Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für APM nutzen

KI, APM und End-to-End-Transparenz

Traditionelles APM stützt sich auf die Überwachung der Codeausführung, um Probleme zu identifizieren – ein Ansatz, der früher für eine konsistente Anwendungsleistung ausreichte. Moderne Anwendungen bestehen jedoch in der Regel aus Millionen von Codezeilen, die oft in Containern ausgeführt werden. Darüber hinaus sind diese Anwendungsumgebungen miteinander verbunden und umfassen sowohl lokale als auch Multi-Cloud-Umgebungen. Beispielsweise umfasst eine einzelne Anwendung in verteilten Systemen in der Regel Dutzende von Microservices, wenn nicht sogar mehr.

Um die Fehlerbehebung noch weiter zu verkomplizieren, müssen IT-Teams ein breites Spektrum an nicht kritischen Komponenten verwalten, die sich auf die Anwendungsleistung auswirken, sowie komplexe hybride Ökosysteme, die Kubernetes-Orchestrierungen und unzählige Container umfassen. Einfach ausgedrückt: Einzweck-APM-Tools verfügen nicht über die erforderlichen Integrationen für eine vollständige Stack-Transparenz. Um die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen, setzen IT-Teams agile DevOps-Ansätze in Verbindung mit KI und maschinellem Lernen ein, um die Vielzahl von Anwendungskomponenten zu verwalten, große Datenmengen zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

KI-gestützte APM-Systeme bieten proaktive Echtzeit-Korrekturen, um Leistungs- und Verfügbarkeitsprobleme in den hochkomplexen, modernen IT-Umgebungen von heute zu beheben. Durch den Einsatz von Algorithmen, Analysen und Automatisierung zur Bereitstellung umfassender Transparenz und zur Abbildung von Abhängigkeiten kann KI Probleme schnell erkennen und beheben, bevor IT- und DevOps-Teams sich ihrer bewusst werden. Beispielsweise können KI-Systeme mithilfe von Rechenleistung verschiedene Kombinationen von Sicherheitsebenen sofort vergleichen, um Schwachstellen in Webanwendungen zu identifizieren.

Die fragmentierten Transaktionspfade moderner Anwendungen machen eine durchgängige Transparenz ohne KI- und ML-Funktionen nahezu unmöglich. Darüber hinaus sind diese unstrukturierten Datenpunkte zu zahlreich und undurchsichtig, um für Betriebsteams von Nutzen zu sein. Machine-Learning-Algorithmen können jedoch diese riesigen Datenspeicher durchsuchen, um kritische Muster zu identifizieren. Durch den Einsatz von KI können IT-Teams Anomalien finden und Leistungsprobleme schnell beheben. Zusätzlich zur Datenkonsolidierung kann KI Daten aus mehreren Quellen automatisch beobachten, korrelieren und analysieren, um die Anwendungsleistung zu verbessern.

Wie IT-Teams KI mit APM kombinieren

IT-Teams können den Betrieb rationalisieren, Software schneller veröffentlichen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen, indem sie KI für Full-Stack-Überwachung, Root Cause Analysis (RCA), Anomalieerkennung und kontinuierliche Automatisierung einsetzen. Durch die Verwendung nativer KI-Funktionen können Teams Management-Workflows beschleunigen und vereinfachen sowie zusätzlich Transparenz über Infrastruktur, Netzwerke und Benutzer gewinnen. Administratoren können Prozesse automatisieren, um die Überwachung einfacher und zuverlässiger zu gestalten, Softwareprobleme schneller zu beheben und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Beispielsweise können Teammitglieder KI und ML auf bestimmte Komponenten anwenden und Musteranalysen durchführen, um präzise Antworten zu erhalten und Probleme proaktiv zu lösen, bevor sie sich auf die Leistung auswirken. Das Ergebnis sind effektivere Microservices und containerisierte Umgebungen. Ein weiteres wichtiges Ziel für den Einsatz von KI und ML ist es, eine Überlastung der Betriebskapazitäten zu vermeiden. Teams können technische Indikatoren generieren, die als dynamische Signale fungieren und es ihnen ermöglichen, Anwendungs-KPIs zu bewerten und zu überwachen.

Sie können KI auch verwenden, um Warnschwellen automatisch anzupassen und sogenannte Alert-Stürme zu vermeiden, die durch Schwankungen bei der Skalierung ausgelöst werden. Durch die Bereitstellung von Kontext können Teammitglieder KI und ML nutzen, um schnell und effizient auf die richtigen Warnmeldungen zu reagieren. Unternehmen verlassen sich auch auf diese Technologien, um wichtige Elemente in der Beziehung zwischen Betrieb und Geschäftszielen zu klären. Durch die Identifizierung sich wiederholender Betriebsmuster können IT-Teams die Zusammenhänge zwischen ihnen aufdecken und den Wert und die Vorteile von KI-gestütztem APM erweitern, um die prognostizierten Geschäftsergebnisse zu erreichen. Dazu gehört auch, sicherzustellen, dass alle geschäfts- und kundenorientierten Anwendungen effizient und reaktionsschnell sind.

KI in APM-Anwendungsfällen

Die Kombination von KI und ML zur Verbesserung von APM-Prozessen bietet DevOps-Teams und IT-Administratoren die folgenden zusätzlichen Funktionen:

• Root Cause Analysis. Die Root Cause Analysis ist unerlässlich, um Leistungsprobleme aufzudecken und die Langlebigkeit von Anwendungen zu erhöhen. Manuelle IT-Analysen sind sowohl zeitaufwendig als auch arbeitsintensiv. KI-gestütztes APM kann Probleme genau lokalisieren, indem es schnell große Mengen an Serverprotokollen korreliert, Datenbankabfragen vergleicht und Metriken zur Benutzererfahrung analysiert.
• Anomalieerkennung. KI-gestützte Erkennung kann Anomalieprobleme wie Datenlatenzen, Traffic-Einbrüche oder atypische Fehlerraten beheben. Unternehmen profitieren von einer verkürzten Fehlerbehebungszeit, einer erhöhten Systemstabilität/Verfügbarkeit und einer verbesserten Ressourcenzuweisung.
• Prädiktive Analysen. Prädiktive Analysen verwenden technische Indikatoren als Signale, um die Konsistenz von Anwendungen im Zeitverlauf zu überwachen und sicherzustellen, dass die Geschäftsprognosen ihre Ziele erreichen. Sie bieten eine wichtige Funktion innerhalb des KI-gestützten APM und stützen sich auf konstante tägliche Daten für die Analyse der Anwendungsleistung. KI-gesteuertes APM kann Muster identifizieren, die zwischen einzelnen Leistungsproblemen auftreten, um Anomalien vorherzusagen und zu beheben, bevor sie Probleme verursachen.
• Überwachung und Optimierung der Benutzererfahrung. Durch die Verfolgung der Interaktion der Benutzer mit Anwendungen und die Korrelation dieser Informationen mit verschiedenen APM-Metriken können KI-gestützte Tools Entwickler dabei unterstützen, das Anwendungsdesign für eine verbesserte Benutzererfahrung zu optimieren.

Die Zukunft von KI und APM

Für APM zeichnen sich zahlreiche Innovationen ab, die durch die Notwendigkeit einer konstant hohen Anwendungsleistung vorangetrieben werden. Verbesserte KI-Fähigkeiten werden weiterhin Betriebsanalysen liefern, die spezifische APM-Anwendungsfälle abdecken, unabhängig davon, ob sie sich auf die Netzwerk- und Datenbanküberwachung oder die Protokoll-, Container- und Benutzerüberwachung erstrecken. Teilweise aufgrund der Nachfrage nach fortschrittlichen Tools prognostizieren verschiedene Forschungsunternehmen ein gesundes Wachstum für APM-Software.

Sowohl Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens als auch tiefgreifende KI-Analysen versprechen ein neues Maß an Transparenz und Automatisierung, das weit über das einfache Debuggen und Tunen von Anwendungen hinausgeht. Generative KI wird dazu beitragen, Probleme mit Softwarecode schneller zu lösen und eine höhere Ausfallsicherheit von Anwendungen zu gewährleisten. Neue Überwachungsmethoden werden die Benutzererfahrung mit Software optimieren, und verbesserte Machine-to-Machine-Interaktionen – ermöglicht durch IoT-Fortschritte am Rand des Netzwerks – werden der Automatisierung ein neues Maß an Präzision verleihen.

Darüber hinaus wird eine verbesserte Datenerfassung im Zusammenhang mit Telemetrie die Engineering- und DevOps-Tools verbessern und effektivere Endbenutzerfunktionen gewährleisten. Der Übergang zu verteilten Diensten, sowohl in Bezug auf die IT-Infrastruktur als auch auf Anwendungen, wird die Entwicklung und den Betrieb weiter verbessern und es Unternehmen ermöglichen, die Benutzererfahrung über mehrere Anwendungen und Plattformen hinweg zu verfolgen. Natürlich werden Fragen rund um Datenschutz und Sicherheit weiterhin eine genauere Prüfung und Wachsamkeit erfordern. Verbesserte KI-gestützte Automatisierungsfunktionen werden es Unternehmen jedoch ermöglichen, ihre Kosten strategischer zu kontrollieren und gleichzeitig ihre Softwarebereitstellungen zu optimieren.