Der Albtraum ein jener Organisation: Systemausfälle, die nicht nur Kosten, sondern auch bleibende Schäden verursachen können. Doch wie schützt man sich gegen solch einen Blackout? Predictive Maintenance ist eine Antwort – intelligente Algorithmen, die noch vor Absturz der Plattform eingreifen.
Ein Arbeiten ohne digitale Infrastruktur ist kaum mehr vorstellbar. Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud-basierte Lösungen, um Produktions- und Arbeitsprozesse zu optimieren. Doch was passiert, wenn das System ausfällt oder eine Störung auftritt? Schon ein kurzer Ausfall kann schwerwiegende Konsequenzen haben und kostenintensive Reparaturen, Datenverlust oder gar Produktionsausfälle verursachen. Der Schlüssel zur Ausfallsicherheit von Plattformen und Anwendungen liegt in Predictive Maintenance, also in der Nutzung von Überwachungstechnologien, die Systemstörungen noch vor dem Auftreten identifizieren und beheben können. Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning lassen sich dabei Systemtests automatisieren und potenzielle Funktionsstörungen präventiv beheben.
Ein stabiler Start
Schon bei der Implementierung von Applikationen ist es wichtig, auf Plattformstabilität zu achten und intelligente Techniken zur Ausfallprävention einzusetzen. Fehler entstehen häufig, wenn bei der Entwicklung eines Systems Kontrollansätze vernachlässigt werden. Durch Continuous Deployment, zum Beispiel, kann dem vorgebeugt werden. Kontinuierliches Testing bei jedem Deployment schafft die Basis für ein stabil laufendes System. Hierzu empfiehlt es sich, die jeweiligen Tests noch vor der Entwicklung des zu testenden Moduls zu programmieren. Diese Methode sorgt für einen Prüfungsstandard im System, welcher durch kongruente Tests die Mehrzahl an Fehlern verhindert und die Fehlerresistenz erhöht.
Eine weitere Fehlerquelle steckt im mangelnden Risikomanagement aufseiten der digitalen Infrastruktur. Bereits bei der Entwicklung sind Prüfungs- und Maintenance-Prozesse zu bedenken, da Hardwareschäden selbst im besten System vorkommen. Mittels KI und Machine Learning kann hier eine Echtzeit-Überwachung implementiert werden, die kritische Muster frühzeitig erkennt und behebt. Viele Unternehmen setzen bereits auf Predictive-Maintenance-Technologien – gerade in der Industrie, wo an Hand von Umgebungstemperatur, Verschleißwerten, Laufleistung und anderen Variablen Wartungsbedarf genau vorhergesagt werden kann. Dieses Konzept lässt sich mit den richtigen Mitteln auch auf das Application Management übertragen.
Alles im Blick
Nach der Entwicklungsphase gilt es, das Monitoring aktiv in die digitale Wertschöpfung einzubinden. Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Systemüberwachung sind dabei parallele Analysen, die jede Systemebene gleichzeitig prüfen können. Auch hier gilt es, intelligente Technik, wie KI- oder ML-Tools, effizient zu nutzen, um Probleme vor der Entstehung zu beheben. Dazu sollte aufseiten der Applikation ein genaues Augenmerk auf den Requests-per-Minute liegen, um die Auslastung des Systems zu beobachten. Gleichzeitig sollte die Beanspruchung der einzelnen Ressourcen der Infrastruktur erfasst werden und der verfügbare Arbeitsspeicher, die CPU-Last und der Durchsatz (IOPS) konstant gemessen werden.
Zu bekannten Monitoring Tools zählen dabei Dynatrace, New Relic oder auch AppDynamics. In einer kurzen Anlernphase erfassen die Tools die Normalwerte des Systembetriebs, um später Abweichungen frühzeitig zu erkennen. Durch eine holistische Überwachung der Applikation und Infrastruktur entfallen lästige Root-Cause-Analysen, da Fehlerquellen auf allen Systemebenen gleichzeitig identifiziert werden können.
Zudem bietet ein umfassendes Monitoring deutliche Sicherheitsvorteile, besonders bei der Nutzung von Cloud-Lösungen. Zunehmend müssen sich Unternehmen gegen Hackerangriffe schützen, die auf verschiedensten Ebenen eines Unternehmens auftreten können. Ein häufiges Problem ist dabei etwa die Versendung von Malware an Mitarbeiter:innen. Durch die Nutzung von Monitoring Tools, beispielsweise Sysdig, können Warnprozesse in die Systemüberwachung implementiert werden und automatisierte Sicherheitsmeldungen die Gefahren für sensible Daten hervorheben. Dabei lässt sich KI-Technologie einsetzen, die selbstlernend Risiken evaluiert und präventiv Probleme erfasst.
Risiko-Management
Der Übergang zu Cloud-basierten Systemen schreitet fort. Dabei setzen immer mehr Unternehmen in Deutschland auf Cloud-Lösungen, um operative Prozesse zu optimieren und automatisieren. Jedoch birgt diese Umstellung große Herausforderungen, insbesondere bei einem hohen Anteil an veralteter Legacy-Software in Systemlandschaften. Daher ist bei einer solch komplexen Systemverlagerung ein genaues Change-Management sowie IT-Expertise gefragt, um die Organisationsveränderung effektiv umzusetzen und Risiken zu minimieren. Der Schlüssel zum Erfolg ist ein Investment in qualifiziertes Fachpersonal, welches Infrastruktur- und Geschäftsthemen als Chance der Softwareentwicklung sieht und umsetzt. Die Realisierung eines Infrastructure-as-Code-Ansatzes erlaubt nicht nur operative Automatisierungen, sondern erhöht auch Flexibilität sowie Testbarkeit von Prozessen. Sollte es nun zu einem Systemausfall kommen, können daraus wertvolle Daten generiert werden, die von geschulten Mitarbeiter:innen und KI ausgewertet und zur Systemoptimierung genutzt werden können.
Aus Fehlern lernt man – das gilt auch für den Einsatz von Monitoring-Tools. Daher sollte eine gute Risikoerfassung Incident-Management-Prozesse beinhalten, die Daten während einer Störung erfassen. Viele Monitoring-Tools erheben diese Schlüsselinformationen selbst und trainieren damit ihre Problemmustererkennung. Auf allen Schichten einer digitalen Plattform kann eine solche Mustererkennung durchgeführt werden, dabei lassen sich Abweichung in verschiedenen Komponenten (Frontend, Backend, Server) sofort gezielt auf Fehler testen.
Des Weiteren sind nicht-testbare Störfälle zu beachten, die durch außenstehende Faktoren, wie zum Beispiel einen Server-Ausfall, ausgelöst werden. Auch hier bietet maschinelles Lernen die Möglichkeit, Störungen frühzeitig zu erkennen und unmittelbar einzugreifen. Im Falle einer Überlastungen kann das System sich durch die Skalierung von Leistungen oder durch einen Neustart von Teilsystemen selbst schützen.
Predictive Maintenance – ein Fazit
Die Nutzung von intelligenten Monitoringtools bietet deutliche Vorteile bei der frühzeitigen Erkennung von Systemproblemen und Schadensprävention. Jedoch sollte man Voraussetzungen für die Implementierung solcher Technologien beachten. Eine solide Systementwicklung mit sofortigen Test- und Risikomanagement-Ansätzen ist ebenso erforderlich wie der Einsatz von Fachkräften und KI zur Erfassung von wichtigen Daten und Systemoptimierungen. Predictive Maintenance wird besser, je länger es im Einsatz ist – intelligentes Monitoring verbessert sich mit steigender Erfahrung.
