Fix it before it’s broken – Eine Zukunft ohne Systemausfall

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.