Definition von AIOps

AIOps (KI für IT-Operationen) steht für einen Ansatz zum Automatisieren von IT-Abläufen durch Machine Learning und andere moderne KI-Techniken. Diese KI basiert auf intelligenten Systemen, die in Echtzeit beobachten, lernen und agieren können. So können IT-Teams komplexe Aufgaben besser bewältigen, manuelle Arbeiten reduzieren sowie schneller auf Vorfälle reagieren und dadurch Entscheidungen schneller und effektiver treffen. 

Die Menge der in komplexen IT-Umgebungen verfügbaren, operativen Daten kann das schnelle Erkennen und Beheben von Problemen erschweren. Menschen können diese Daten einfach nicht schnell genug verarbeiten und organisieren, um den Anforderungen moderner IT-Operationen gerecht zu werden. Traditionelle Monitoring Tools, die oft redundante oder triviale Warnungen ausgeben, können außerdem zu Alarmermüdung führen, wodurch wichtige Warnungen übersehen werden können. 

Die daraus resultierenden Verzögerungen bei der Reaktion auf Vorfälle tragen in Kombination mit der zeitaufwendigen manuellen Fehlerbehebung zu einer höheren MTTR (Mean Time to Resolution) und einem erhöhten Risiko von Ausfallzeiten bei. 

Mit AIOps lassen sich diese Probleme verringern und IT-Teams können so schneller auf Vorfälle reagieren. AIOps umfassen Algorithmen und Techniken von Machine Learning, mit denen Systeme anhand großer Mengen operativer Daten lernen können. Mithilfe von IT-Automatisierung reagiert die KI in Echtzeit auf Events und sorgt so für mehr Transparenz, ein proaktiveres IT-Management und niedrigere operative Kosten.

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Eine AIOps-Plattform oder ein AIOps-Ansatz erfasst große Mengen operativer Daten und wendet Machine Learning-Algorithmen an, um Patterns und Probleme zu identifizieren. Zudem ermöglicht dieser Ansatz das Automatisieren von Problembehebungen sowie das Lernen aus vergangenen Vorfällen. Mit anderen Worten: AIOps transformieren IT-Abläufe von reaktiver Fehlerbehebung in ein proaktives, intelligentes Management. 

Erfassen, Verarbeiten und Bereinigen von Daten

Durch eine AIOps-Plattform lassen sich große Mengen an Informationen aus Netzwerken, Anwendungen, Datenbanken und verschiedenen anderen Quellen erfassen, organisieren und kontextualisieren. Zu diesen Daten zählen:

• Echtzeit- und historische Event-Daten
• Performance-Metriken und -Monitoring
• System- und Anwendungsprotokolle
• Infrastruktur- und Konfigurationsdaten
• Sicherheitsdaten und Daten zu Vorfällen
• Unstrukturierte oder Streaming-Daten

Sobald die Plattform die Daten erfasst hat, werden diese an einem einzigen Ort aggregiert und können dort organisiert, katalogisiert und bereinigt werden. In den meisten modernen Umgebungen werden Daten jedoch nicht zentralisiert. Sie sind auf mehrere gleichzeitig bestehende Beobachtbarkeitsplattformen verteilt, was die Aggregation zu einem wichtigen ersten Schritt macht. Bei der Datenbereinigung werden Fehler in den erfassten Daten identifiziert und korrigiert, um sicherzustellen, dass der Datensatz und die Ergebnisse der Analyse zuverlässig sind. Dies kann das Entfernen duplizierter Daten, das Korrigieren falsch gekennzeichneter Daten oder das Schließen von Lücken bei unvollständigen Daten bedeuten.

Anwendung von KI/ML-Algorithmen

Mit AIOps können Patterns mithilfe von Machine Learning erkannt, Texte in Datenquellen mithilfe von Natural Language Processing interpretiert und Erkenntnisse durch generative KI synthetisiert und zusammengefasst werden. Die Interpretation unstrukturierter Texte aus mehreren Quellen, wie Protokollen und Tickets, bietet Kontext, um Anomalien in früheren Daten zu erkennen und eine Root Cause Analysis (RCA) durchzuführen. Während dieses Prozesses kann generative KI die Behebung beschleunigen, indem sie klare Zusammenfassungen der Vorfälle erstellt und spezifische Korrekturen vorschlägt. Zudem können AIOps mithilfe von prädiktiven Analysen – die auf historischen Daten, statistischen Modellen, Data Mining-Techniken und Machine Learning basieren – Probleme vorhersagen, bevor sie auftreten. 

Automatisierte Reaktion und Problembehebung

Sobald eine AIOps-Plattform Vorfälle und Muster identifiziert hat, können IT-Teams Automatisierung und Orchestrierung einführen, um Probleme schnell zu beheben. AIOps kann vordefinierte Richtlinien befolgen, um automatisierte Workflows mit Selbstreparaturfunktion auszulösen, wie beispielsweise einen Neustart von Services oder das Generieren von Tickets bei Vorfällen. Durch diese Automatisierung lässt sich die Reaktion auf häufig auftretende Probleme skalieren und wiederholen. Gleichzeitig werden Ausfallzeiten und manuelle Eingriffe reduziert. Darüber hinaus können komplexe Probleme zur Überprüfung durch Menschen eskaliert werden, da die Systeme weiterhin lernen und zukünftige Reaktionen optimieren. 

Für einen erfolgreichen AIOps-Ansatz ist eine Plattform erforderlich, die eine Single Source of Truth aus Ihrer gesamten IT-Umgebung erstellen kann. In vielen Fällen haben einzelne Tools zur Beobachtbarkeit möglicherweise keinen Zugriff auf die zugrunde liegende Infrastruktur, in der Probleme auftreten. Daher ist die Wahl einer Plattform, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, normalisieren und korrelieren kann, von entscheidender Bedeutung. So können Teams nützliche Insights gewinnen und effizientere Workflows für die Fehlerbehebung unterstützen.

Agentische KI-Systeme können den AIOps-Prozess unterstützen, indem sie autonom Systeme überwachen und Patches in Echtzeit erstellen. Dafür muss der Agent über APIs auf große Datenmengen von Serverprotokollen und Überwachungstools zugreifen können. Model Context Protocol (MCP) ist ein Tool, das den Agenten dabei unterstützt zu bestimmen, wie externe Daten verarbeitet und verwendet werden, um dann eine Aktion oder ein Ergebnis zu erzielen. 

AIOps bietet erhebliche Vorteile für IT-Operationen, bringt jedoch auch verschiedene Herausforderungen mit sich. Unternehmen stehen vor Herausforderungen in Bezug auf Datenmanagement, Expertise und Integration. Dies kann sich auf die Dauer bis zum Erreichen von Ergebnissen und den Gesamterfolg einer AIOps-Lösung auswirken.

Herausforderungen

• Datenmanagement Das Erfassen, Organisieren und Bereinigen von Daten zur Unterstützung von Qualität und Konsistenz ist komplex. Die Trennung aussagekräftiger von unwichtigen Daten kann problematisch sein, da die Ergebnisse von AIOps direkt mit der Qualität der Datenquellen zusammenhängen.
• Anforderungen an Expertise und Infrastruktur Unternehmen, die eine eigene AIOps-Lösung entwickeln möchten, benötigen qualifizierte interne Data Scientists, was für viele Unternehmen ein Problem darstellen kann. Die Suche nach Mitarbeitenden mit dem erforderlichen Fachwissen für Design und Management von AIOps ist oft zeitaufwendig, und die Schulung bestehender Mitarbeitender kann kostspielig sein. Wenn Plattformen und Funktionen nicht standardisiert sind, lassen sich AIOps nur schwer für eine sich verändernde Infrastruktur trainieren, da Design, Entwicklung und Verwaltung dieser Systeme ebenfalls komplex und zeitaufwendig sein können.
• Verspätete Ergebnisse AIOps-Systeme sind mitunter schwierig zu konzipieren, zu implementieren, bereitzustellen und zu verwalten, so dass es dauern kann, bis sich die Investition auszahlt.
• Integration mit vorhandenen Systemen Eine erfolgreiche AIOps-Lösung muss mit Ihrer aktuellen Infrastruktur und Ihren Tools kompatibel sein. Diese Integration kann sich als schwierig erweisen, insbesondere in Hybrid Cloud- oder Multi Cloud-Umgebungen.
• Vertrauen und Stakeholder-Ausrichtung Unternehmen müssen sich darauf verlassen können, dass KI ethisch eingesetzt wird, ihre Methoden transparent sind und ihre Schlussfolgerungen validiert werden können. Darüber hinaus erfordert die Definition klarer operativer Ziele eine kollektive Zustimmung vieler Stakeholder, die manchmal nur schwer zu erlangen ist.

Diese Herausforderungen, vom Datenmanagement bis zur Integration, können abschreckend erscheinen. Aber genau das sind die Probleme, für deren Lösung eine ausgereifte AIOps-Plattform entwickelt wurde. Mit einer einheitlichen Lösung können Unternehmen häufige Implementierungshindernisse überwinden und entscheidende Vorteile realisieren. 

Eine Lösung, die bei Unternehmen, die eine schnellere Skalierung anstreben, zunehmend Anklang findet, ist vLLM. Dabei handelt es sich um einen Inferenzserver, der LLMs dabei unterstützt, GPUs effizienter zu nutzen. Mit Techniken wie kontinuierliches Batching, PagedAttention-Technologie und Quantisierung sorgt vLLM für eine bessere Nutzung von LLM-Speicher-Storage.

Erfahren Sie, wie 3 bekannte Unternehmen vLLM für effizienteres Skalieren nutzen.

Vorteile

• Beschleunigte Problembehebung und reduzierte Ausfallzeiten AIOps reduziert Ausfallzeiten, indem es mögliche Probleme erkennt und auf sie reagiert und so die MTTR verkürzt. Dies wird erreicht, indem die zugrunde liegenden Ursachen rasch identifiziert und Lösungen automatisiert werden. Diese proaktive Funktion sorgt für Systeme mit Selbstreparaturfunktion, die Probleme beheben, bevor sie sich auf Endbenutzende auswirken oder zu kostspieligen Ausfällen führen.
• Gesteigerte Produktivität Durch Automatisieren manueller und sich wiederholender Aufgaben kann AIOps menschliche Fehler reduzieren und die Effizienz des IT-Personals fördern. So können sich Teams auf wichtigere, strategische Projekte konzentrieren, was zu einer effizienteren Nutzung von Infrastruktur und Personalressourcen führt.
• Verbesserte Beobachtbarkeit und Insights Mit AIOps lassen sich riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen erfassen und miteinander verknüpfen, so dass ein einheitliches Bild der IT-Umgebung entsteht. Zudem nutzt die KI Machine Learning, um Anomalien zu erkennen, Patterns zu identifizieren und vorhersagbare Analysen anzubieten, wodurch sich Rohdaten in nützliche Insights transformieren lassen.
• Reduzierte Kosten Durch Vermeiden von Ausfällen, Optimieren der Ressourcenzuweisung und Steigern der Effizienz der IT-Mitarbeitenden können mit AIOps die operativen Kosten gesenkt und die Gesamtbetriebskosten der IT-Infrastruktur reduziert werden.
• Verbessertes IT-Erlebnis von Kunden und Beschäftigten AIOps trägt dazu bei, die Verfügbarkeit wichtiger Services und Anwendungen aufrechtzuerhalten und sorgt so für ein besseres Kundenerlebnis. Außerdem lässt sich durch AIOps die Alarmmüdigkeit der IT-Teams reduzieren, da nur die wichtigsten Warnmeldungen angezeigt werden, wodurch die Motivation und die Entscheidungsfindung verbessert werden. 

Entwickeln Sie eine zuverlässige Basis für die KI mit IT-Automatisierung

Sie können AIOps für eine Vielzahl operativer IT-Herausforderungen nutzen. Durch die Integration von KI und Automatisierung können Sie den Übergang von der reaktiven Problemlösung zu einem proaktiven und intelligenten IT-Management vollziehen.

Infrastruktur- und Cloud-Management

AIOps ist für das Verwalten komplexer IT-Umgebungen, einschließlich virtueller Maschinen (VMs), Hybrid Clouds und Vorgängen am Netzwerkrand unerlässlich. Mit eventgesteuerter Automatisierung reagieren Sie automatisch auf gängige Warnmeldungen wie CPU-Spitzen (Central Processing Unit) oder Ausfälle von Netzwerkservices. AIOps kann IT-Teams auch dabei unterstützen, Ressourcen besser zu nutzen, wodurch Kosten gesenkt und die Infrastruktur nicht mehr manuell verwaltet werden muss. 

Mit AIOps lassen sich verschiedene Kosteneinsparungstechniken wie beispielsweise die verteilte Inferenz verwalten. Verteilte Inferenz sorgt dafür, dass KI-Modelle Workloads effizienter verarbeiten können, indem die Inferenzarbeit innerhalb einer Gruppe miteinander verbundener Geräte verteilt wird. Frameworks wie llm-d unterstützen verteilte Inferenz in großem Umfang, um gen KI-Anwendungen im gesamten Unternehmen zu beschleunigen.

Optimierung von Netzwerk und Edge

AIOps spielt eine wichtige Rolle beim Verbessern der Netzwerk-Performance und der schnelleren Reaktion von IT-Teams auf Probleme. Sie erhalten so Automatisierungs- und KI-Insights für das gesamte Netzwerk, einschließlich kabelgebundener und drahtloser Netzwerke, Software-Defined Wide Area Networks (SD-WAN), WAN-Edge, Rechenzentren und Sicherheitsdomains. Dazu gehört die Automatisierung grundlegender Aufgaben der Netzwerkfehlerbehebung und der Behebung von Konfigurationsproblemen. Sie können außerdem eventgesteuerte Automatisierung nutzen, um Anwendungsbereitstellungen auszulösen – sogar am Edge.

Bewertung der geschäftlichen Auswirkungen und Monitoring des Servicezustands

Mithilfe von AIOps können Sie die Auswirkungen von IT-Problemen auf Unternehmensservices besser verstehen. Durch Erfassen und Analysieren großer Datenmengen kann AIOps Site Reliability Engineers (SREs) dabei unterstützen, die Performance von Anwendungen, Hardware und Netzwerkinfrastruktur zu überwachen. Durch mehr Transparenz bei Performance-Problemen und deren Auswirkungen auf die Serviceverfügbarkeit können Sie die Fehlerbehebung nach Schweregrad und Relevanz priorisieren.

Sicherheit und Compliance 

Mit AIOps können Sie Ihre Sicherheitslage verbessern, indem Sie mittels KI potenzielle Bedrohungen wie Datenverstöße proaktiv durch Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation identifizieren. Zudem lässt sich durch AIOps Konfigurationsdrift beheben, indem nicht nur Änderungen erkannt, sondern auch Kontextinformationen zu Risiken und Auswirkungen bereitgestellt werden, um automatisierte Korrekturen zu priorisieren. Zum Aufrechterhalten der Governance können Sie die KI-initiierte Automatisierung vor dem Ausführen anhand vordefinierter Sicherheitsrichtlinien validieren. Dies trägt zur Einhaltung der KI-Anforderungen bei und erhöht das Vertrauen in die Ergebnisse. 

Branchenspezifische Anwendungen

AIOps-Lösungen können an die besonderen Anforderungen verschiedener Branchen angepasst werden, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und Fertigung. Während einige Tools einen umfassenden Überblick über die IT-Operationen ermöglichen, bieten domainzentrierte Anwendungen spezielle Insights. Diese Anwendungen verwenden KI-Modelle, die mithilfe branchenrelevanter Datensätze trainiert wurden, um spezifische Herausforderungen und Use Cases zu bewältigen.

5 AIOps Use Cases für Red Hat Ansible Automation Platform

Das Ziel von DevOps ist die kontinuierliche, schrittweise Verbesserung des gesamten Anwendungs-Lifecycles. Eine große Herausforderung für DevOps sind daher Ausfallzeiten – und genau hier ist AIOps entscheidend. Mit AIOps lässt sich die DevOps-Kultur erweitern, indem die Entwicklungs- und Betriebsabläufe um Data Science ergänzt werden.

Obwohl die Grenzen zwischen DevOps und AIOps fließend sind, fügt sich AIOps nahtlos an beiden Enden der DevOps-Prozesse ein:

• Am Frontend kann AIOps riesige Mengen an Infrastrukturdaten verarbeiten und DevOps Engineers auf zugrundeliegende Probleme in der IDE (Integrated Development Environment) hinweisen oder sie direkt beheben.
• Im Anschluss daran können AIOps automatisch redundante IT-Probleme in der Produktion lösen – und gleichzeitig lernen, neue Fehler zu beheben, die mit neueren Releases auftreten. 

Wie DevOps auch ist auch AIOps auf diverse Tools und einen stark kollaborativen Ansatz angewiesen, um schnellere und effizientere IT-Operationen zu unterstützen. Eine einheitliche AIOps-Plattform kann zwar Ihre individuellen Entwicklungs- und Produktionsumgebungen integrieren, analysieren und nutzen, doch die zugrunde liegenden Tools, die Sie verwenden, variieren je nach Ihrer IT-Umgebung.

Mehr über DevOps erfahren

Es ist wichtig zu verstehen, dass AIOps die Inferenz nicht ersetzt, sondern sie nur in die richtige Richtung weist.

Inferenz bildet noch immer das Herzstück der generativen KI – mit ihr steht oder fällt Ihre KI-Strategie. Die richtige Infrastruktur (sowohl Hardware als auch Software) ist zur Unterstützung erfolgreicher, intelligenter Inferenzen weiterhin wichtig.

Eine gute AIOps-Strategie kann Inferenz unterstützen durch:

• Performance-Monitoring
• Kapazitätsplanung
• Kostenoptimierung
• Intelligentes Inferenz-Scheduling

Insgesamt kann eine starke AIOps-Strategie Ihnen zu noch besseren KI-Inferenzfunktionen verhelfen.

Warum Sie sich mit KI-Inferenz befassen sollten

Red Hat® AI ist eine Plattform mit Produkten und Services, die Ihr Unternehmen in den einzelnen Phasen der KI-Einführung unterstützen kann – unabhängig davon, ob Sie gerade erst beginnen oder schon skalierungsbereit sind. Die Lösungen können sowohl generative als auch prädiktive KI-Initiativen für die spezifischen Use Cases Ihres Unternehmens unterstützen.

Mit Red Hat AI erhalten Sie Zugriff auf Red Hat AI Inference Server, mit dem Sie die Modellinferenz in der gesamten Hybrid Cloud optimieren und so schnellere und kosteneffiziente Deployments erzielen können. Der auf vLLM basierende Inferenzserver maximiert die GPU-Nutzung und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten.

Mehr über Red Hat AI Inference Server erfahren

Red Hat AI Inference Server beinhaltet das Repository von Red Hat AI, eine Kollektion validierter und optimierter Drittanbietermodelle, die mehr Modellflexibilität und teamübergreifende Konsistenz ermöglicht. Durch den Zugriff auf das Repository von Drittanbietermodellen können Unternehmen die Markteinführungszeit verkürzen und finanzielle Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Implementierung abbauen.

Mehr über validierte Modelle von Red Hat AI erfahren