Unternehmenswert freisetzen: AIOps-Use-Cases erweitern

Organisationen sehen AIOps als Weg, mit der zunehmenden Komplexität umzugehen, der sie beim Management von Betrieb und Sicherheit gegenüberstehen.

Nach einem Schub an Momentum im vergangenen Jahr gewinnt AIOps weiterhin die Aufmerksamkeit von Organisationen. Es wird schnell eingeführt, um IT-Teams zu helfen, ihr traditionelles Sicherheits- und Netzwerk-Monitoring und -Management zu verbessern.

Letztes Jahr stellte Gartner fest, dass AIOps im IT-Operations-Management-Markt allein mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 15 % bis 2025 wachsen würde, ausgehend von mehr als 1 Milliarde USD im Jahr 2020.

Einige Organisationen sehen AIOps als Mittel, Geld bei IT-Personal zu sparen, aber es wird klar, dass der entscheidende Treiber Komplexität ist. Es gibt mehrere eindeutige Use Cases, die dieses Wachstum antreiben werden.

Ein Bereich, in dem AIOps immer kritischer benötigt wird, ist die Bewältigung der Anforderungen der heutigen Remote- und Hybrid-Belegschaft.

Pandemie-bedingte Büroschließungen und Work-from-Home-Richtlinien erhöhten den digitalen Datenverkehr und verkomplizierten die Datensammlung 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 erhöhter Datenproduktion zu kämpfen hatten, mussten auch Datenströme mit unterschiedlichen Eigenschaften überwachen, die durch Informationen verursacht wurden, die aus verschiedenen Remote-Bürostandorten einflossen.

AIOps kann IT-Teams helfen, erhöhte und zunehmend unterschiedliche Daten, verursacht durch den Wechsel zu Remote- und Hybrid-Arbeitsmodellen, zu bewältigen. AIOps nutzt intelligente Algorithmen, die große Datenmengen mit unterschiedlichen Eigenschaften und aus disparaten Quellen aufnehmen und deren Analyse automatisieren.

Zusätzlich kann eine AIOps-Lösung die aggregierten Daten betrachten, um Muster zu erkennen und Probleme vorherzusagen, bevor sie entstehen und die Mitarbeiterproduktivität stören. Und wenn es einen servicebeeinträchtigenden Vorfall gibt, hilft AIOps IT-Teams, die Root Cause schnell zu identifizieren und einen Fix zu bestimmen, um die Mean Time to Remediation (MTTR) zu reduzieren.

Ein weiterer allgemeiner Bereich, in dem AIOps Wert findet, ist die Automatisierung von Sicherheit. Warum? Faktoren wie der Umzug in die Cloud und die Einführung hybrider und komponierbarer Anwendungen führen zu neuen Problemen. Beispielsweise sorgte letztes Jahr die Entdeckung von Sicherheitslücken in Apaches Log4j-Softwarebibliothek für Schockwellen in der Geschäftswelt. Sie wurde von einigen als „der schwerste Sicherheitsbruch aller Zeiten“ beschrieben. Der Grund: Die Open-Source-Software wurde weit verbreitet und in vielen gängigen Anwendungen eingebettet, die häufig in Unternehmen wiederverwendet werden.

In diesem Fall und anderen boten traditionelle Sicherheitstools wenig Hilfe bei der Aufdeckung. Im Gegensatz dazu nutzt AIOps intelligente Algorithmen, um das normale Verhalten von Systemen zu modellieren. Es erkennt dann proaktiv einen Cyberangriff, indem es Abweichungen in Echtzeit identifiziert und bestimmt, ob ein Problem (z. B. ein Leistungsproblem) auf einen Cyberangriff oder ein IT-Problem zurückzuführen ist. Im Falle eines Angriffs kann das System eine Reihe automatisierter Verteidigungsmaßnahmen auslösen, wie die Priorisierung von Alarmen und Alerts zur Unterstützung der menschlichen Operatoren, oder es könnte eigenständig Aktionen durchführen, wie den Zugriff auf ein System zu schließen oder eine IP-Adresse zu blockieren.