AIOps wird von Experten weiterhin als das nächste „große“ Ding in der IT bezeichnet, aber wie bei so vielen Technologieforschungsprojekten muss es noch einen Bruchteil der versprochenen Utopie liefern. Die Prämisse ist auf hohem Niveau gut, aber adressiert sie wirklich die Kernherausforderungen, die Sie heute und in absehbarer Zukunft haben? Wie können Sie den Infrastrukturbetrieb jetzt mit der erforderlichen Agilität vorantreiben und nicht nur mit einem leeren Versprechen von KI stecken bleiben?
AIOps klingt zu gut, um wahr zu sein.
Setzen Sie es ein und es wird Ihre IT-Betriebsprobleme finden und lösen. Doch wie bei vielen anderen Trends bricht die Geschichte zusammen, wenn sie mit der heutigen Realität verglichen wird. Sicher, die Prämisse scheint gut, aber adressiert sie wirklich die Herausforderung, vor der wir heute stehen?
Kann AIOps Ihren Geschäftsfall heute lösen? AIOps soll sich auf die Orchestrierung aller Ressourcen konzentrieren, nicht nur auf Netzwerke. Das Versprechen ist eine elastische Kapazität basierend auf der Nachfrage. Das Problem mit AIOps geht weit über die heutige Realität hinaus, und aktuelle Technologien sind in der Regel anbieterspezifisch oder liefern nur äußerst begrenzte Ergebnisse. Darüber hinaus ist das Versprechen, dass AIOps automatisch lernt, was zu tun ist, und diese Änderungen einfach ausführt, fehlerhaft.
Die heutige Realität ist eine Herausforderung der Größenordnung, nicht des Wissens. AIOps verspricht, KÜNSTLICH operatives WISSEN ZU SCHAFFEN, aber in Wirklichkeit, und das würden die meisten IT-Leiter bestätigen, haben wir bereits die Fachexperten, die nahezu jedes operative Problem lösen können. Das Problem heute ist in der Tat eine der Größenordnung, nämlich wie man diese Fachexperten skaliert, um ihr Wissen und ihre Expertise global durch den Rest ihrer Teams ausführbar.
Erschwerend kommt hinzu, dass sich die IT an einem Wendepunkt befindet. Der einst vorherrschende Reichtum an Netzwerkingenieuren versiegt langsam. Es gibt keine Garantie dafür, dass Ihr Ingenieur mit dem undokumentierten Stammesnetzwerkwissen morgen noch hier ist.
Und Unternehmen verlangsamen die Nutzung von Netzwerkinfrastrukturen nicht, wenn überhaupt, expandieren sie schnell und gehen in die Cloud, um zusätzliche Kapazitäten zu erhalten. Das in diesen Fachexperten enthaltene Wissen ist also ein kostbares Gut, das erfasst und so schnell wie möglich im gesamten Unternehmen verfügbar gemacht werden muss.
Ist KI überbewertet?
AIOps schießt heute auf das falsche Ziel. Es ignoriert die enorme Menge an Wissen und Erfahrung, die derzeit in jedem Unternehmen steckt, und verspricht, diese durch eigene Prozesse zu ersetzen. Der gesunde Menschenverstand sagt, dass dies nicht besser sein kann als die bewährten Prozesse, die von Fachexperten erstellt wurden. Durch Ignorieren der KMUs ist AIOps so konzipiert, dass es mit einer leeren Leinwand beginnt. Indem sie sich auf „KI“ konzentriert, geht die INDUSTRIE einfach das falsche Problem an. Eine Erinnerung wert sind die Tausende von gescheiterten KI-Projekten der letzten 20 Jahre und die damit verbundenen enormen Investitionen und langen Entwicklungszyklen, die wenig oder gar nichts vorzuweisen haben.
Laut Gartner sollten I&O-Führungskräfte, die für Infrastruktur, Betrieb und Cloud-Management verantwortlich sind: „Fokussieren Sie sich auf greifbare und inkrementelle Geschäftsergebnisse mit quantitativen wertbasierten Nachweispunkten. Vermeiden Sie den AIOps-Hype.“ Allerdings ist die Automatisierung von vorhandenem Wissen und Best Practices der neueste Stand der Technik und kann heute mit der Geschwindigkeit der Maschine und in großem Maßstab ausgeführt werden – mit den nahezu garantierten Ergebnissen, die heute so dringend benötigt werden.
Gartner® Gartner, „Market Guide for AIOps Platforms“, Pankaj Prasad, Padraig Byrne, Gregg Siegfried, 30. Mai 2022. GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder seinen verbundenen Unternehmen in den USA und international und ist hierin mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
AIOPS versus Automatisierung
AIOps-Plattformen gibt es schon seit einigen Jahren, aber erfolgreiche Bereitstellungen erfordern Zeit und Mühe. Die Time to Any Value vieler AIOps-Plattform-Tool-Bereitstellungen wird in Monaten oder Jahren gemessen und liefert normalerweise weit weniger als zuvor erwartet, was zu Unzufriedenheit und Desillusionierung in Bezug auf das Marktsegment geführt hat.
Gartner® Gartner, „Market Guide for AIOps Platforms“, Pankaj Prasad, Padraig Byrne, Gregg Siegfried, 30. Mai 2022. Gartner ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder seinen verbundenen Unternehmen in den USA und international und ist hierin mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
Organisationen, die AIOps versucht haben, betrachten ihre Pilotprojekte nur als Forschungsprojekte. Während das Versprechen eines intelligenteren Betriebs normalerweise mit einer Diskussion über „KI“ beginnt, besteht ein erfolgreicherer und bewährterer Ansatz darin, sich auf die Automatisierung des Betriebswissens zu konzentrieren, auf das wir bereits Zugriff haben, da dies eine bereits allgemein anerkannte Ressource ist heute.
Der heutige Fokus auf „Automatisierung“ statt auf „KI“ ist der intelligentere Ansatz, der heute so weit gesucht wird. Eine erfolgreiche Automatisierung ist möglich, weil NetOps bereits über das Wissen verfügt, das eigentliche Problem besteht weiterhin darin, es zu nutzen und zu skalieren.
Eine bewährte Automatisierungslösung zur Erfüllung der heutigen NetOps-Anforderungen
Für den Netzwerkbetrieb führt die Automatisierung des vorhandenen NetOps-Wissens und der Best Practices in großem Maßstab zu erheblichen greifbaren und messbaren Betriebsergebnissen. Es beginnt mit einer intelligenten Plattform, die eine vollständige Echtzeit-Sichtbarkeit des gesamten Netzwerks bietet, mit allen Leistungs- und Konfigurationsdetails, die für jede Netzwerkkomponente und ihren Kontext erforderlich sind. Auf dieser Grundlage lässt die Fähigkeit, Problemlösungsexpertise und Fachexpertenwissen zu erfassen und zu teilen, die Betriebsautomatisierung Wirklichkeit werden.
Operative Größe und Effizienz sind die aktuellen Themen und NetOps ist gezwungen, innovativ zu sein. Sie können sich nicht mehr den Luxus leisten, einfach mehr Ressourcen hinzuzufügen, um zu skalieren, also wenden sich diese Organisationen bewährten Automatisierungsansätzen zu, um ihre betrieblichen Anforderungen strategisch zu unterstützen.
Während Automatisierung die Transformationsantwort für NetOps ist, haben viele IT-Experten ihr Verständnis der Automatisierung für NetOps auf die Day-0- und Day-1-Szenarien beschränkt. Im Wesentlichen neue Geräte zum Laufen bringen. Sie haben jedoch den langfristigen und wesentlich wirkungsvolleren Wert von Day-2-Operationen übersehen…. die Infrastruktur am Laufen zu halten, wie es das Geschäft erfordert. Der Wert der Tag-2-Automatisierung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, da er den kombinierten Wert der Tag-0- und Tag-1-Automatisierung um den Faktor 100 oder mehr in den Schatten stellt.
Der Tag-2-Betrieb konzentriert sich darauf, den Wert von IT-Services über die Lebensdauer der Infrastruktur bereitzustellen. Die geschäftlichen Anforderungen des Netzwerks variieren von Dienst zu Dienst und von Anwendung zu Anwendung, sodass der operative Fokus von Tag 2 Unternehmen die Gewissheit gibt, dass all diese geschäftlichen Anforderungen kontinuierlich erfüllt werden. Und aufgrund der daraus resultierenden langen Liste all dieser Anforderungen wird die Automatisierung bei Skalierung zur perfekten Plattform, um dies ohne den traditionellen Overhead zu ermöglichen, der mit der Einstellung zusätzlicher Bediener und Ingenieure verbunden ist.
Mit Blick auf das, was als nächstes im Jahr 2023 ansteht, können wir Ihnen dabei helfen, intelligentere Wege zu finden, um Ihre bestehenden Probleme in großem Umfang anzugehen, ohne dass eine entsprechende Anzahl von Fachexperten auf der ganzen Welt eingestellt werden muss, und sogar den betrieblichen Herausforderungen begegnen verhindern, dass Probleme von vornherein auftreten. Sobald eine Automatisierungsplattform für NetOps bereitgestellt wurde, kann sie proaktiv nach kleineren Problemen suchen, bevor sie sich in der Produktion manifestieren.