Warum die Automatisierung im IT-Betrieb zu kurz kommt

Zusammen mit der anfänglichen Orchestrierung und Feinabstimmung folgen Automatisierungsregeln einem „Write-once-deploy-anywhere“-Modell, das virtuell endet kein Raum für Anpassungsfähigkeit. Jedes Mal, wenn eine neue Unternehmens-App hinzugefügt wird, Workloads in oder zwischen Clouds verschoben werden oder sich der übergreifende strategische Plan des Unternehmens ändert, müssen dies auch die Regeln tun.

1947 gründete General Motors die erste moderne Automatisierungsabteilung. Das Ziel bestand darin, die Produktion seiner Automobile zu rationalisieren, indem eine Reihe mechanischer, hydraulischer und Computertechnologien kombiniert wurden, um zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgaben zu ersetzen, die normalerweise von Stundenlohnangestellten erledigt werden.

Sieben Jahrzehnte später hat sich das Automatisierungsphänomen auf alle Branchen und Märkte ausgebreitet und ein besonders eifriges Publikum in der IT gefunden. Ganze Plattformen, die mehrere Skripte kombinieren, um Aktionen und Antworten zwischen einem Administrator und der IT-Umgebung nachzuahmen, haben IT-Experten im gesamten Spektrum dazu veranlasst, so viele Aktivitäten wie möglich zu automatisieren.

Jetzt läuft alles, von der Einführung neuer Software und der Konfiguration von Systemen bis hin zum Neustart von Servern, deren Verbindungen unterbrochen wurden, und dem Ergreifen von Korrekturmaßnahmen bei unerwarteten Änderungen im Wesentlichen auf Autopilot. Aber was einst als eine Art Allheilmittel für angeschlagene IT-Teams angesehen wurde, zeigt allmählich Anzeichen von Ineffektivität gegenüber der nächsten Welle von IT-bezogenen Herausforderungen – expansive Infrastruktur, exponentiell größere Datenmengen und sich schnell entwickelnde Geschäftsanforderungen – und überlässt es vielen Frage:Reicht IT-Automatisierung aus, um im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein? Und wenn nicht, wie können IT-Organisationen weiterhin effektiv arbeiten?

Eine dynamische Umgebung mit statischen Regeln verwalten

Im Zuge der digitalen Transformation sind IT-Umgebungen komplexer und umfangreicher denn je. Es gibt mehr Infrastruktur und mehr Anwendungen zu verwalten, mehr Daten zu aggregieren, zu analysieren und zu operationalisieren – alles ermöglicht durch das Aufkommen von Hybrid-Cloud-Strategien.

Das durchschnittliche Unternehmen betreibt heute mehr als Hunderte von Anwendungen in mehreren öffentlichen und privaten Clouds, um mit den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten, die durch einen zunehmend erwartungsvollen Kundenstamm und anderen Wettbewerbsdruck entstehen. Die schnelle (und wilde) Einführung von Cloud-Plattformen und der einfache Zugriff auf hilfreiche Einzeltools haben ein Umfeld ständiger Veränderungen und Weiterentwicklungen geschaffen, das zu einer Komplexität geführt hat, die schnell unüberschaubar wird. Tatsächlich berichten viele IT-Entscheidungsträger, dass ihre Bemühungen zur digitalen Transformation Gefahr laufen, sich negativ auf die gesamte Organisation auszuwirken, wenn sie nicht effektiv verwaltet werden. Und diese Herausforderung ist möglicherweise einfach zu dynamisch für eine herkömmliche Automatisierung.

Automatisierung, wie wir sie kennen, ist regelbasiert und richtliniengesteuert. Die Regeln sind einfache, vorhersehbare Befehle zum Ausführen einer bestimmten Aufgabe oder Aktivität und erzeugen Warnungen, wenn Schwellenwerte um diese Aufgaben und Aktivitäten überschritten werden. Automatisierungsregeln sind eng begrenzt, statisch und müssen mit Tausenden anderer Regeln koordiniert werden, damit der Betrieb reibungslos und effizient läuft – genau deshalb reichen sie in einer digitalisierten, modernen IT-Umgebung nicht mehr aus.

Neben der anfänglichen Orchestrierung und Feinabstimmung folgen die Automatisierungsregeln einem „Write-once-deploy-anywhere“-Modell, das praktisch keinen Raum für Anpassungen lässt. Jedes Mal, wenn eine neue Unternehmens-App hinzugefügt wird, Workloads in oder zwischen Clouds verschoben werden oder sich der übergreifende strategische Plan des Unternehmens ändert, müssen auch die Regeln geändert werden.

Darüber hinaus erfordern die heutigen Cloud-basierten, serverlosen Umgebungen ständige Anpassungen und Änderungen an der Automatisierung, und es gibt kein IT-Team mit der Arbeitskraft, den Ressourcen oder der Fähigkeit, all dies effektiv zu erledigen.

AIOps verbessert die Automatisierung

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz ist ein Wendepunkt für IT-Betriebsprofis auf der ganzen Welt, da sie ihren Ansatz zur Verwaltung einer sich ständig ändernden IT-Umgebung völlig neu gestalten kann. Die Anwendung von KI auf den IT-Betrieb – AIOps – automatisiert nicht nur die zeitaufwändigsten, sich wiederholenden Aufgaben, sondern auch übergeordnete und komplexere Aufgaben.

AIOps-Systeme aggregieren Daten von Quellzielen in der gesamten IT-Umgebung – sowohl vor Ort als auch in der Cloud-Infrastruktur – in einem einzigen Data Lake. Aber im Gegensatz zu herkömmlicher Automatisierung, die eine Regel für jedes denkbare Szenario benötigt, um auf diese Informationen zu reagieren, lernt AIOps, selbst die schwächsten Frühwarnsignale inmitten riesiger Mengen an Informationen, die Menschen möglicherweise übersehen, proaktiv zu identifizieren, ihre Bedeutung zu kontextualisieren und sofort geeignete und entschlossene Maßnahmen zu ergreifen ohne menschlichen Eingriff.

Anstatt dass Teammitglieder unzählige Warnungen manuell durchforsten und versuchen, zwischen Warnungen mit hoher Priorität und Warnungen mit geringer Auswirkung zu unterscheiden, erledigen die AIOps-Tools dies alles automatisch. Sie wenden fein abgestimmte Algorithmen an, die bestimmten IT-Vorgängen zugeordnet sind, die Millionen von Protokolldatensätzen und Metriken durchsuchen, um die kritischsten Warnungen aufzudecken, um die Systemleistung und den Systemzustand besser sichtbar zu machen, sodass sich die IT-Teammitglieder auf Initiativen mit höherer Priorität konzentrieren können dringend benötigte Steigerung der IT-Produktivität und -Effizienz.

Im Laufe der Jahre hat die Standard-IT-Automatisierung Organisationen weit und breit zugute gekommen. Unternehmen von heute stehen jedoch vor IT-Management-Herausforderungen, die sich in früheren Zeiten kaum jemand hätte vorstellen können und die herkömmliche IT-Automatisierung einfach nicht bewältigen kann. Da Unternehmen zunehmend digitalisiert werden – Infrastruktur hinzufügen, neue Dienste einführen und neue Datenströme integrieren – benötigen sie fortschrittlichere, intelligente Automatisierungslösungen, um die vollständige Kontrolle über eine weitläufige Infrastruktur zu behalten und in einer sich schnell entwickelnden Wettbewerbslandschaft Schritt zu halten.

Geschrieben von Jiayi Hoffman, Data Science Architect bei OpsRamp.