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Störungen im Netzwerk kosten Zeit, Geld und Nerven. Abhilfe kommt in Form von selbstheilenden Netzwerken, die unter anderem künstliche Intelligenz nutzen, um Fehler automatisch zu erkennen, einzugrenzen und zu beheben, bevor sie zum echten Problem werden. Wie entsteht eine resiliente IT-Infrastruktur, die sich selbst reparieren kann?

Netzwerke sind das digitale Rückgrat moderner Unternehmen – und sie werden immer komplexer. Dabei kann jeder Ausfall und jede Störung direkte wirtschaftliche Folgen haben. Umso wichtiger ist es, dass Netzwerke nicht nur überwacht, sondern auch proaktiv geschützt sind. Genau hier kommen selbstheilende Netzwerke ins Spiel: Systeme, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Probleme nicht nur erkennen, sondern auch der eigentlichen Ursache auf den Grund gehen können. NTT DATA zeigt, was genau hinter den digitalen Selbstheilungskräften steckt.

Was macht Netzwerke überhaupt selbstheilend?

Durch kontinuierliche und automatisierte Analyse großer Datenmengen erkennen selbstheilende Netzwerke Anomalien im Betrieb, wie Kommunikationsfehler oder ungewöhnlichen Datenverkehr, und leiten automatisiert Gegenmaßnahmen ein. Dank KI und Machine Learning lernen sie aus Vorfällen und optimieren ihr Verhalten ständig weiter – bis hin zur Ursachenforschung durch spezialisierte generative KI-Modelle bei wiederkehrenden Störungen.

Welche Technologien stecken dahinter?

Zwei Aspekte sind besonders wichtig: AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) nutzt KI, um IT-Systeme zu überwachen, Daten auszuwerten und automatisch passende Entscheidungen zu treffen – für mehr Stabilität und Sicherheit. Ergänzt wird dieser Ansatz durch Software Defined Networking (SDN), das die Netzwerksteuerung und den Datenfluss voneinander trennt. So lassen sich Netzwerke nicht nur zentral verwalten und flexibel anpassen, sie können auch schneller auf neue Szenarien reagieren. Gemeinsam sorgen beide Ansätze für widerstandsfähige und anpassungsfähige Netzwerke.

Welche Vorteile bieten selbstheilende Netzwerke konkret?

Unternehmen profitieren von höherer Verfügbarkeit, kürzeren Reaktionszeiten und einer besseren Netzwerkperformance. Gleichzeitig werden menschliche IT-Ressourcen entlastet, weil viele Routineaufgaben automatisiert ablaufen. Auch in sicherheitskritischen Bereichen punkten selbstheilende Netzwerke durch eine hohe Cyberresilienz: Sie erkennen Bedrohungen frühzeitig, verhindern größere Schäden und helfen dabei, Compliance-Anforderungen wie NIS2 zuverlässig einzuhalten.

Bernhard Kretschmer, Managing Director und Vice President Services, NTT Germany

»Ein wirklich selbstheilendes Netzwerk hört nicht bei der Fehlerkorrektur auf – es lernt aus jedem Vorfall und verbessert sich kontinuierlich«, erklärt Bernhard Kretschmer, Managing Director und Vice President Services von NTT Germany. »Unternehmen, die solche Netzwerke einsetzen, verschieben die Grenze zwischen reaktiver Entstörung und proaktiver Resilienz. Entscheidend ist dabei nicht nur die Technologie, sondern die Fähigkeit, Erkenntnisse aus der Praxis in automatisierte Reaktionen und nachhaltige Optimierungen zu überführen.«

Selbstheilende IT-Infrastruktur bringt einige Herausforderungen mit sich

Selbstheilende Netzwerke gelten als nächster Schritt in Richtung resilienter, autonomer IT-Infrastrukturen. Sie nutzen KI, Automatisierung und adaptive Architekturen, um Störungen zu erkennen, einzugrenzen und oft schon zu beheben, bevor Nutzer oder Geschäftsprozesse beeinträchtigt werden. Damit sie aber wirklich Mehrwert bringen, gibt es einige zentrale Punkte, die man beachten sollte:

Wichtige Aspekte bei selbstheilenden Netzwerken

Technologische Grundlagen
- AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations): KI-gestützte Analyse großer Datenmengen, um Anomalien zu erkennen und automatisch Gegenmaßnahmen einzuleiten.
- Software Defined Networking (SDN): Trennung von Steuerung und Datenfluss, um Netzwerke flexibel und zentral steuerbar zu machen.
- Machine Learning & Generative KI: Systeme lernen aus Vorfällen und verbessern ihre Reaktionsfähigkeit kontinuierlich.
Resilienz & Stabilität
- Netzwerke müssen auch bei Ausfällen einzelner Komponenten oder Kommunikationsfehlern stabil bleiben.
- Selbstheilende Algorithmen sorgen dafür, dass Systeme dynamisch nachjustieren, wenn Knoten ausfallen oder neue hinzukommen.
Sicherheitsaspekte
- Selbstheilende Netzwerke sind nicht nur für Performance, sondern auch für Cyberresilienz entscheidend: Sie erkennen Bedrohungen frühzeitig und verhindern größere Schäden.
- Wichtig ist die Ursachenanalyse (Root Cause Analysis), nicht nur die Symptombehandlung.
Organisatorische Anforderungen
- Integration in bestehende Systeme: Übergang von klassischen Monitoring-Tools zu KI-gestützten Plattformen erfordert Investitionen und Know-how.
- Transparenz & Governance: Automatisierte Entscheidungen müssen nachvollziehbar bleiben, um Vertrauen und Compliance (z. B. NIS2) sicherzustellen.
- Menschliche Rolle: IT-Teams werden entlastet, aber sie müssen die Systeme überwachen, trainieren und strategisch steuern.
Vorteile & Nutzen
- Höhere Verfügbarkeit und kürzere Reaktionszeiten.
- Entlastung von Routineaufgaben, sodass Fachkräfte sich auf komplexere Themen konzentrieren können.
- Bessere Skalierbarkeit in dynamischen Umgebungen (Cloud, IoT, Edge Computing).

Pro & Contra im Überblick

Vorteile	Herausforderungen
Automatische Fehlererkennung & -behebung	Hohe Anfangsinvestitionen
Verbesserte Cyber-Resilienz	Komplexe Integration in Legacy-Systeme
Entlastung von IT-Teams	Risiko von »Black-Box«-Entscheidungen
Kontinuierliches Lernen & Optimieren	Abhängigkeit von Datenqualität
Höhere Verfügbarkeit & Performance	Erhöhter Bedarf an Governance & Compliance

Zwei Szenario-Modelle für die Einführung von selbstheilenden Netzwerken

Hier zwei Szenario-Modelle für die Einführung von selbstheilenden Netzwerken, mit klarer Darstellung der Unterschiede in Prioritäten, Architektur, Budget und Governance:

Szenario A: Fokus auf Sicherheit & Resilienz

Zielgruppe: Banken, kritische Infrastrukturen, Behörden

Architektur
- Starke Integration von KI-gestützter Anomalie-Erkennung und Intrusion-Detection-Systemen
- Redundante Out-of-Band-Management-Lösungen, damit auch bei Netzwerkausfällen Zugriff möglich bleibt
- Zero-Trust-Ansatz mit automatischer Segmentierung kompromittierter Bereiche
Budget & Investitionen
- Höhere Anfangsinvestitionen in Security-Tools, KI-Modelle und Compliance-Frameworks
- Laufende Kosten für Threat Intelligence Feeds und Modell-Updates
Governance
- Strenge Einhaltung von NIS2, DSGVO, EU AI Act
- Vier-Augen-Prinzip bei automatisierten Abwehrmaßnahmen
- Dokumentationspflicht für Audits
Nutzen
- Minimierung von Ausfallzeiten durch proaktive Abwehr
- Schutz vor Reputationsschäden und regulatorischen Strafen
- Hohe Vertrauensbasis bei Kunden und Partnern

Szenario B: Fokus auf Effizienz & Automatisierung

Zielgruppe: Mittelständische Unternehmen, Cloud-native Firmen

Architektur
- Einsatz von AIOps-Plattformen für automatisiertes Monitoring und Routine-Tasks
- Dynamisches Ressourcenmanagement (z. B. Bandbreitenanpassung, QoS-Optimierung)
- Automatisierte Provisionierung neuer Standorte oder IoT-Geräte
Budget & Investitionen
- Moderate Anfangsinvestitionen, Fokus auf ROI durch Kostenersparnis
- Einsparungen durch weniger manuelle Eingriffe und geringeren Personalbedarf
Governance
- Fokus auf Effizienzmetriken (zum Beispiel Mean Time to Repair, SLA-Erfüllung)
- Weniger strenge Compliance-Anforderungen, aber Integration in bestehende ITSM-Prozesse
- Transparenz wichtig, aber weniger regulatorischer Druck
Nutzen
- Schnellere Skalierung bei Wachstum oder Lastspitzen
- Entlastung von IT-Teams, die sich auf strategische Projekte konzentrieren können
- Bessere Ressourcenauslastung und geringere Betriebskosten

Vergleich auf einen Blick

Dimension	Szenario A: Sicherheit	Szenario B: Effizienz
Priorität	Cyber-Resilienz, Compliance	Kostenoptimierung, Agilität
Architektur	Redundanz, Zero Trust, Security-first	AIOps, Automatisierung, Skalierbarkeit
Budget	Hoch, sicherheitsgetrieben	Mittel, ROI-getrieben
Governance	Strenge Regulierung, Audits	Effizienzmetriken, ITSM-Integration
Nutzen	Schutz vor Angriffen & Ausfällen	Geringere Kosten & höhere Agilität

Strategisch spannend ist die Hybrid-Variante: Viele Unternehmen starten mit Effizienztreibern (Szenario B), merken aber schnell, dass ohne Security-by-Design (Szenario A) die Risiken zu groß werden.

Roadmap zur Einführung selbstheilender Netzwerke (3–5 Jahre)

Hier eine Roadmap über 3–5 Jahre, wie ein Unternehmen von einem klassischen Netzwerk hin zu einem selbstheilenden, KI-gestützten Netzwerk kommt. Die Schritte sind so aufgebaut, dass die Unterschiede zwischen einem Effizienz-getriebenen und einem Sicherheits-getriebenen Ansatz klar erkennbar sind:

Phase 1: Grundlagen schaffen (Jahr 1)

Bestandsaufnahme: Analyse der aktuellen Netzwerkinfrastruktur, Engpässe, Sicherheitslücken.
Pilotprojekte: Einführung von AIOps-Tools für Monitoring und erste Automatisierungen.
Governance: Definition von Richtlinien für Automatisierung (z. B. welche Eingriffe darf die KI selbst ausführen).
Quick Wins: Automatisierte Alerts, Ticket-Erstellung, einfache Fehlerbehebungen (z. B. Neustart von Services).

Fokus Effizienz: Kosten sparen durch weniger manuelle Eingriffe.

Fokus Sicherheit: Erste Anomalie-Erkennung und Segmentierung kritischer Systeme.

Phase 2: Erweiterte Automatisierung (Jahr 2–3)

Automatisierte Fehlerbehebung: KI kann bekannte Fehlerbilder selbst lösen (z. B. Firmware-Updates, Routing-Anpassungen).
Prädiktive Analysen: Einsatz von Machine Learning, um Ausfälle oder Lastspitzen vorherzusagen.
Integration: Anbindung an ITSM-Systeme (ServiceNow, Jira) und Security-Tools (SIEM, SOAR).
Training der Teams: Netzwerkadmins werden zu Strategen, die KI-Systeme überwachen und steuern.

Effizienz: Dynamische Ressourcenplanung (QoS, Bandbreitenmanagement). Sicherheit: Automatisierte Isolierung kompromittierter Segmente.

Phase 3: Selbstheilung & Resilienz (Jahr 4–5)

Selbstheilende Regeln: KI reagiert in Echtzeit auf Störungen, ohne menschliches Zutun.
Zero-Trust-Architektur: Automatische Segmentierung und Zugriffskontrolle.
Out-of-Band-Management: Zugriff auch bei Netzwerkausfällen, um volle Handlungsfähigkeit zu sichern.
Compliance by Design: DSGVO, NIS2, EU AI Act werden in die Automatisierung integriert.
Kultureller Wandel: IT-Teams arbeiten eng mit Management zusammen, um KI-Strategien zu steuern.

Effizienz: Vollautomatisierte Provisionierung neuer Standorte/IoT-Geräte.

Sicherheit: Echtzeit-Forensik, KI-gestützte Intrusion Detection & Response.

Zusammenfassung der Roadmap

Jahr	Fokus Effizienz	Fokus Sicherheit
1	Automatisiertes Monitoring, Alerts	Anomalie-Erkennung, Segmentierung
2–3	Prädiktive Analysen, Ressourcenmanagement	Automatisierte Abwehrmaßnahmen
4–5	Vollautomatisierte Provisionierung	Zero Trust, Echtzeit-Forensik

Das ist eine strategische Blaupause: Unternehmen starten meist mit Effizienzprojekten, weil sie schnell ROI bringen. Aber spätestens ab Phase 2 wird klar, dass Sicherheit zwingend integriert werden muss, sonst kippt der Nutzen ins Risiko.

Die Implementierung einer selbstheilenden IT-Infrastruktur bringt einige Herausforderungen mit sich.

Hier sind einige der wichtigsten:

Komplexität der Technologien:
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in bestehende Netzwerke erfordert ein tiefes Verständnis dieser Technologien und ihrer Anwendungsmöglichkeiten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre IT-Teams über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um diese Technologien effektiv zu nutzen.
Datenmanagement:
Selbstheilende Netzwerke basieren auf der kontinuierlichen Analyse großer Datenmengen. Dies erfordert robuste Datenmanagement- und Speicherlösungen, um die benötigten Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
Sicherheitsbedenken:
Während selbstheilende Netzwerke dazu beitragen können, Sicherheitsbedrohungen frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, können sie auch neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Beispielsweise könnten Angreifer versuchen, die KI-Modelle zu manipulieren oder zu täuschen.
Kosten:
Die Implementierung und Wartung selbstheilender Netzwerke kann kostspielig sein. Unternehmen müssen in Hardware, Software und Schulungen investieren, um sicherzustellen, dass ihre Netzwerke effektiv und sicher arbeiten.
Integration in bestehende Systeme:
Die Integration selbstheilender Technologien in bestehende IT-Infrastrukturen kann komplex und zeitaufwendig sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die neuen Technologien nahtlos mit ihren bestehenden Systemen und Prozessen zusammenarbeiten.
Kontinuierliche Optimierung:
Selbstheilende Netzwerke müssen ständig überwacht und optimiert werden, um sicherzustellen, dass sie effektiv arbeiten. Dies erfordert kontinuierliche Investitionen in Zeit und Ressourcen 3.

Genki Absmeier

Die KI-Revolution erreicht das Netzwerkmanagement

15. Juli 2025

Illustration Absmeier foto freepik

KI is eating the world – und erobert das Netzwerk. Besonders in drei aktuellen, von KI geförderten Entwicklungen liegt revolutionäres Potenzial.

An künstlicher Intelligenz führt kein Weg mehr vorbei – das gilt ebenfalls im Kontext der Netzwerkverwaltung. Auch wenn die anfänglichen Herausforderungen wie Investitionskosten und die Integration in bestehende Systeme nicht zu unterschätzen sind, lohnt es sich, auf KI zu setzen. Um deren großartige Möglichkeiten wirklich nutzen zu können, müssen Unternehmen sie allerdings schrittweise einführen. Am besten hangeln sie sich dabei an geltenden Regulierungen wie der DSGVO oder dem EU AI Act für den Einsatz der KI entlang. Opengear, bekannt für Out-of-Band-Managementlösungen zum Schutz kritischer Infrastrukturen, nennt drei revolutionäre Entwicklungen, die den Einsatz von KI vorantreiben.

Automatisiertes Netzwerk-Monitoring und prädiktive Analysen

Die wohl elementarste Aufgabe, die KI im Kontext der Netzwerkverwaltung übernehmen kann, ist die Automatisierung des Monitorings. Sie ist in der Lage, extrem große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und daraus automatisch Handlungsempfehlungen abzuleiten – mit den entsprechenden Rechten und Guardrails ausgestattet, kann sie sogar umgehend auf Bedrohungen oder Probleme reagieren. So ist es ihr etwa möglich, ohne menschliches Zutun neue Netzwerkressourcen zu provisionieren oder Performance-Engpässe zu erkennen und den Traffic über weniger belastete Kanäle zu routen. Durch die konstante Überwachung der Netzwerkinfrastruktur und des Traffics kann KI zudem über die Zeit Störungen oder Ausfälle immer zuverlässiger vorhersagen und frühzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen – bevor kritische Downtimes entstehen. Dazu analysieren KI-Anwendungen Logfiles, Streaming-Logs sowie vergangene Vorfälle und stellen die gewonnenen Erkenntnisse in Korrelation zu aktuellen Verkehrs- und Belastungsmustern.

Stärkung der Netzwerksicherheit und -resilienz

Künstliche Intelligenz bietet auch im Hinblick auf die Cybersicherheit mittlerweile unverzichtbare Vorteile. Das kontinuierliche Monitoring des Traffics dient nicht nur der Netzwerkresilienz, sondern gibt KI-Anwendungen auch die Grundlage, um Anomalien im Datenfluss zu erkennen, die auf potenzielle Cyberbedrohungen hinweisen. In Verbindung mit vordefinierten Sicherheitsprotokollen kann die KI dann im Falle eines möglichen Angriffs automatisiert Abwehrmaßnahmen einleiten – bevor Angriffe eskalieren und Hacker zu tief in unternehmensinterne Systeme vordringen. Besonders in der Ära von Edge Computing und verteilten Softwarearchitekturen ist dieser Echtzeitschutz von zentraler Bedeutung für die Integrität und Sicherheit der Netzwerkinfrastruktur.

Innovation der Rolle von Netzwerkadministratoren

Mit der Einführung von KI verändert sich das Berufsbild der Netzwerkadministratoren grundlegend. Bisher umfasste ihr Aufgabenspektrum vor allem den operativen Bereich: die Administratoren bauten Netzwerke auf, betrieben sie, sicherten sie ab, überwachten sie und lösten bei Bedarf Probleme. Nun verändert sich ihre Rolle im Unternehmen, denn das »daily business« wird zunehmend automatisiert von KI-Anwendungen übernommen. Natürlich bleibt der »Human Touch« wichtig und das letzte Wort wird bis auf Weiteres der menschliche Experte haben. Doch nun geht es für Netzwerkadministratoren auch und immer mehr darum, die strategische Steuerung von KI-Systemen zu verantworten. Dafür benötigen sie fundiertes Wissen über KI-gestützte Prozesse, um diese verantwortungsvoll und effektiv einzusetzen. In diesem Zusammenhang wird die Zusammenarbeit mit Führungskräften wichtiger, um Prioritäten beim Einsatz von KI und deren Kompetenzen und Freiheiten sowie Kosten und Nutzen abzustimmen. Diese Transformation hilft dabei, den Fachkräftemangel abzufedern, denn menschliche Ressourcen können Unternehmen nun vermehrt dort einsetzen, wo strategische Entscheidungen notwendig sind – nicht in zeitfressenden Routineprozessen.

»Ein kritischer Erfolgsfaktor für den effektiven Einsatz von KI ist der Zugang zu Netzwerkdaten – auch dann, wenn das Hauptnetzwerk ausfällt«, betont Dirk Schuma, Sales Manager EMEA North bei Opengear. »Smart-Out-of-Band-Technologien bieten eine unabhängige, vom Produktivnetz getrennte Zugriffsebene, über die sowohl Administratoren als auch KI-Tools auf Systeme zugreifen können. So bleiben Experten und die KI jederzeit handlungsfähig – auch bei schwerwiegenden Störungen – und können Probleme zeitnah lösen.«

So unterstützt KI das Netzwerkmanagement

Künstliche Intelligenz entlastet Netzwerkadministratoren, steigert Effizienz und verbessert Sicherheit. Durch automatisiertes Monitoring, intelligente Ressourcenplanung und proaktive Fehlerbehebung werden Ausfallzeiten minimiert und Kapazitäten optimal genutzt.

Proaktives Monitoring und Anomalie-Erkennung

Mit KI lassen sich Netzwerk-Logs und Telemetriedaten in Echtzeit analysieren. Anomalien, Leistungseinbrüche oder verdächtige Traffic-Muster werden automatisch erkannt, bevor sie zu Störungen führen.

Erkennung ungewöhnlicher Latenz- oder Paketverlustspitzen
Automatische Alert-Generierung und Ticketanlage
Priorisierung kritischer Dienste basierend auf SLAs

Automatisierte Fehlerbehebung und Routineaufgaben

KI-gestützte Systeme bieten virtuelle Assistenten, die bei der Diagnose helfen oder Standardaufgaben selbständig ausführen. So kann beispielsweise ein Passwort-Reset oder ein Firmware-Update automatisch angestoßen werden.

Rollout von Konfigurationsänderungen per Template
Selbstheilende Regeln für bekannte Fehlerbilder
Chatbot-Support für Erstlösungen direkt im Ticket

Intelligentes Kapazitäts- und Ressourcenmanagement

Durch Machine-Learning-Modelle lassen sich Bandbreiten- und Lastprognosen erstellen. Die Infrastruktur passt sich dynamisch an Lastspitzen an und verhindert Engpässe im Vorfeld.

Vorhersage von Nutzer- und Anwendungs-Peaks
Dynamische Allokation von VLANs und QoS-Profilen
Automatischer Lastausgleich zwischen Links

Sicherheit und Resilienzsteigerung

KI-Tools erkennen Muster von Cyberangriffen, scannen kontinuierlich nach Schwachstellen und koordinieren automatisierte Gegenmaßnahmen. So wird die Netzwerkresilienz erhöht und Angriffe werden abgewehrt, noch bevor sie eskalieren.

KI-basierte Intrusion-Detection und Network-Detection-Response
Automatisches Isolieren kompromittierter Segmente
Echtzeit-Forensik und Anomalie-Alerts

Automatisierte Konfiguration und Provisionierung

KI-gestützte AIOps-Plattformen konfigurieren und provisionieren Netzwerkgeräte im Batch-Modus. Neue Standorte oder IoT-Geräte lassen sich so per Mausklick in den Live-Betrieb übernehmen.

Funktion	Beschreibung	Beispiel-Tool
Template-basierte Provisionierung	Geräte werden automatisch anhand vordefinierter Vorlagen konfiguriert	HPE Aruba Central
Hierarchische Gruppenverwaltung	Skalierbare Verwaltung großer Gerätepools	Juniper Mist AIOps
KI-Konfigurationsempfehlungen	Optimale Load-Balancing- und QoS-Settings	Cisco DNA Center AIOps

Auswahlkriterien und nächste Schritte

Datenbasis: Qualität und Vollständigkeit der Telemetriedaten sicherstellen
Integration: Schnittstellen zu Ihrem Monitoring- und Ticket-System prüfen
Compliance & Security: DSGVO- und ISO-27001-Konformität gewährleisten
Pilotprojekt: Proof-of-Concept für ein isoliertes Teilnetzwerk durchführen

Möchten Sie konkrete Tool-Evaluierungen, Best-Practice-Workshops oder ein maßgeschneidertes PoC-Konzept? Ich unterstütze Sie gerne mit detaillierten Handlungsempfehlungen.

Genki Absmeier

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