Weitere Anwendungsfälle für AIOps mit wachsendem Wert für Unternehmen

Unternehmen sehen AIOps als eine Möglichkeit, mit der zunehmenden Komplexität umzugehen, der sie bei der Verwaltung von Betrieb und Sicherheit gegenüberstehen.

Nach einem Schub an Dynamik im letzten Jahr zieht AIOps weiterhin die Aufmerksamkeit von Organisationen auf sich. Es wird schnell eingeführt, um IT-Mitarbeitern dabei zu helfen, ihre herkömmliche Sicherheits- und Netzwerküberwachung und -verwaltung zu verbessern.

Letztes Jahr stellte Gartner fest, dass AIOps allein im IT-Betriebsmanagementmarkt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 15 % pro Jahr bis 2025 von mehr als 1 Milliarde US-Dollar im Jahr 2020 wachsen würde.

Einige Organisationen sehen AIOps als Mittel, um Geld für IT-Personal einzusparen, aber es wird immer deutlicher, dass der wichtigste treibende Faktor die Komplexität ist. Es gibt mehrere unterschiedliche Anwendungsfälle, die dieses Wachstum vorantreiben werden.

Ein Bereich, in dem AIOps immer dringender benötigt wird, ist der Umgang mit den Anforderungen der heutigen Remote- und Hybrid-Arbeitskräfte.

Pandemiebedingte Büroschließungen und Homeoffice-Richtlinien erhöhten den digitalen Datenverkehr und erschwerten die Datenerfassung für IT-Teams. Unternehmen, die Remote-Arbeit unterstützen, schickten Mitarbeiter mit neuer Hardware und Software nach Hause, was zu mehr Datenverkehr führte. Und IT-Teams, die bereits mit einer erhöhten Datenproduktion zu kämpfen hatten, mussten auch Datenströme mit unterschiedlichen Eigenschaften überwachen, die durch Informationen verursacht wurden, die von verschiedenen Remote-Standorten einflossen.

AIOps kann IT-Teams dabei helfen, mit der zunehmenden und zunehmend unterschiedlichen Datenmenge umzugehen, die durch die Umstellung auf Remote- und hybride Arbeitsmodelle verursacht wird. AIOps verwendet intelligente Algorithmen, die große Datenmengen mit unterschiedlichen Eigenschaften und aus unterschiedlichen Quellen aufnehmen und ihre Analyse automatisieren.

Darüber hinaus kann eine AIOps-Lösung die aggregierten Daten untersuchen, um Muster zu erkennen und Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten und die Produktivität der Mitarbeiter beeinträchtigen. Und wenn es einen Vorfall gibt, der sich auf den Service auswirkt, hilft AIOps den IT-Teams, die Grundursache schnell zu identifizieren und eine Lösung zu finden, um die mittlere Zeit bis zur Behebung (MTTR) zu verkürzen.

Ein weiterer allgemeiner Bereich, in dem AIOps Wert findet, ist die Automatisierung der Sicherheit. Wieso den? Faktoren wie die Umstellung auf die Cloud und die Einführung hybrider und zusammensetzbarer Anwendungen führen zu neuen Problemen. So hat beispielsweise im vergangenen Jahr die Entdeckung von Schwachstellen in der Log4j-Softwarebibliothek von Apache Schockwellen in der Geschäftswelt ausgelöst. Es wurde von einigen als „die schwerwiegendste Sicherheitsverletzung aller Zeiten“ beschrieben. Der Grund:Die Open-Source-Software war weit verbreitet und in viele gängige Anwendungen eingebettet, die in Unternehmen häufig wiederverwendet werden.

In diesem und anderen Fällen boten herkömmliche Sicherheitstools wenig Hilfe bei der Ausrottung. Im Gegensatz dazu verwendet AIOps intelligente Algorithmen, um das normale Verhalten von Systemen zu modellieren. Es erkennt dann proaktiv einen Cyberangriff, indem es Abweichungen in Echtzeit identifiziert und feststellt, ob ein Problem (z. B. ein Leistungsproblem) eher auf einen Cyberangriff als auf ein IT-Problem zurückzuführen ist. Im Falle eines Angriffs kann das System eine Reihe automatisierter Verteidigungstaktiken einleiten, z. B. die Priorisierung von Alarmen und Warnungen, um die menschlichen Bediener zu unterstützen, oder es kann verwendet werden, um selbst Maßnahmen zu ergreifen, z. B. den Zugang zu einem System zu schließen oder zu blockieren IP-Adresse.