AIOps – die Möglichkeiten jenseits des Hypes

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Ständige Verfügbarkeit, möglichst keine Ausfallzeiten und Kosten, die so gering wie möglich ausfallen, sind heutzutage Grundbestandteil digitaler Geschäftsmodelle. Um diese zu gewährleisten, gilt es, Abläufe so effizient wie möglich zu gestalten. Mit AIOps steht IT-Teams ein Ansatz zur Verfügung, der in absehbarer Zeit aus dem laufenden Betrieb nicht mehr wegzudenken sein wird. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit den Datenmengen aus dem IT-Betrieb können Mitarbeiter entlastet und gleichzeitig laufende Prozesse optimiert werden. Die Analysten von Gartner rechnen damit, dass bis 2022 40 Prozent der großen Unternehmen ihren IT-Betrieb durch AIOps ergänzen werden – 2017 waren es noch 5 Prozent [1].

KI als unterstützende Analyse-Kraft

Allerdings herrscht häufig noch ein falsches Verständnis für die Kapazitäten von AIOps. Viele denken, man legt dem IT-Betrieb einige einfache Algorithmen zugrunde und spart dadurch in kurzer Zeit zig Millionen Euro an Betriebskosten, da die KI rät, zwei redundante Rechenzentren abzuschalten. Die Stärke von AIOps liegt vielmehr darin, den laufenden Betrieb durch die Analyse großer Datenmengen effizienter zu gestalten. Durch die Unterstützung der KI lassen sich grundlegende repetitive Aufgaben automatisieren und Mitarbeiter bekommen somit die Möglichkeit, sich auf wichtigere strategische Aufgaben zu konzentrieren und Innovationen voranzutreiben.

Google beispielsweise nutzte die DeepMind KI, um Kühlkosten für Rechenzentren zu senken [2]. Diese produzieren täglich Millionen von Datenpunkten von tausenden von Sensoren, die normalerweise für das Monitoring zum Einsatz kommen. Mit Hilfe von Machine Learning analysierte Google jedoch die Daten über Temperatur, Energieverbrauch, Kühlsysteme und mehr, um herauszufinden, wo sich Kosten einsparen lassen. Als Resultat konnte die Kosten für die Kühlung um 40 % gesenkt werden und der Energieverbrauch insgesamt um 15 %.

Auch der Anbieter für Callcenter-Softwarelösungen inContact nutzte AIOps für ein effizienteres Management seiner operativen Ausgaben. Anhand der Nutzungsdaten der IT-Infrastruktur analysierte inContact, welche Ressourcen wann nötig waren, um den Wachstumszielen gerecht zu werden. Auf diese Weise konnte inContact zusätzliche Investitionen in die IT-Infrastruktur für fünf Quartale in Folge vermeiden und effektiv für zukünftige Bedürfnisse planen.

Fazit: AIOps gehört die Zukunft

Dieses Beispiel verdeutlicht die Möglichkeiten, die sich durch AIOps bieten. KI kann in kürzester Zeit große Datenmengen analysieren und Zusammenhänge besser identifizieren, je mehr Daten vorliegen. Menschen hingegen würde dies ungleich mehr Zeit und Aufwand kosten. Durch die fortlaufende Analyse von Leistungsdaten und dem operativen Betrieb bietet sich zudem der Vorteil, dass Ausfälle und Leistungsschwankungen leichter vorauszusehen sind. Dies hat direkten positiven Einfluss auf die Customer Experience, da sich Nutzer nicht über schlechte Services ärgern müssen. Mitarbeiter hingegen werden von zeitaufwändigen administrativen Aufgaben befreit und können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, wie die Weiterentwicklung ihrer IT-Landschaft, oder die Modernisierung von Altsystemen. AIOps ermöglicht es somit Unternehmen, Prozesse effizienter zu gestalten und Kosten einzusparen und somit produktiver zu arbeiten.

Olf Jännsch, Geschäftsführer BMC Software GmbH in Deutschland

[1] https://www.gartner.com/en/documents/3772124
[2] https://deepmind.com/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40/

 

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