Die wichtigsten Herausforderungen und Einsatzoptionen von AIOps

10 AIOps-Anwendungsfälle

Unternehmen haben zahlreiche Möglichkeiten, AIOps in ihre Infrastruktur zu integrieren, und jede Wahl kann potenziell die Serviceverfügbarkeit, die Sicherheitslage und die Ressourcennutzung verbessern. Viele dieser Vorteile spiegeln ähnliche KI-Einsätze in anderen Bereichen wider, wie zum Beispiel der Codegenerierung oder der Datenanalyse.

Ihr Unternehmen könnte von einem AIOps-Einsatz auf folgende Weise profitieren:

1. Vorausschauende Incident-Minderung (Predictive Incident Mitigation). Eine Kombination aus KI und ML bietet verbesserte Analysen zur Vorhersage von Ausfällen, Kapazitätsproblemen und Leistungseinbußen, bevor diese sich auf die Benutzer auswirken.
2. Echtzeit-Erkennung und -Warnung bei Incidents. Echtzeitüberwachung ermöglicht eine schnellere Identifizierung, Eskalation und Behebung von Vorfällen (Incidents).
3. Automatisierte Incident-Reaktion und -Behebung. Automatisierte Reaktionen auf identifizierte Incidents (Automated Incident Response) können Neukonfigurationen, Ressourcenoptimierungen und Compliance-Maßnahmen umfassen, die die Verfügbarkeit sicherstellen sollen.
4. Automatisierte Ursachenanalyse (Root Cause Analysis). KI- und ML-Systeme können die Ursachen von Vorfällen genau lokalisieren und Empfehlungen zur Schadensbegrenzung oder automatisierte Reaktionen geben.
5. Kapazitätsplanung. Eine datengesteuerte Kapazitätsplanung für Leistung und Verfügbarkeit verbessert bestehende Vorhersagemodelle.
6. Ressourcenoptimierung. Ermöglichen Sie die Optimierung und Skalierung von Ressourcen, indem Sie Verfahren empfehlen oder Optimierungsprozesse automatisieren.
7. Service-Desk-Automatisierung und intelligentes Ticketing. Die automatisierte routinemäßige Behebung oder Eskalation von Service-Desk-Tickets sorgt für mehr Effizienz, schnellere Reaktionen und eine zügige Bearbeitung der Tickets.
8. Datengesteuerte Leistungsoptimierung. Ergänzen Sie Trendanalysen durch Optimierungs- und Abstimmungsempfehlungen oder Automatisierung.
9. Integration von Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle (Incident Response). Ergänzen Sie bestehende Sicherheitsverfahren durch die Identifizierung von Sicherheitsvorfällen und automatisierte Reaktionen, was zu einer verbesserten Sicherheitslage führt.
10. Leistungsüberwachung und -optimierung in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Dieser Ansatz befasst sich mit Leistungsproblemen in komplexen Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen, indem er unterschiedliche Tools und Daten für eine ganzheitliche Sichtweise integriert.

Zu den allgemeinen Vorteilen einer AIOps-Bereitstellung gehören in der Regel Verbesserungen bei der Einhaltung von Vorschriften und der Zufriedenheit mit Service Level Agreements. AIOps bietet die Möglichkeit zur kontinuierlichen Verbesserung auf der Grundlage langfristiger Datenerfassung und ML.

Weniger greifbare, aber ebenso wichtige Vorteile sind eine verbesserte Kundenzufriedenheit und eine geringere Burn-Out-Rate bei IT-Mitarbeitern. IT-Mitarbeiter haben eher Zeit für strategische Initiativen als für reaktive Reaktionen auf Vorfälle.

10 Herausforderungen bei der Implementierung von AIOps

Die Umstellung Ihres Unternehmens auf AIOps bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Verschiedene technische, finanzielle und kulturelle Schwierigkeiten verlangsamen oder verhindern die Einführung. Viele dieser Bedenken sind dieselben, die bei der Einführung jeder neuen Technologie in einem Unternehmen auftreten, während andere spezifisch für KI sind. Überlegen Sie, wie Ihr Unternehmen die folgenden Herausforderungen angehen könnte:

1. Geschäftsstrategie. Das Fehlen einer klaren Geschäftsstrategie und klarer Ziele erschwert die Implementierung von AIOps und die Darstellung seines Nutzens für das Unternehmen.
2. Datensilos. Datensilos und unterschiedliche Systeme erschweren die Datenqualität und -integration und behindern eine umfassende Analyse.
3. Qualifiziertes KI-Personal. Ein branchenweiter Fachkräftemangel erschwert die effektive Bereitstellung und Verwaltung, während eine mangelnde Bereitschaft des Unternehmens die effektive Nutzung behindert.
4. Nutzung von Tools. Herausforderungen bei der Tool-Auswahl, der Verbreitung und Redundanz behindern eine effiziente KI-Datenanalyse und eine effektive menschliche Überwachung.
5. Anbietermanagement. Unausgereifte Bewertungskriterien können zu einer Bindung an einen Anbieter oder zur Auswahl eines nicht optimalen Anbieters führen.
6. Integration von Altsystemen. Die Verknüpfung von Altsystemen und modernen KI-gesteuerten Tools kann aufgrund von Kompatibilitätsproblemen technisch schwierig sein.
7. Widerstand gegen Veränderungen und KI. Der kulturelle Widerstand von IT-Mitarbeitern kann aus der Angst vor dem Verlust des Arbeitsplatzes, dem Verlust der Autonomie, dem Verlust der beruflichen Identität und der Anerkennung von Fähigkeiten sowie der Zurückhaltung gegenüber der Automatisierung resultieren.
8. Kosten. Budgetbeschränkungen, unterschätzte Kosten und unrealistische Erwartungen stehen den hohen Anfangsinvestitionen in Technologie und qualifizierte Fachkräfte gegenüber und können den Einsatz behindern.
9. Erweiterung des Serviceangebots. Wählen Sie skalierbare AIOps-Plattformen, die sich an zukünftige Geschäftsanforderungen anpassen lassen, einschließlich Komplexität und Volumen.
10. Effizienz der IT-Abläufe und Benachrichtigungsmüdigkeit. Das erhöhte Volumen an Meldungen und Warnmeldungen kann bestehende Support-Services überfordern, insbesondere bei einer hohen Anzahl von Fehlalarmen.

Herausforderungen überwinden

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Sie sich mit mehreren wichtigen Aspekten Ihrer IT-Abteilung befassen, darunter Personal, Technologie, Daten und Budget. Verwenden Sie die folgenden Ansätze, um die Herausforderungen bei der Einführung von AIOps zu mindern:

• Sichern Sie sich die Zustimmung der IT-Mitarbeiter, indem Sie die AIOps-Ziele mit den strategischen Initiativen des Unternehmens in Einklang bringen, regelmäßig kommunizieren und zur Teilnahme ermutigen. Achten Sie darauf, Bedenken hinsichtlich der Ersetzung menschlicher IT-Mitarbeiter durch KI auszuräumen.
• Bieten Sie Weiterbildungsmöglichkeiten an und ermutigen Sie die IT-Mitarbeiter zur Teilnahme an der Planung.
• Sorgen Sie für eine effektive Überprüfung und Auswahl von Anbietern, wobei Sie die Integration von Altsystemen, zukünftiges Wachstum und Skalierung im Blick behalten sollten.
• Legen Sie Altsysteme und -dienste nach Möglichkeit still.
• Erkennen Sie die erheblichen Vorlaufkosten von AIOps als Ausgleich für langfristige Einsparungen und Effizienzsteigerungen an.
• Legen Sie Wert auf Datenzentralisierung und -normalisierung, um Konsistenz und Kompatibilität zu gewährleisten.

Fazit

Eine effektive AIOps-Bereitstellung kann die IT-Abteilung eines Unternehmens dramatisch von einer reaktiven, isolierten Umgebung in eine proaktive, integrierte und agile treibende Kraft innerhalb des Unternehmens verwandeln. IT-Führungskräfte müssen jedoch feststellen, ob das Unternehmen über die erforderlichen Standardanwendungsfälle verfügt, um einen akzeptablen ROI zu erzielen.

Überlegen Sie, inwiefern diese Liste von Vorteilen auf die Strategie Ihres Unternehmens zutrifft und mit wie vielen der genannten Herausforderungen Sie wahrscheinlich konfrontiert werden. Planen Sie dann eine Strategie, die kulturelle Bedenken berücksichtigt und die Akzeptanz der Mitarbeiter fördert.