IT-Ausfälle und Performance-Probleme lassen sich mit AIOps erkennen und beheben, bevor sich deren negative Folgen bei den Kunden bemerkbar machen. Fortgeschrittene Lösungen in diesem Bereich sagen nicht nur Probleme vorher und identifizieren diese, sondern reagieren und verhindern IT-Vorfälle intelligent und automatisiert. Stellt sich nur die Frage, was genau AIOps eigentlich ist und wie Unternehmen solche Lösungen in der Praxis zum Einsatz bringen. Wir klären Sie über die Technologien, Strategien und Herausforderungen des KI-unterstützten IT-Betriebs auf.

Was ist AIOps?

AIOps injiziert Künstliche Intelligenz in den IT-Betrieb, um Unternehmen dabei zu helfen, verschiedene Bereiche intelligent zu managen. Dazu gehören zum Beispiel:

• Infrastruktur

• Netzwerke

• Performance

• Resilience

• Kapazität

• Uptime

• Security

Durch den Shift von traditionellen, an Schwellenwerten ausgerichteten Alerts und manuellen Prozessen hin zu Systemen, die Künstliche Intelligenz und Machine Learning nutzen, ermöglicht AIOps ein besseres Monitoring von IT Assets. Darüber hinaus hilft AIOps auch - wie bereits erwähnt - dabei, IT-Vorfälle und deren Folgen zu antizipieren, bevor eine negative Wirkung eintritt.

Beim US-Bekleidungshersteller Carhartt kommt AIOps beispielsweise im Service- und Performance Management sowie zur IT-Automatisierung zum Einsatz. CIO John Hill bringt die Vorteile für sein Unternehmen auf den Punkt: "Vor dem Einsatz von AIOps hatten IT-Vorfälle bereits negative Auswirkungen auf die Customer Experience, bevor wir diese überhaupt auf dem Schirm hatten."

AIOps - Anwendungsbeispiele

Vielleicht ist eine AIOps-Lösung in Ihrem Unternehmen bereits am Werk - ohne dass Sie es wissen: Moderne CRM- und ERP-Systeme haben oft bereits intelligente Funktionen standardmäßig an Bord. Auch die meisten großen Cloud-Plattformen setzen auf Machine Learning, wenn es um Monitoring und IT-Management geht.

Allerdings bringt es auch Nachteile mit sich, sich auf integrierte Funktionen zu verlassen: Im Rahmen einer aktuellen Umfrage von "AIOps Exchange" geben 65 Prozent der befragten IT-Abteilungen an, weiterhin auf Monitoring-Ansätze zu vertrauen, die sich entweder in Silos befinden, regelbasiert funktionieren oder nicht die Bedürfnisse der gesamten IT-Abteilung abdecken. Eine Studie von BigPanda hingegen kommt zu dem Ergebnis, dass 42 Prozent der IT-Abteilungen mehr als zehn verschiedene Monitoring Tools für ihre IT-Umgebung zum Einsatz bringen.

Auch bei Carhartt war der erste Berührungspunkt mit AIOps das Monitoring: Unterschiedliche Umgebungen mussten bis zu diesem Zeitpunkt aufwendig manuell und unabhängig voneinander überwacht werden. Um dieser Komplexität Herr zu werden, entschied sich CIO Hill dafür, zwei Plattformen für Monitoring-Zwecke zu kombinieren: Für das Application Performance Monitoring fiel seine Wahl auf die Lösung von AppDynamics, während er sich für eine aus dem Hause Turbonomic entschied, als es um die Überwachung der Infrastruktur von Carhartt ging.

Besonders zu Anlässen wie dem "Black Friday" oder dem "Cyber Monday" hatte das Unternehmen zuvor mit Performance-Problemen zu kämpfen. Mit dem Einsatz der AppDynamics-Lösung im Herbst 2017 lösten sich diese quasi in Luft auf, wie Hill erzählt: "Wir konnten ein Rekordwachstum erzielen und sind doppelt so stark gewachsen wie die gesamte Branche - ohne Ausfälle oder Performance-Einbußen."

Die AIOps-Lösung von Turbonomic brachte Anfang 2019 weitere Vorteile für das Ressourcen-Management - sowohl in On-Premises- als auch in Cloud-Umgebungen: Die Auslastung der Systeme stieg von vorher 70 auf 92 Prozent. Das Unternehmen konnte so nach den Worten des CIOs rund 25 Prozent Infrastruktur-Kosten einsparen. Im nächsten Schritt plant Carhartt, verschiedene Business Tasks zu automatisieren - etwa die Verarbeitung von Kundenbestellungen mit Hilfe von Texterkennung und Natural Language Processing.

AIOps - Adoption im Unternehmensumfeld

Laut Gartner werden im Jahr 2023 rund 40 Prozent aller Unternehmen AIOps für das Applikations- und Infrastruktur-Monitoring einsetzen. Dennoch steht die AIOps-Durchdringung des Unternehmensumfelds noch am Anfang, wie eine aktuelle Studie zeigt: zur Zeit haben lediglich fünf Prozent aller Unternehmen AIOps implementiert. Das liegt laut Akash Bhatia, Managing Director und Partner bei der Boston Consulting Group, auch daran, dass sich derzeit zu viele Anbieter auf diesem Markt tummeln.

Dazu kommt, dass sich laut vorgenannter AIOps-Studie 59 Prozent der Unternehmen noch in der Evaluierungsphase befinden - das größte Problem besteht offensichtlich darin, sich erst einmal darüber klar zu werden, was genau die Anbieter in diesem Bereich eigentlich offerieren. Laut Bhatia operieren viele der Provider nur in einem bestimmten AIOps-Bereich (etwa Application Performance Monitoring oder Infrastruktur-Management) - allerdings gebe es mit zunehmender Reife der Technologie erste Anzeichen für eine Konsolidierung.

Nach Einschätzung von IDC soll der Markt für AIOps (den die Marktforscher unter dem Begriff IT Operation Analytics führen) sein Volumen von rund 2,8 Milliarden Dollar (2018) auf 4,5 Milliarden Dollar im Jahr 2023 nahezu verdoppeln. Als wesentlichen Treiber für dieses Wachstum hat IDC "AIOps as a Service" identifiziert. Laut IDC-Analyst Stephen Elliot betrachten einige größere Unternehmen AIOps bereits als eigene Budget-Posten: "Diese Unternehmen haben realisiert, dass sie sich in einer Multicloud-Welt bewegen und die Komplexität mit agiler Transformation, DevOps und zunehmendem Wettbewerbsdruck steigt."

Der Wertbeitrag von AIOps

Unternehmen, die auf AIOps setzen, haben auch erkannt, wie wichtig es ist, die Automatisierung voranzutreiben. Hierzu sind Tools gefragt, die große Datenmengen sammeln, analysieren und auswerten können und so zu schnelleren Problemlösungen führen.

Automatisierung erfordert allerdings auch eine tiefergehende AIOps-Integration. Die Ursache für ein Performance-Problem auf Applikationsebene kann in der Software, dem Netzwerk oder der Hardware liegen - in einer Multicloud-Umgebung in einer der verschiedenen Cloud-Instanzen oder einer Kombination verschiedener Faktoren. Im Fall einer fragmentierten AIOps-Infrastruktur kann es deshalb eine Herausforderung darstellen, die Ursachen für bestimmte Probleme zu ermitteln und diese zu beheben.

Unternehmen wie Carhartt, die AIOps bereits in der Praxis einsetzen, sehen die Technologie allerdings als lohnendes Investment, wie eine Umfrage von Enterprise Management Associates belegen will: 81 Prozent der Nutzer berichten demnach über einen positiven ROI. 42 Prozent sprechen gar davon, dass der Wert von AIOps im Vergleich zu den Kosten "dramatisch" überwiegt.

AIOps und Managed Service Provider

Das Potenzial von AIOps zeigt sich wohl in keinem Bereich deutlicher als bei den Managed Services Providern (MSPs). Laut Justin Richie, Data Science Director beim Beratungsunternehmen Nerdery, ist AIOps derzeit der größte Bereich im Markt: "MSPs versuchen in Algorithmen zu investieren, wo es nur geht. Schließlich ist ihnen bewusst, dass Personal - abgesehen von Hardware - ihr größter Kostenfaktor ist."

Für Managed Services Provider bedeutet AIOps mehr Effizienz, weniger Kosten und bessere Problemlösungen in kürzerer Zeit - entscheidende Wettbewerbsfaktoren in diesem Bereich. Das kann Raghu Kamath, Senior Vice President beim MSP NetEnrich, nur bestätigen: "Wir haben AIOps zunächst bei einigen wenigen Kunden implementiert und die Technologie dann sukzessive im Laufe der letzten zwölf Monate über unseren Kundenstamm ausgerollt. Inzwischen sind rund 50 Prozent unserer Kunden Teil der AIOps-Plattform. In der Folge hat sich unsere Reaktionszeit wesentlich verbessert - wir können rund 30 Prozent schneller agieren als zuvor. Dieser Wert wird sich mit zunehmender Reife der Technologie weiter steigern."

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.