Seit Gartner den Begriff 2017 geprägt hat, hat die Kombination aus Software für künstliche Intelligenz und IT-Betrieb, die als AIOps bekannt ist, an Bedeutung gewonnen. AIOps hat sich aufgrund der Herausforderungen etabliert, die durch die rasant wachsende Datenmenge in der technischen Infrastruktur entstehen. Da Unternehmen und Konzerne inzwischen zu viele Nutzerdaten erzeugen, als dass herkömmliche IT-Teams sie überwachen könnten, hilft AIOps dabei, ihre Arbeit zu optimieren.
Während Unternehmen weiterhin die digitale Transformation in ihren gesamten Geschäftsabläufen vorantreiben, müssen IT-Teams und Unternehmen über AIOps-Trends und darüber, wie diese aufkommende Technologie die Unternehmens-IT prägt, auf dem Laufenden bleiben.
Trends, die AIOps prägen
Obwohl AIOps wächst, handelt es sich nach wie vor um einen relativ neuen Bereich, den Unternehmen und andere Organisationen erkunden. Um den Wert von AIOps besser zu verstehen, ist es wichtig, einige zentrale AIOps-Trends zu beachten.
Wachstum von AIOps in Unternehmen
Es besteht kein Zweifel, dass Unternehmen im Rahmen ihrer Strategien zur digitalen Transformation KI-Technologien einführen. AIOps wird künftig ein integraler Bestandteil der digitalen Transformation von Unternehmen sein. Laut einem PWC-Bericht von 2021 haben über 50 % der Unternehmen KI entweder vollständig aktiviert oder mit der Implementierung in ihre Arbeitsabläufe begonnen.
IT-Führungskräfte stehen an der Spitze dieser Transformation. Sie planen den Einsatz von maschinellem Lernen in zahlreichen Bereichen ihrer Unternehmen, darunter Vertrieb, Marketing und Sicherheit. Darüber hinaus werden die Abläufe in Unternehmen insgesamt zu komplex und schnelllebig, als dass sich herkömmliche Verfahren noch einsetzen ließen. Dies ist der wichtigste Treiber hinter vielen digitalen Transformationen und wird das rasante Wachstum von AIOps-Plattformen wahrscheinlich weiter ankurbeln.
AIOps und die Arbeit aus der Ferne
Da sich die Prioritäten im Bereich KI von Finanzanalysen und Verbrauchererkenntnissen hin zu Kostenoptimierung und Kundenerlebnis infolge der COVID-19-Pandemie verschoben haben, hat AIOps neuen Auftrieb erhalten.
Remote- und hybride Arbeitsmodelle zeigen kontinuierlich das Potenzial von AIOps. Laut einem Transposit-Bericht meldeten über 90 % der Fachleute aus den Bereichen IT, DevOps und Site Reliability Engineering einen Anstieg der Servicevorfälle. Ein noch höherer Anteil gab an, dass die Behebung von Vorfällen bei der Arbeit aus der Ferne länger dauert. Unternehmensführungen werden voraussichtlich auf AIOps zurückgreifen, um diese neu entstandenen Probleme zu lösen.
AIOps kann Unternehmen, die auf Remote-Arbeit setzen, durch eine Reihe praktischer Anwendungen transformieren:
- Transparenz. Eines der zentralen Probleme, mit denen viele Unternehmen beim Übergang zur Arbeit von zu Hause konfrontiert waren, war der Verlust der unternehmensweiten Transparenz. Führungskräfte hatten nicht mehr dieselben Möglichkeiten, die Arbeit zu steuern. AIOps könnte eingesetzt werden, um diese Transparenz zu verbessern und sogar eine neue Ära der Transparenz einzuleiten.
- Helpdesk. AIOps könnte eine entscheidende Rolle dabei spielen, die Art und Weise zu verändern, wie Beschäftigte bei ihrer Arbeit IT-Hilfe anfordern. Wenn Beschäftigte Probleme bei der Anmeldung oder mit anderen administrativen Aufgaben haben, könnte AIOps eingesetzt werden, um Antworten zu automatisieren und das Problem zu beheben. Sind die Probleme für eine Automatisierung zu komplex, können AIOps-Plattformen das IT-Team alarmieren. So reagiert der IT-Betrieb schnell auf Fälle und macht das Unternehmen insgesamt effizienter.
- Anwendungsfehler. Da AIOps maschinelles Lernen und KI nutzt, um Probleme zu erkennen und aus ihnen zu lernen, müssen sich IT-Teams nicht mit wiederholten Antworten auf Anwendungsfehler befassen. Stattdessen können Probleme diagnostiziert werden, teilweise sogar im Voraus, sodass Fehler behoben werden.
Integration von DevOps und AIOps
DevOps ist ein Begriff für eine Form der agilen Zusammenarbeit zwischen IT und Entwicklungsbetrieb. Diese Gruppen verließen sich früher auf eher zurückhaltende Ansätze, doch DevOps leitete eine Kultur der Zusammenarbeit zwischen beiden ein und steigerte dadurch die Produktivität.
Die Frage, wie DevOps und ITOps zusammenarbeiten werden, gewinnt zunehmend an Bedeutung. AIOps wird dabei voraussichtlich eine zentrale Rolle spielen. AIOps kann dazu beitragen, die agilen Phasen von DevOps zu optimieren, insbesondere durch Unterstützung bei Überwachung, Tests und Sicherheit. Tatsächlich wird der Einsatz von AIOps zur Verbindung von DevOps und ITOps höchstwahrscheinlich ein wesentlicher Bestandteil jeder künftigen AIOps-Strategie sein.
Obwohl DevOps für viele Unternehmen ein effizienteres Arbeitsumfeld geschaffen hat, beginnen Teams zurückzufallen, da Technologie- und Designabteilungen wachsen. Sowohl das Tempo als auch das Wachstum der Unternehmen erweisen sich bereits als zu anspruchsvoll, als dass DevOps-Teams Schritt halten könnten. Die Integration von AIOps in den DevOps-Zyklus kann dabei Abhilfe schaffen.
Observability
Wie bereits erwähnt, kann AIOps IT- und DevOps-Teams dabei helfen, Probleme effizient zu überwachen und zu erkennen. Dadurch kann AIOps eine neue Ära schnellerer und effizienterer Architekturen einleiten. Der Ausgangspunkt dafür ist die Unterstützung der Observability durch AIOps.
Observability bezeichnet die Möglichkeit, Rohdaten wie Metriken, Traces, Ereignisse und Logs einzusehen und unmittelbar Analysen dieser Daten durchzuführen. Sie ist die Methode, mit der IT- und DevOps-Teams Probleme auf einer übergeordneten Ebene erkennen, bewerten und angehen. Bei der Observability unterstützt AIOps sowohl die Skalierung als auch die Geschwindigkeit. Denn AIOps optimiert die Verarbeitung von Rohdaten und verschafft IT- und DevOps-Teams einen umfassenderen Einblick in und ein besseres Verständnis ihrer Systeme.
Derzeit können die meisten AIOps-Tools jeweils nur einzelne Datentypen verarbeiten. Das dürfte sich jedoch beschleunigen. Tatsächlich könnten AIOps-Tools maschinelles Lernen nutzen, um Rohdaten einzusehen und zu analysieren, wie diese miteinander in Beziehung stehen und interagieren.
Hyperautomatisierung
Während AIOps in verschiedenen Branchen Fuß fasst, gilt dies auch für die Idee der Hyperautomatisierung – die Praxis, Automatisierung in jeden möglichen Bereich des Geschäftsbetriebs zu integrieren. Dies ist ein führender Trend im Jahr 2021.
In gewisser Weise ist AIOps eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Hyperautomatisierung im ITOps-Bereich Fuß fasst. AIOps-Lösungen zentralisieren Daten und nutzen Algorithmen, um wie bereits erwähnt Warnmeldungen zu aggregieren und zu korrelieren. Diese Form der Automatisierung beruht auf der Idee, dass KI kein Ersatz, sondern eine Unterstützung für Beschäftigte und Unternehmen ist.
Hyperautomatisierung und AIOps wachsen weiter. Führende Analysten erwarten, dass Unternehmen bis 2024 diese Technologien nutzen werden, um die Betriebskosten um bis zu 30 % zu senken. Mit der breiten Einführung der Hyperautomatisierung ist mit einem entsprechenden Aufstieg von Low-Code-Lösungen auf dem Markt zu rechnen. Diese Lösungen sind darauf ausgelegt, Automatisierung nicht nur einfach zu entwickeln, sondern auch zu skalieren.
KI-Cybersicherheit
Die vielleicht am schnellsten wachsende Anwendung von AIOps findet sich im Bereich der Cybersicherheit. Eine 2020 IBM-Umfrage unter mehr als 4.000 Unternehmen in den USA, der EU und China zeigte, dass Cybersicherheit der wichtigste Anwendungsfall für die Implementierung von KI war.
Dieser Bereich wächst bereits. Unternehmen wie CrowdStrike, Cylance und FireEye nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Malware zu erkennen und Cyberangriffe zu verhindern. Viele Experten sehen AIOps als die nächste Grenze der Cybersicherheit. Auch große Akteure wie Siemens USA setzen diese Technologien bereits für ihre Cybersicherheitsanforderungen ein.
KI-Cybersicherheitslösungen können eingesetzt werden, um Malware und potenzielle Angriffe frühzeitig zu erkennen. Diese Lösungen lernen aus menschlichem Verhalten und früheren Sicherheitsverletzungen, um weitere Angriffe von vornherein zu verhindern. Und auch dieser Trend wird vor allem die Skalierbarkeit von Unternehmen ermöglichen. In den nächsten Jahren ist mit einem verstärkten Einsatz von AIOps für die Cybersicherheit zu rechnen, insbesondere da neue Technologien wie das Metaverse und Kryptowährungen – die neue Sicherheitsbedenken aufwerfen – breite Akzeptanz finden.
Wachstum des AIOps-Marktes und der Lösungen
Schließlich ist damit zu rechnen, dass sowohl die Fähigkeiten von AIOps-Plattformen als auch die Zahl der Marktteilnehmer parallel zunehmen werden. Die nächste Entwicklungsstufe von AIOps-Lösungen wird höchstwahrscheinlich in ihrer Fähigkeit liegen, mehrere Datentypen gleichzeitig zu analysieren und daraus Informationen zu gewinnen. Derzeit können die meisten Lösungen jeweils nur einzelne Datentypen verarbeiten.
Während diese Lösungen technologisch weiter fortschreiten, wächst auch der Markt. Mordor Intelligence berichtet, dass der AIOps-Markt voraussichtlich von 13,51 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf über 40 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen wird. Unternehmen wie Moogsoft, BigPanda, BMC und Splunk sind führend bei diesem Marktwachstum. Da moderne Unternehmen und Konzerne diese Technologien weiterhin einführen, ist davon auszugehen, dass der Markt entsprechend nachzieht.