Thought Leadership
Präventives AIOps transformiert die Arbeitsweise von IT-Organisationen. Statt erst auf Störungen zu reagieren, rückt die vorausschauende Steuerung von Systemen in den Mittelpunkt.
Mithilfe KI-gestützter Auswertungen und automatisierter Entscheidungen lassen sich verteilte IT-Landschaften stabiler betreiben und Prozesse nachhaltig verbessern. Für viele IT-Teams gehören komplexe Abhängigkeiten, dynamisch wachsende Microservices und stetig steigende Datenvolumina längst zum Alltag. Die Systeme werden immer umfangreicher, während menschliche Analysefähigkeit zunehmend an Grenzen stößt. Jeder zusätzliche Service erhöht den Bedarf an Transparenz, um kritische Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu vermeiden.
Neue Anforderungen im IT-Betrieb
Klassische Betriebsmodelle sind der Flut an Logs, Events und Metriken moderner OT- und IT-Strukturen kaum noch gewachsen. Aus diesem Grund gewinnt der Einsatz Künstlicher Intelligenz an Bedeutung. KI kann große Datenmengen auswerten, wiederkehrende Muster identifizieren und Zusammenhänge sichtbar machen, die sonst verborgen bleiben. In Kombination mit Observability, Analytik und Automatisierung entsteht ein neues Verständnis von IT-Betrieb.
Dieses Konzept wird als präventives AIOps bezeichnet. Es ergänzt traditionelle Ansätze, die erst aktiv werden, wenn Störungen bereits Auswirkungen zeigen. Präventive AIOps greift früher ein, da Analyse und Gegenmaßnahmen automatisiert erfolgen. Ziel ist es, potenzielle Probleme zu erkennen und zu entschärfen, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.
Auf diese Weise lassen sich Risiken und Engpässe früh sichtbar machen. Der Fokus verlagert sich vom reinen Krisenmanagement hin zu einer langfristig orientierten Planung. Der IT-Betrieb wird damit konsequent auf kontinuierliche Optimierung ausgerichtet.
Plattform und Architektur als Grundlage
Eine zentrale Voraussetzung für präventives AIOps ist eine konsolidierte Plattform, auf der alle relevanten Daten zusammengeführt werden. Sie ermöglicht es, Abhängigkeiten schneller zu durchdringen und ein ganzheitliches Bild der Infrastruktur zu erhalten. Gleichzeitig liefern integrierte KI-Analysen Unterstützung dabei, komplexe Systemzusammenhänge verständlich aufzubereiten.
Moderne Technologien wie Kubernetes erhöhen Dynamik und Komplexität erheblich. Umso wichtiger ist eine Plattform, die diese Eigenschaften abbilden kann. Ein detailliertes Topologie-Mapping stellt sämtliche Komponenten und ihre Beziehungen dar. Durch kontinuierliches verteiltes Tracing bleibt diese Abbildung stets aktuell.
Solche Plattformen unterstützen nicht nur bei der Bewertung aktueller Situationen. Sie erlauben es auch, Entwicklungen über längere Zeiträume hinweg zu beobachten. Entscheidungen basieren dadurch auf belastbaren Daten, was Planungssicherheit erhöht und Risiken reduziert.
Typische Anwendungsfelder von AIOps
AIOps zielt darauf ab, Prozesse zu automatisieren und Risiken möglichst früh zu identifizieren. Gerade in Multi-Cloud-Strukturen können kleinste Abweichungen weitreichende Folgen haben. KI-gestützte Automatisierung unterstützt hier zentrale IT-Prozesse wie Incident-, Problem- und Event-Management. Ohne diese Unterstützung müssten Teams zahlreiche Datenquellen manuell auswerten, um Ursachen von Störungen zu finden.
Auch in der Softwareentwicklung kommt AIOps zum Einsatz. Es analysiert Build-, Test- und Deployment-Prozesse und erkennt Muster, die auf instabile Releases oder fehlerhafte Änderungen hindeuten. Dadurch steigt die Zuverlässigkeit von Release-Prozessen, während Entwicklungszyklen kürzer und berechenbarer werden.
Im Bereich IT-Security hilft AIOps dabei, ungewöhnliche Datenströme und Interaktionen frühzeitig zu erkennen. Potenzielle Risiken treten klarer hervor und ergänzen bestehende SIEM-Ansätze sowie weitere Security-Werkzeuge. Automatisierte Analysen verkürzen die Zeit bis zur Identifikation von Angriffsflächen und ermöglichen schnellere Gegenmaßnahmen als viele klassische Sicherheitslösungen.
Bedeutung von Datenqualität und Analysemodellen
Die Leistungsfähigkeit von AIOps hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Informationen aus Infrastruktur, Anwendungen und Nutzerinteraktionen müssen vollständig, aktuell und korrekt sein. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu unsicheren Ergebnissen und mindern den Nutzen der Analysen.
Neben der Datenbasis ist auch die Wahl der Analyseverfahren entscheidend. Machine-Learning-Modelle erfordern aufwändige Trainingsphasen und reagieren sensibel auf Veränderungen. Sie sind besonders gut darin, Abweichungen im Verhalten von Services zu erkennen und auf mögliche Probleme hinzuweisen. Die Ursachen dieser Abweichungen können sie jedoch nicht erklären.
Hier kommen deterministische Verfahren ins Spiel. Sie modellieren Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge entlang der Systemtopologie und liefern nachvollziehbare Erklärungen. So lässt sich erkennen, ob eine Überlastung, ein fehlerhaftes Deployment oder eine externe Abhängigkeit verantwortlich ist. Wenn beispielsweise ein Onlinehändler seinen Checkout-Prozess mit AIOps überwacht, erkennt ein Machine-Learning-Modell während einer Hochlastphase ungewöhnlich steigende Antwortzeiten und eine erhöhte Abbruchrate im Warenkorb. Das System meldet eine Abweichung vom Normalverhalten, kann die Ursache jedoch nicht benennen.
Erst ein deterministisches Analysemodell zeigt den Zusammenhang: Ein neues Deployment des Warenkorb-Services erzeugt zusätzliche Anfragen an einen externen Payment-Dienst, der daraufhin drosselt. Die Verzögerung wirkt sich auf den gesamten Checkout aus.
Das Beispiel verdeutlicht, dass erst hochwertige, vollständige Daten und die Kombination aus statistischer Anomalieerkennung und erklärbaren Ursache-Wirkungs-Modellen zu belastbaren Entscheidungen führen.
Die Kombination beider Ansätze ermöglicht eine umfassende Sicht auf das System und verbessert die Qualität von Entscheidungen deutlich.
Auswirkungen auf Zusammenarbeit und Arbeitsweise
Präventives AIOps stärkt die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung, Betrieb und Security. Alle Beteiligten greifen auf dieselbe Datenbasis zu und arbeiten mit einem gemeinsamen Verständnis der Systeme. Entscheidungen werden dadurch transparenter und technologische Einschätzungen rücken näher zusammen.
Für die Mitarbeitenden verändert sich der Arbeitsalltag spürbar. Automatisierte Abläufe und KI-basierte Entscheidungen müssen verstanden und eingeordnet werden. Wiederkehrende Routinetätigkeiten verlieren an Bedeutung, während konzeptionelle Aufgaben und Bewertungskompetenz wichtiger werden. Mitarbeitende entscheiden häufiger, wann Automatisierung sinnvoll ist und wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt.
Damit verschieben sich auch die Anforderungen an Rollen und Kompetenzen. Analytisches Denken sowie der souveräne Umgang mit KI-Werkzeugen gewinnen an Gewicht. Menschen bleiben ein zentraler Bestandteil des IT-Betriebs und gestalten die Systeme aktiv. Präventives AIOps erweitert ihre Handlungsmöglichkeiten und unterstützt sie dabei, schneller und präziser zu arbeiten. Langfristig steigt so die Qualität des IT-Betriebs und die Widerstandsfähigkeit der gesamten Infrastruktur.
