Was versteht man unter AIOps? Ein Überblick

IT-Teams, die von einem reaktiven zu einem proaktiven Betriebsmodell wechseln möchten, Ausfallzeiten reduzieren, die Performance verbessern und Mitarbeiter für strategischere Aufgaben freisetzen wollen, setzen zunehmend auf AIOps – den praktischen Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automatisierung im IT-Betrieb. AIOps bewältigt die große Komplexität moderner IT-Landschaften, von Geräten und Netzwerken in Büros und Data Centern bis hin zu zahlreichen Cloud-Services und mehr.

Was versteht man unter AIOps?

AIOps bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Datenanalyse im IT-Betrieb, um Aufgaben wie Ereigniskorrelation oder Anomalieerkennung zu automatisieren. KI-Systeme analysieren Daten aus Monitoring-Tools, Protokollen und Infrastrukturkomponenten und nutzen fortgeschrittene Algorithmen, um Probleme zu erkennen, Handlungsempfehlungen zu geben und Reaktionen zu automatisieren. So lassen sich Ausfallzeiten reduzieren, Kosten kontrollieren und die Zuverlässigkeit sowie Sicherheit von Services erhöhen. Statt darauf zu warten, dass Mitarbeiter oder Kunden Probleme melden, identifizieren AIOps-Lösungen Auffälligkeiten frühzeitig und reagieren, bevor Beeinträchtigungen spürbar werden. Dies verringert die Zahl der Supportfälle, steigert die Produktivität und kann langfristig auch die Zufriedenheit der Mitarbeiter mit der eingesetzten Technologie verbessern.

AIOps einfach erklärt

AIOps beginnt damit, Daten über Hardware, Software und Netzwerke zu erfassen und miteinander in Beziehung zu setzen. Moderne IT-Umgebungen erzeugen jede Sekunde enorme Datenmengen – Protokolle, Metriken, Warnmeldungen, Traces und Leistungsstatistiken aus Servern, Anwendungen, Services und Netzwerkgeräten. AIOps-Systeme erfassen diese Daten zentral und nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um Muster zu erkennen, die auf Störungen hinweisen.

Sobald Anzeichen für Probleme auftreten, reagiert AIOps – oft, bevor Mitarbeiter etwas bemerken oder das IT-Team eingreifen muss. Die Software versucht, die Ursache zu ermitteln und antwortet je nach Art des Problems sowie je nach Konfiguration der Plattform entweder automatisch oder informiert das IT-Team und liefert klare Handlungsempfehlungen.

Beispielsweise kann eine AIOps-Plattform bei steigender Latenz einer Anwendung analysieren, warum sie langsamer und weniger reaktionsfähig wird. Vielleicht ist die Nachfrage gestiegen und eine Skalierung der Serverkapazität löst das Problem. Das wäre der Idealfall. Die Analyse kann aber auch darauf hindeuten, dass eine DDoS-Attacke den Engpass verursacht. In diesem Fall könnte die AIOps-Lösung automatisch einen vorbereiteten DDoS-Abwehrplan auslösen und parallel das Sicherheitsteam alarmieren.

Ein zentrales Merkmal von AIOps ist seine Fähigkeit, kontinuierlich dazuzulernen. Die Lösung erkennt im Zeitverlauf, welche Maßnahmen am wirksamsten sind und wann das IT-Team bestimmte Reaktionen bevorzugt. Da AIOps Daten mithilfe von KI analysiert und nicht auf starren Regeln basiert, kann es zudem auf Veränderungen in der IT-Landschaft reagieren – wie z. B. neue Server oder IoT-Geräte – ohne erneute Programmierung oder manuelle Anpassungen. Das System registriert diese Änderungen, untersucht die neuen Daten und passt sich schnell an die veränderte Umgebung an.

So trägt AIOps dazu bei, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern sowie Sicherheit und Nutzerzufriedenheit zu verbessern – selbst in komplexen und dynamischen Umgebungen. Es ist damit ein wertvolles Tool im IT-Betrieb, das Zeit spart, den Aufwand reduziert und typische Frustrationspunkte minimiert.

Häufig gestellte Fragen zu AIOps

Wie unterscheidet sich AIOps von herkömmlichem IT-Monitoring?

Klassisches IT-Monitoring sammelt Daten und löst Warnmeldungen aus, sobald definierte Schwellenwerte überschritten werden – wie z. B. wenn die CPU-Auslastung über 90 % steigt. Das führt häufig zu einer großen Zahl an Alerts und damit zu „Alarmmüdigkeit“. AIOps geht deutlich weiter: Es korreliert Daten aus vielen Quellen, um das Gesamtbild eines Problems zu verstehen. Statt Hunderte Einzelmeldungen zu erzeugen, identifiziert AIOps die eigentliche Ursache und liefert eine konsolidierte Empfehlung.

Welche zentralen Fähigkeiten bietet eine AIOps-Plattform?

Die meisten AIOps-Lösungen basieren auf drei Kernfunktionen:

• Datenaggregation: Sie führen Leistungs- und Ereignisdaten aus unterschiedlichen IT-Tools zentral zusammen.
• KI: Sie nutzen fortgeschrittene Analysen, um Störgeräusche herauszufiltern, Anomalien zu erkennen, Muster zu identifizieren und zukünftige Vorfälle vorherzusagen.
• Automatisierung: Sie stoßen automatische Reaktionen an, wie beispielsweise das Ausführen eines Diagnoseskripts, das Erstellen eines detaillierten Tickets oder das Weiterleiten des Problems an das richtige Team – und verkürzen so die Lösungszeit.

Was sind die Hauptvorteile von AIOps?

Zu den wichtigsten Vorteilen zählen eine deutliche Reduzierung der Alert-Flut, sodass sich IT-Teams auf das Wesentliche konzentrieren können; eine deutlich schnellere durchschnittliche Lösungszeit dank automatisierter Ursachenanalyse; sowie der Übergang zu einem proaktiven Betriebsmodell, bei dem potenzielle Probleme erkannt und behoben werden, bevor sie Nutzer oder Geschäftsprozesse beeinträchtigen.

Ist AIOps nur für große Unternehmen?

Obwohl der Begriff ursprünglich von Gartner geprägt wurde und die ersten Anwender meist sehr große Unternehmen mit hochkomplexen IT-Landschaften waren, werden die Konzepte und Tools heute für Unternehmen jeder Größe zugänglich. Da Cloud-Umgebungen, Microservices und digitale Services überall komplexer werden, steigt der Bedarf, Betriebsabläufe zu automatisieren und große Datenmengen effizient auszuwerten – eine Aufgabe, für die AIOps ideal geeignet ist.