Disaster Recovery: 6 Einsatzszenarien für KI

1. Prädiktive Erkenntnisse

In Kombination mit Algorithmen für maschinelles Lernen kann künstliche Intelligenz durch die Analyse von Mustern in historischen Daten potenzielle IT-Ausfälle vorhersagen. Durch die Durchsicht großer Mengen interner Daten wie Protokolle, Dokumentationen und Ergebnisse von Prozessen können Anomalien erkannt werden, die IT-Teams im Alleingang möglicherweise übersehen hätten. Zu den Anomalien können ungewöhnliche Muster bei den Servertemperaturen oder ein plötzlicher Abfall der Verarbeitungsleistung gehören.

KI kann diese Informationen in einen Kontext stellen, der auf potenzielle künftige Ausfälle hinweisen könnte, da sie einen besseren Einblick in die Art und Weise hat, wie diese Probleme auftreten könnten. KI kann auch Vorschläge zur Behebung von Problemen machen.

Einfach ausgedrückt: KI-gestützte Vorhersagefunktionen können Ausfallzeiten erheblich reduzieren, indem sie IT-Abteilungen auf Probleme aufmerksam machen, bevor sie kritisch werden, und es ihnen ermöglichen, Probleme proaktiv anzugehen.

2. Service Recovery

Daten sind das Lebenselixier der meisten Unternehmen. KI kann den Prozess der Daten- und Servicewiederherstellung beschleunigen, indem sie die wichtigsten Systeme identifiziert, die zuerst wiederhergestellt werden müssen, zum Beispiel Datenbanken, Kommunikations-Tools und Zahlungssysteme. Dies trägt dazu bei, dass Unternehmen schnell wieder zu ihren normalen Geschäftsprozessen zurückkehren können.

Dies ist besonders wichtig für Firmen, die in Sektoren tätig sind, in denen der Datenzugriff in Echtzeit von zentraler Bedeutung ist. Was KI in einem solchen Szenario sehr nützlich macht, ist die Tatsache, dass sie menschliche Emotionen und fragwürdige Entscheidungen aus dem Spiel lässt.

Während verschiedene Teams vielleicht verlangen, dass ihre Anwendung zuerst wiederhergestellt wird, hat ein KI-System im Voraus berechnet, was erforderlich ist, um den besten Weg zur Wiederherstellung mit den geringsten Kosten und Unterbrechungen zu finden. KI eignet sich auch hervorragend dazu, potenziell unvorhergesehene Abhängigkeiten im Voraus zu erkennen.

Der Kundendienst ist ein weiterer Bereich der Wiederherstellung von Diensten, in dem KI eine Rolle spielen kann. Chatbots können eingesetzt werden, um Serviceprobleme in großem Umfang und mit schneller Reaktion effektiv zu bearbeiten und zu kommunizieren.

3. Automatisierte Reaktion

KI-gesteuerte Systeme können automatisch eine Reihe von vordefinierten Wiederherstellungsmaßnahmen auslösen, wenn eine Anomalie erkannt wird, mit entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen. Dies kann den Bedarf an manuellen Eingriffen des IT-Personals verringern und den Wiederherstellungsprozess möglicherweise beschleunigen. Die automatische Reaktion auf einen Vorfall kann die Sicherung von Daten an alternativen Standorten, die Umleitung des Netzwerkverkehrs oder sogar die Einleitung von Failover-Verfahren umfassen.

Die automatisierte Reaktion kann die Zielvorgaben für Recovery Time Objectives (RTO) und Recovery Point Objectives (RPO) erheblich reduzieren und ist damit ein wichtiger Vorteil der KI im Disaster Recovery. Die automatisierte Reaktion ist ein hochkomplexes Gebiet und nicht billig. In Verbindung mit einer gut konzipierten, widerstandsfähigen Infrastruktur kann sie jedoch dazu beitragen, die Kosten, die Auswirkungen und die Dauer des Störfalls zu reduzieren.

4. Cybersicherheit

Ein erheblicher Teil der IT-Ausfälle ist auf Cyberbedrohungen zurückzuführen. KI und maschinelles Lernen können dazu beitragen, diese Probleme zu entschärfen, indem sie den Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen, potenzielle Bedrohungen erkennen und sofort Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen. Die meisten neuen Cybersicherheitsunternehmen nutzen KI, um sich über neue Bedrohungen zu informieren. Sie nutzen KI auch, um Systemanomalien zu erkennen und fragwürdige Aktivitäten zu blockieren.

Auf diese Weise schützt KI nicht nur vor Datenschutzverletzungen, sondern kann auch zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität beitragen. Dies ist ein umfassender Bereich, der auch künftig wachsen wird.

5. Ressourcenzuweisung

Im Katastrophenfall kann es zu Engpässen bei Ressourcen wie Bandbreite, Speicherplatz und Rechenleistung kommen. KI kann die Nutzung der verfügbaren Ressourcen optimieren und sicherstellen, dass kritische Funktionen die erforderlichen Ressourcen zuerst erhalten. Diese Optimierung kann die Effizienz des Wiederherstellungsprozesses erheblich steigern und Organisationen helfen, die mit begrenzten Ressourcen arbeiten.

6. DR-Planung und Aktualisierungen

Post-Disaster-Reviews sind entscheidend für die Verfeinerung der Wiederherstellungsprozesse. KI kann die Wirksamkeit der implementierten Wiederherstellungsstrategie automatisch analysieren und Verbesserungen vorschlagen.

Da KI in der Lage ist, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen, werden die Systeme im Laufe der Zeit immer besser für den Umgang mit Katastrophen und deren Bewältigung gerüstet sein. Dies kann dazu beitragen, die DR-Bemühungen langfristig zu stärken.