Wie künstliche Intelligenz den IT-Betrieb und die Entwicklung verändern wird

Zu sagen, dass DevOps- und IT-Operations-Teams in den kommenden Jahren vor neuen Herausforderungen stehen werden, klingt etwas überflüssig, da ihre Kernaufgabe darin besteht, Probleme zu lösen und Herausforderungen zu meistern.

Angesichts der dramatischen Geschwindigkeit, mit der sich die aktuelle Landschaft von Prozessen, Technologien und Werkzeugen verändert, ist es jedoch ziemlich problematisch geworden, damit umzugehen.

Darüber hinaus ist der Druck, den Geschäftsanwender auf DevOps- und IT-Operations-Teams ausgeübt haben, enorm und verlangt, dass alles mit einem Fingertipp auf eine App gelöst werden soll. Im Backend ist der Umgang mit Problemen jedoch ein anderes Ballspiel; die Benutzer können sich nicht einmal vorstellen, wie schwierig es ist, ein Problem zu finden und zu lösen.

Eine der größten Herausforderungen für IT-Betriebs- und DevOps-Teams besteht heutzutage darin, die kleinen, aber potenziell schädlichen Probleme in großen Big-Data-Streams, die in ihrer Umgebung protokolliert werden, zu lokalisieren. Einfach gesagt, es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.

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Wenn Sie in der IT-Abteilung eines Unternehmens mit einer Online-Präsenz arbeiten, die rund um die Uhr verfügbar ist, kommt Ihnen folgendes Szenario bekannt vor. Angenommen, Sie erhalten mitten in der Nacht einen Anruf von einem verärgerten Kunden oder Ihrem Chef, der sich über eine fehlgeschlagene Kreditkartentransaktion oder einen Anwendungsabsturz beschwert. Sie gehen sofort zu Ihrem Laptop und öffnen das Protokollverwaltungssystem. Sie sehen, dass im festgelegten Zeitrahmen mehr als hunderttausend Nachrichten protokolliert werden – ein Datensatz, der für einen Menschen unmöglich ist, Zeile für Zeile zu überprüfen.

Was also tun Sie in einer solchen Situation?

Es ist die Geschichte jedes IT-Betriebs- und DevOps-Experten; Sie verbringen viele schlaflose Nächte damit, durch das Meer von Logeinträgen zu navigieren, um kritische Ereignisse zu finden, die ein bestimmtes Ereignis ausgelöst haben. Hier helfen Echtzeit- und zentralisierte Protokollanalysen. Es hilft ihnen, die wesentlichen Aspekte ihrer Protokolldaten zu verstehen und die Hauptprobleme leicht zu identifizieren. Auf diese Weise wird der Fehlerbehebungsprozess zu einem Kinderspiel, was ihn kürzer und effektiver macht und es Experten ermöglicht, zukünftige Probleme vorherzusagen.

KI und ihre Auswirkungen auf den IT-Betrieb und die Entwicklung
Während Künstliche Intelligenz (KI) vor einigen Jahrzehnten das Schlagwort war, wird sie heute in verschiedenen Branchen für die unterschiedlichsten Zwecke eingesetzt. Durch die Kombination von Big Data, KI und menschlichem Wissen sind Technologen und Wissenschaftler in der Lage, erstaunliche Durchbrüche und Möglichkeiten zu schaffen, die früher nur in Science-Fiction-Romanen und -Filmen möglich waren.

Da der IT-Betrieb agil und dynamisch wird, wird er auch immens komplex. Der menschliche Verstand ist nicht mehr in der Lage, mit der Geschwindigkeit, dem Volumen und der Vielfalt des Big-Data-Streamings durch den täglichen Betrieb Schritt zu halten, was KI zu einem leistungsstarken und unverzichtbaren Werkzeug zur Optimierung der Analyse- und Entscheidungsprozesse macht. KI hilft dabei, die Lücken zwischen Menschen und Big Data zu schließen, indem sie ihnen die erforderliche operative Intelligenz und Geschwindigkeit verleiht, um die Last der Fehlerbehebung und der Entscheidungsfindung in Echtzeit erheblich zu verringern.

Ansprache des Elefanten im Raum:Wie KI helfen kann
In allen oben genannten Situationen ist eines gemeinsam; Diese Unternehmen brauchen – wie eingangs besprochen – eine Lösung, die IT- und DevOps-Teams hilft, Probleme im Berg von Log-Dateneinträgen schnell zu finden. Wäre es nicht einfach, diesen einzelnen Protokolleintrag zu identifizieren, der Risse in der Umgebung verursacht und Ihre Anwendungen zum Absturz bringt, wenn Sie nur wüssten, nach welcher Art von Fehler Sie suchen, um Ihre Protokolldaten zu filtern? Natürlich würde es den Arbeitsaufwand halbieren.

Eine Lösung kann eine Plattform sein, die Daten aus dem Internet über alle Arten verwandter Vorfälle sammelt, beobachtet, wie Personen, die ähnliche Setups verwenden, diese in ihren Systemen lösen und Ihr System durchsuchen, um potenzielle Probleme zu identifizieren. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, ein System zu entwickeln, das nachahmt, wie ein Benutzer Ereignisse untersucht, überwacht und Fehler behebt, und es ihm ermöglicht, ein Understatement zu entwickeln, wie Menschen mit Daten interagieren, anstatt zu versuchen, die Daten selbst zu analysieren. Diese Technologie kann beispielsweise dem Produktempfehlungssystem von Amazon und dem PageRank-Algorithmus von Google ähneln, konzentriert sich jedoch auf Protokolldaten.

Einführung kognitiver Erkenntnisse
Eine neuere Technologie implementiert eine Lösung, wie sie sich in diesem Beitrag vorgestellt hat. Die Technologie, die in letzter Zeit für viel Aufsehen gesorgt hat, heißt Cognitive Insights. Diese bahnbrechende Technologie verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um menschliches Domänenwissen mit Protokolldaten abzugleichen, zusammen mit Open-Source-Repositorys, Diskussionsforen und sozialen Threads. Mithilfe all dieser Informationen wird ein Datenreservoir mit relevanten Erkenntnissen erstellt, das Lösungen für eine Vielzahl kritischer Probleme enthalten kann, mit denen IT-Betriebs- und DevOps-Teams täglich konfrontiert sind.

Die Echtzeit-Hindernisse
DevOps-Ingenieure, IT-Operations-Manager, CTOs, VP-Engineering und CISO stehen vor zahlreichen Herausforderungen, die durch die Integration von KI in die Protokollanalyse und damit verbundene Vorgänge effektiv gemildert werden können. Obwohl es mehrere Anwendungen von Cognitive Insights gibt, sind die beiden Hauptanwendungsfälle:

• Sicherheit
  Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffe werden immer häufiger. Was früher nur auf Regierungen, hochkarätige Websites und multinationale Organisationen beschränkt war, richtet sich jetzt an prominente Einzelpersonen, KMU und mittelständische Unternehmen.

Um solche Angriffe abzuwehren, ist eine zentralisierte Protokollierungsarchitektur unerlässlich, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und potenzielle Bedrohungen aus Tausenden von Einträgen zu lokalisieren. Dabei hat sich die Anti-DDoS-Mitigation durch Cognitive Insights als hochwirksam erwiesen. Führende Namen wie Dyn und British Airways, die in der Vergangenheit durch DDoS-Angriffe erheblichen Schaden erlitten haben, verfügen jetzt über eine vollwertige, ELK-basierte Anti-DDoS-Abwehrstrategie, um Hacker in Schach zu halten und ihren Betrieb vor zukünftigen Angriffen zu schützen .

• IT-Betrieb
  Wäre es nicht toll, alle Ihre Logs an einem einzigen Ort zusammenzustellen und jeden Eintrag sorgfältig zu überwachen und zu registrieren? Nun, sicherlich. Sie können den Prozessablauf klar einsehen und Abfragen zu den Protokollen verschiedener Anwendungen von einem Ort aus ausführen und so die Effizienz Ihres IT-Betriebs dramatisch steigern. Um eine der größten Herausforderungen für IT-Betriebs- und DevOps-Teams zu lösen, besteht darin, die kleinen, aber potenziell schädlichen Probleme in großen Protokolldatenströmen in ihrer Umgebung zu lokalisieren. Genau das leistet Cognitive Insights. Da der Kern dieses Programms auf dem ELK-Stack basiert, sortiert und vereinfacht es die Daten und macht es Ihnen leicht, sich einen klaren Überblick über Ihren IT-Betrieb zu verschaffen. Asurion und Performance Gateway sind perfekte Beispiele, die von Cognitive Insights profitiert und ihr IT-Spiel noch weiter verbessert haben.
  

Die gute KI-Integration kann sich ergeben
Mit KI-gesteuerten Protokollanalysesystemen wird es erheblich einfacher, die Nadel im Heuhaufen zu finden und Probleme effizient zu lösen. Ein solches System wird erhebliche Auswirkungen auf das Management und den Betrieb der gesamten Organisation haben. Wie bei den oben in diesem Blog diskutierten Problemen von Unternehmen wird die Integration von KI in das Log-Management-System von folgenden Vorteilen profitieren:

✔ Verbesserter Kundenerfolg
✔ Überwachung und Kundensupport
✔ Risikominderung und Ressourcenoptimierung
✔ Maximieren Sie die Effizienz, indem Sie Protokolldaten zugänglich machen

Mit anderen Worten, Cognitive Insights und andere ähnliche Systeme können bei der Verwaltung und Fehlerbehebung von Datenprotokollen eine große Hilfe sein.

Rent-A-Center (RAC) ist ein in Texas ansässiges Fortune-1000-Unternehmen, das eine breite Palette von Produkten und Dienstleistungen zur Miete anbietet. Es hat über 3000 Geschäfte und 2000 Kioske in Mexiko, Puerto Rico, Kanada und den USA. Das Unternehmen versuchte, zwei verschiedene ELK-Stacks zu integrieren, aber der Umgang mit 100 GB Daten pro Tag war zu mühsam, ganz zu schweigen von den exorbitanten Kosten und Zeitaufwand, die jeden Tag für Datenträgerverwaltung, Speicherabstimmung, zusätzliche Dateneingabefunktionen und andere technische Probleme aufgewendet werden. RAC wechselte zu Cognitive Insights, was ihnen die Gewissheit gab, zukünftige Anomalien zu erkennen und das ständig wachsende Datenvolumen ganz einfach zu skalieren. Sie profitierten von einem dedizierten IT-Team, das lokale und externe ELK-Stacks verwaltete.

Die Rolle von Open Source in der Datenprotokollverwaltung
Viele renommierte Anbieter erforschen und testen KI proaktiv auf verschiedenen Wegen, um die Effizienz von Datenprotokollverwaltungssystemen zu verbessern. Einige der Anbieter sind:

Es überrascht nicht, dass ELK schnell Teil des Trends wird und immer mehr Anbieter Protokollierungslösungen anbieten. Dies liegt daran, dass es für Unternehmen zu einer großartigen Möglichkeit geworden ist, ein Setup zu installieren, ohne dass enorme Vorlaufkosten anfallen. Es ermöglicht auch einige grundlegende Grafik- und Suchfunktionen, und damit Unternehmen die Probleme in ihrem Heuhaufen von Protokolldaten erkennen können, können sie sich für neueste Technologien wie Cognitive Insights entscheiden, um schnell die Nadel zu finden und die Hauptprobleme zu beseitigen.

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