KI verändert den IT-Betrieb

Datadog: Über 100 Neuerungen für einfachere IT- und Security-Ops

Datadog
Bildquelle: T. Schneider / Shutterstock.com

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Entwicklung von Software, sondern auch deren Betrieb und Absicherung. Anwendungen entstehen schneller, Infrastrukturen werden komplexer und gleichzeitig steigen die Anforderungen an Sicherheit und Überwachung.

Auf seiner Kundenkonferenz DASH hat Datadog mehrere neue Technologien vorgestellt, die Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützen sollen.

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Im Mittelpunkt stehen dabei automatisierte Betriebsabläufe, die Überwachung von KI-Systemen sowie neue Ansätze für die Verwaltung großer Datenmengen.

Mit der wachsenden Verbreitung von KI-Agenten und automatisierten Entwicklungswerkzeugen verändert sich die tägliche Arbeit von IT-Teams grundlegend. Prozesse, die bislang manuell durchgeführt wurden, werden zunehmend von intelligenten Systemen übernommen.

Datadog erweitert deshalb seine KI-Plattform „Bits AI“ um zusätzliche Funktionen. Während die Lösung bislang vor allem für die Analyse von Störungen und Fehlerursachen eingesetzt wurde, soll sie künftig deutlich mehr Aufgaben eigenständig übernehmen können.

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Nach Angaben des Unternehmens kann das System Auffälligkeiten in IT-Umgebungen erkennen, mögliche Ursachen analysieren und Handlungsempfehlungen aussprechen. In definierten Szenarien sollen Korrekturmaßnahmen sogar automatisiert ausgeführt werden können. Darüber hinaus begleitet die Plattform Softwareänderungen vom ersten Code bis zum Produktivbetrieb und überwacht deren Auswirkungen.

KI-Agenten werden selbst zum Sicherheitsrisiko

Mit der zunehmenden Nutzung von KI-Agenten entstehen neue Angriffsflächen. Viele dieser Systeme erhalten Zugriff auf sensible Daten, Unternehmensanwendungen oder externe Kommunikationskanäle. Fehlerhafte oder manipulierte Eingaben können daher weitreichende Folgen haben.

Vor diesem Hintergrund hat Datadog eine neue Sicherheitslösung vorgestellt, die speziell auf den Schutz von KI-Agenten ausgerichtet ist. Ziel ist es, verdächtige Verhaltensmuster frühzeitig zu erkennen und Manipulationsversuche zu identifizieren.

Anders als klassische Sicherheitslösungen analysiert das System nicht nur einzelne Eingaben, sondern bewertet das Verhalten eines KI-Agenten über mehrere Verarbeitungsschritte hinweg. Dadurch sollen auch komplexere Angriffe sichtbar werden, die bei herkömmlichen Prüfverfahren unentdeckt bleiben könnten.

Datenmengen wachsen schneller als die Budgets

Ein weiteres Problem vieler Unternehmen sind die rasant steigenden Datenmengen. Insbesondere KI-Anwendungen erzeugen große Mengen an Protokoll- und Telemetriedaten, die für Überwachung, Fehleranalyse und Sicherheitszwecke benötigt werden.

Dadurch stehen viele IT-Abteilungen vor einem Zielkonflikt: Werden sämtliche Daten gespeichert, steigen die Kosten erheblich. Werden Daten gelöscht, geht möglicherweise wichtige Transparenz verloren.

Mit einem neuen Bereitstellungsmodell soll dieses Problem entschärft werden. Dabei verbleiben die Daten in der Cloud-Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens und werden dort verarbeitet. Auf diese Weise sollen Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten erhalten und gleichzeitig die Kosten besser steuern können.

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Individuelle KI-Agenten für betriebliche Abläufe

Neben der Überwachung und Absicherung von KI-Systemen rückt auch deren Entwicklung stärker in den Fokus. Unternehmen setzen zunehmend auf spezialisierte Agenten, die bestimmte Aufgaben automatisieren – etwa die Bearbeitung von Störungen, die Erstellung von Berichten oder die Durchsetzung interner Richtlinien.

Für diesen Bereich hat Datadog einen neuen Baukasten vorgestellt, mit dem Unternehmen eigene KI-Agenten entwickeln und verwalten können. Die Agenten sollen innerhalb bestehender Kontroll- und Sicherheitsmechanismen arbeiten und sich an individuelle Anforderungen anpassen lassen.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Werkzeugen wächst auch der Bedarf an Transparenz. Unternehmen möchten nachvollziehen können, wie häufig solche Systeme genutzt werden, welche Aufgaben sie übernehmen und welche Kosten dabei entstehen.

Aus diesem Grund stellte Datadog eine zentrale Verwaltungs- und Überwachungslösung für KI-Agenten und KI-gestützte Entwicklerwerkzeuge vor. Damit sollen Unternehmen besser beurteilen können, welchen Beitrag KI-Systeme tatsächlich zur Produktivität leisten und in welchen Bereichen noch Optimierungsbedarf besteht.

Der Betrieb von IT-Systemen wird zunehmend autonom

Die auf der DASH-Konferenz vorgestellten Entwicklungen verdeutlichen einen grundlegenden Trend: KI wird nicht mehr nur zur Unterstützung einzelner Aufgaben eingesetzt, sondern übernimmt zunehmend operative Verantwortung in Entwicklung, Betrieb und Sicherheit.

Datadog reagiert damit auf die wachsende Komplexität moderner IT-Landschaften. Im Fokus stehen dabei automatisierte Abläufe, die Überwachung von KI-Agenten und ein besseres Verständnis darüber, wie künstliche Intelligenz den Betrieb digitaler Systeme verändert. Für Unternehmen dürfte die Frage künftig weniger sein, ob KI eingesetzt wird – sondern wie sich deren Aktivitäten kontrollieren, absichern und wirtschaftlich bewerten lassen.

(red/Datadog)

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