service-Management-Systemen erstellen und aktualisieren – mit relevantem Kontext, Protokollen und einer Klassifizierung des Schweregrads –, ohne dass manuelle Eingaben durch Sicherheitsteams erforderlich sind.
- Dynamische Erstellung von Referenzwerten: Anstelle fester Grenzwerte aktualisiert die KI die von ihr als normal erachteten Werte für jedes Gerät, jede App oder jedes Netzwerk kontinuierlich basierend auf den zeitlichen Veränderungen des Datenverkehrs.
- Priorisierung von Warnmeldungen: Die KI ordnet Vorfälle nach Schweregrad und potenziellen geschäftlichen Folgen und zeigt ohne manuelle Triage zuerst kritische Probleme an.
Auswirkungen von AIOps auf Netzwerkteams
KI verändert das Betriebsmodell von Netzwerken. Da Netzwerkfunktionen zunehmend automatisiert werden, verbringen Netzwerktechniker weniger Zeit mit der manuellen Fehlerbehebung. Das bedeutet, dass sich Netzwerkteams auf andere Bereiche des Netzwerkmanagements konzentrieren können, beispielsweise auf das Systemdesign und die Governance.
- Netzwerkfachleute haben ihren Fokus auf die folgenden neuen Aufgaben verlagert:
- Definition von Automatisierungsrichtlinien.
- Entwurf einer Observability-Architektur.
- Validierung von KI-generierten Erkenntnissen.
- Datenqualitätsmanagement für KI-Systeme.
Dieser Wandel ist real, vollzieht sich jedoch schrittweise. In einigen Unternehmen bleiben alte Betriebsabläufe bestehen und ihre Abschaffung dauert lange. Unabhängig davon, welche Art von Intelligenz die KI in den Netzwerkbetrieb einbringt, bleibt eine „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“-Einstellung jedoch entscheidend, da KI zu Fehleinschätzungen und fehlerhaften Entscheidungen führen kann.
Best Practices für den autonomen Netzwerkbetrieb
Unternehmen können die folgenden Best Practices anwenden, um AIOps erfolgreich im Netzwerkbetrieb zu implementieren:
- Entwickeln Sie telemetrieorientierte Architekturen: Der Erfolg von KI hängt von der Qualität und Abdeckung der Daten ab.
- Automatisieren Sie zunächst Bereiche mit geringem Risiko: Beginnen Sie mit der Erkennung und Korrelation, bevor Sie zu den Steuerungsebenen übergehen.
- Behalten Sie die menschliche Kontrolle über Änderungen bei: Autonomie ohne Kontrolle kann das Risiko erhöhen, auch wenn sie den Arbeitsaufwand verringert.
- Bilden Sie die Engineering-Teams weiter: Um sich an die Umwälzungen in der Branche anzupassen, sollten Netzwerkexperten neben grundlegenden Netzwerkkenntnissen wie Routing-Protokollen auch Automatisierungspipelines verstehen.
Autonomes Networking ersetzt Netzwerkingenieure nicht, sondern macht die manuelle Analyse von Netzwerkdaten in großem Umfang überflüssig. Dadurch haben Netzwerkadmins mehr Zeit, sich auf kritische Aufgaben zu konzentrieren, bei denen menschliches Urteilsvermögen nach wie vor unerlässlich ist.
Heute kann KI Probleme erkennen, Warnmeldungen gruppieren, Probleme priorisieren und Telemetriedaten analysieren. Sie kann jedoch keine risikoreichen Änderungen am Netzwerk vornehmen. Das Verständnis dieser Grenze ist für Unternehmen, die KI nutzen wollen, ohne organisatorisches Chaos zu verursachen, entscheidend.
Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf Search Networking erschienen.
