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Nahezu alle befragten deutschen Unternehmen gaben an, dass herkömmliche AIOps-Modelle nur einen begrenzten Wert liefern und Teams die Datenflut nicht bewältigen können.
Unternehmen setzen weiterhin auf Multi-Cloud-Umgebungen und Cloud-native Architekturen, um eine schnelle Transformation zu ermöglichen und sichere Innovationen zu liefern. Doch trotz der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität, die diese modernen Cloud-Ökosysteme bieten, haben Unternehmen Schwierigkeiten, die explosionsartige Zunahme der von ihnen erzeugten Daten zu bewältigen – so eine der Kernaussagen des Reports »The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies« [1]. Die Ergebnisse der von Dynatrace in Auftrag gegebenen weltweiten Untersuchung unterstreichen die Notwendigkeit einer ausgereiften KI-, Analyse- und Automatisierungsstrategie, die über traditionelle AIOps-Modelle hinausgeht, um einen dauerhaften Mehrwert für Unternehmen sicherzustellen.
Die internationale Befragung von 1.300 CIOs, CTOs und weiteren leitenden Technologieverantwortlichen wurde in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern durchgeführt – darunter knapp die Hälfte in Europa und gut 100 in Deutschland. Es zeigt sich, dass das Gros der Unternehmen zwar AIOps einsetzen, doch der Nutzen oft noch begrenzt ist. So haben 84 Prozent der deutschen Unternehmen AIOps eingeführt, um die Komplexität der Verwaltung ihrer Multi-Cloud-Umgebung zu reduzieren (weltweit 72 Prozent). Doch gaben ganze 99 Prozent der deutschen Befragten an, dass probabilistische maschinelle Lernansätze den Wert von AIOps einschränken (weltweit 97 Prozent). Der Grund liegt im erforderlichen manuellen Aufwand für die Gewinnung zuverlässiger Erkenntnisse. Das ist für die Geschäftsergebnisse – beispielsweise die Customer Experience – für viele deutsche Unternehmen problematisch.
Wichtige Ergebnisse der Studie:
- Die durchschnittliche Multicloud-Umgebung umfasst 12 verschiedene Plattformen und Services.
- Im Durchschnitt verwenden Unternehmen 10 verschiedene Überwachungs- und Beobachtungstools, um Anwendungen, Infrastruktur und Benutzererfahrung zu verwalten.
- 99 Prozent der deutschen Unternehmen geben an, dass die Komplexität ihres Technologie-Stacks in den letzten 12 Monaten zugenommen hat, und 51 Prozent sagen, dass sie weiter zunehmen wird (weltweit 88 Prozent).
- 82 Prozent der deutschen Technologieführer sagen, dass die Anzahl der Tools, Plattformen, Dashboards und Anwendungen, auf die sie angewiesen sind, die Verwaltung einer Multi-Cloud-Umgebung noch komplexer macht (weltweit 85 Prozent).
- 85 Prozent der befragten deutschen Teilnehmer sagen, dass die Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen es schwieriger macht, herausragende Kundenerfahrungen zu liefern (87 Prozent weltweit); 77 Prozent meinten, dass Anwendungen schwieriger zu schützen seien (84 Prozent weltweit).
- 80 Prozent der deutschen Studienteilnehmer bemerken, dass Cloud-native Technologie-Stacks eine rasante Datenzunahme erzeuge, die von Menschen nicht mehr zu bewältigen sei (weltweit 86 Prozent).
- 87 Prozent der deutschen Technologieverantwortlichen geben an, dass manuelle Ansätze für die Protokollverwaltung und -analyse nicht mit dem Tempo der Veränderungen in ihrem Technologie-Stack und den dabei anfallenden Datenmengen Schritt halten können (weltweit 81 Prozent).
- 83 Prozent der befragten deutschen Experten sagen, dass die Zeit, die ihre Teams für die Wartung von Überwachungstools und die Aufbereitung von Daten für die Analyse aufwenden, bei der Zeit für Innovationen fehlt (weltweit 81 Prozent).
Bernd Greifeneder, CTO bei Dynatrace, ordnet den CIO-Report ein. Er sieht die Schwierigkeiten und Herausforderungen der aktuellen Situation und gibt einen möglichen Lösungsansatz.
»Cloud-native Architekturen sind für moderne Unternehmen unverzichtbar geworden. Sie bieten ihnen die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität, die sie benötigen, um Innovationen zu schaffen. Mit der zunehmenden Ausdehnung dieser Architekturen wächst jedoch auch die Komplexität ihrer Technologie-Stacks.
Zahlreiche unterschiedliche Cloud-Plattformen und -Services unterstützen selbst einfachste digitale Transaktionen. Die riesige Menge an Daten, die diese Umgebungen produzieren, erschwert es aber zunehmend, Anwendungen zu überwachen und abzusichern. Infolgedessen leiden wichtige Geschäftsergebnisse wie die Kundenerfahrung, und es wird immer schwieriger, sich vor fortschrittlichen Cyber-Bedrohungen zu schützen.
Ohne die Fähigkeit, diese Menge an unterschiedlichsten Daten aus Cloud-nativen Architekturen in Echtzeit in kontextrelevante Erkenntnisse umzuwandeln, haben IT-, Entwicklungs- und Security-Teams sowie Businessteams Schwierigkeiten zu verstehen, was in ihrer Umgebung passiert, und es fehlen ihnen Einblicke, um Probleme schnell und entschlossen zu lösen. Viele Unternehmen setzen zwar AIOps ein, doch der Nutzen ist oft begrenzt, da sie sich auf probabilistische Methoden verlassen, die ungenau und zeitaufwändig in der Umsetzung sein können. Um die Komplexität moderner Technologie-Stacks zu überwinden, benötigen Unternehmen fortschrittliche KI-, Analyse- und Automatisierungsfunktionen. Durch die Vereinheitlichung verschiedener Daten, die Beibehaltung ihres Kontexts und die Unterstützung von Analysen und Automatisierung mit einer hypermodalen KI, die mehrere Techniken, einschließlich kausaler, vorhersagender und generativer KI, kombiniert, können Teams eine Fülle von Erkenntnissen aus ihren Daten gewinnen. Das fördert eine intelligentere Entscheidungsfindung sowie eine intelligente Automatisierung und effizientere Arbeitsweisen.«
[1] Die Studie basiert auf einer von Coleman Parkes durchgeführten und von Dynatrace in Auftrag gegebenen weltweiten Umfrage unter 1.300 CIOs, CTOs und weiteren leitenden Technologieverantwortlichen, die in großen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern für IT-Betrieb und DevOps-Management zuständig sind. Die Stichprobe umfasste 200 Befragte in den USA, 100 in Lateinamerika, 600 in Europa, 150 im Nahen Osten sowie 250 im asiatisch-pazifischen Raum.
https://www.dynatrace.com/info/reports/state-of-observability-2024/
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