Bewältigen von Komplexität mit AIOps-Software
AIOps-Tools wenden maschinelles Lernen und erweiterte Analysen an, um Muster in Monitoring-, Kapazitäts-, Service-Desk- und Automatisierungsdaten in hybriden On-Premise- und Multi-Cloud-Umgebungen zu erkennen. Die Einführung von AIOps ermöglicht den für IT-Betrieb und Observability zuständigen Teams Folgendes:
- Verwendung von AIOps, maschinellem Lernen und Erkennung von Anomalien, Leistung und Verfügbarkeit vor Ort und in der Cloud zu verbessern
- Reduzieren von Event-Noise und geschäftskritischen Problemen
- Schnelleres Veröffentlichen von Anwendungen und Beschleunigen von DevOps-Prozessen
- Proaktives Erkennen von Problemen und schnelles Aufdecken der Ursachen zur Verkürzung der MTTR
- Modellieren und Vorhersagen der Workload-Kapazitätsanforderungen zur Optimierung der Ressourcennutzung und der Kosten
Schlüsselanforderungen an AIOps-Software
Die Umsetzung einer AIOps-Strategie ist weit mehr als nur eine bessere Analyse vorhandener Daten. Die Grundlage für ein maschinelles Lernsystem zu schaffen, das kontinuierliche Erkenntnisse liefert, erfordert:
- Offener Datenzugriff, einschließlich mehrerer, nutzbarer Quellen von Verlaufs- und Streaming-IT-Daten
- Maschinelles Lernen und Algorithmen, die Verhaltensmuster aus Daten lernen und automatisierte Erkenntnisse liefern
- Automatisierung, um Analyseergebnisse zu nutzen und mit dem ITSM-Service-Desk zu interagieren
BMC ist ein bewährter Marktführer für AIOps
BMC-Lösungen bieten maschinelles Lernen und erweiterte Analysen als Teil einer ganzheitlichen Monitoring-, Event-Management-, Kapazitäts- und Automatisierungslösung. Sie stellen Anwendungsfälle für AIOps bereit, um den IT-Betrieb auf die Geschwindigkeit zu bringen, die das digitale Unternehmen benötigt.
- Reduzierung von Event-Noise um 90 %
- Reduzierung von Incidents um 40 % durch präventive Warnmeldungen
- Um 60 % schnellere Ermittlung der Ursache
- Automatisierte Fehlerkorrektur zur Reduzierung der MTTR um 75 %
Offener Datenzugriff
Observability-Teams müssen in der Lage sein, riesige Mengen von Daten und Events über mehrere Technologien und Aufzeichnungssysteme als Grundlage für eine erfolgreiche AIOps-Strategie zu nutzen. Zu den Schlüsselanforderungen gehören:
- Überwachung verteilter Anwendungen in On-Premise-, Cloud- und Containerumgebungen
- Einheitliche Datenansicht über verschiedene Ebenen des Anwendungsstapels
- Datenunabhängige Überwachung, einschließlich Übernahme von Daten anderer Monitoring-Tools
Maschinelles Lernen
Bei der IT-Analyse geht es letztendlich um den Musterabgleich. Maschinelles Lernen wendet die Rechenleistung und Geschwindigkeit von Maschinen auf die Erkennung und Korrelation von Mustern in IT-Daten an. Dies geschieht schneller als bei menschlichen Betreuern und ändert dynamisch die Algorithmen, die von Analysen auf der Grundlage von Datenänderungen verwendet werden.
- Lernen des Verhaltens unter normalen Bedingungen
- Dynamische Baselines gehen über statische Schwellenwerte hinaus
- Erkennung von Anomalien basierend auf erlernten Mustern
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Video: Park Place Technologies Innovates with AI and Machine Learning (1:47)
AIOps und ITSM-Automatisierung
Der spürbare Wert von AIOps entsteht durch die Nutzung der umfassenden Erkenntnisse aus maschinellem Lernen und Analysen. Dies ermöglicht durch höhere Automatisierung und Aufbrechen der Silos zwischen ITOM und ITSM einen maximalen geschäftlichen Nutzen. Einige nützliche Anwendungsfälle für die Automatisierung durch AIOps sind:
