Mit Künstlicher Intelligenz und Maschinenlernen soll die neue IBM Lösung Watson AIOps IT-Infrastrukturen widerstandsfähiger machen, IT-Architekturen optimieren und automatisieren, Kosteneinsparungen erzielen, Störungen vermeiden und Downtime reduzieren. Wie die KI-gestützte Lösung genau funktioniert und was IBM damit auf dem Markt auszeichnet, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Sie kennen das sicherlich – wieder eine neue Technologie, wieder ein neuer Prozess und wieder müssen Sie dafür sorgen, dass Ihre IT-Infrastruktur einwandfrei läuft. Aber gibt es Lösungen, die Ihnen genau aufzeigen, wo mögliche IT-Vorfälle schlummern könnten? Gibt es Lösungen, die Ihnen Einblicke und Empfehlungen in Echtzeit geben kann, wie Sie gegebenenfalls auch komplexe IT-Probleme schnell beheben können?

Ja, es gibt sie: IBM Watson AIOps ist eine Anwendung auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinenlernens (ML), die aus unternehmenseigenen Daten gespeist wird, vor allem Protokolldaten der IT-Systeme. Diese Daten werden in einer semantischen Schicht aggregiert. Probleme werden erkannt, bevor sie auftreten, und automatisch gelöst. Die KI- und ML-Modelle optimieren und automatisieren den Betrieb der Systeme.

IBM Watson AIOps soll drei zentralen Herausforderungen bzw. Trends im Bereich des Cloud-Computings und IT-Managements gerecht werden:

1. Arbeitsabläufe in der IT modernisieren und transformieren.

Noch heute bearbeiten viele IT-Teams bei der Aussteuerung oder Problembehandlung der Systeme Topologie- sowie Protokolldaten, Tickets, Alarmmeldungen aus unterschiedlichen Systemen und nutzen eher statische Kommunikationsmittel. Diese Arbeitsweisen müssen zwangsläufig durch neue Workflows abgelöst werden, basierend auf integrierter Kommunikation, integrierter Datenbereitstellung, statistischer Analyse und Automatisierung.

2. Hybrid und Multi-Cloud

Studien und Analysen aus unterschiedlichen etablierten Quellen zeigen, dass rund 70 Prozent der Unternehmen, die die Public Cloud produktiv nutzen, auf mehrere Cloud-Anbieter zurückgreifen. Bedingt wird dieser Trend durch die Notwendigkeit, herstellerspezifische Stärken mit unternehmenseigenen Ressourcen zu kombinieren. Der Bedarf für Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen führt zu Komplexität, die bewältigt werden muss. Einerseits erkennen die IT-Entscheider, je vertrauter sie mit der Public- bzw. Hybrid- bzw. Multi-Cloud sind, dass sie ihre laufenden Ausgaben so optimieren müssen, dass die Leistung nicht beeinträchtigt wird.

Andererseits stehen die CIOs vor der Herausforderung, die richtige Kombination – die richtige Cloud-Strategie – zu finden und sie so zu operationalisieren, dass sie das Spannungsviereck aus Schnelligkeit, Skalierbarkeit, Agilität und Kosten befriedigen. Dies geschieht vor der Erkenntnis, dass es eigentlich keine „richtige“ Cloud-Strategie gibt. Beziehungsweise, dass die richtige Cloud-Strategie von der Überzeugung ausgeht, dass es keine richtige Cloud-Strategie gibt; dass es keine geben kann. Jedenfalls nicht für eine längere Zeit. Nicht bezogen auf einen Zeitraum, sondern höchstens auf einen Zeitpunkt. Einerseits ändert sich der Markt mit einer unfassbar hohen Geschwindigkeit. Andererseits ändern sich die Anforderungen der einzelnen Unternehmen gleichfalls in einer atemberaubenden Geschwindigkeit. Und diese Erkenntnis bedingt wiederum ein automatisiertes aktives Management der Infrastrukturen.

3. Qualifikationslücken beim effektiven und effizienten Betrieb der Cloud schließen.

Trotz zunehmender Erfahrung beim Cloud-Betrieb sind Qualifikationslücken im Kontext mit dem Betrieb einer effektiven Cloud-Umgebung sichtbar. Ein Vergleich aktueller Studien erhärtet die Wahrnehmung, dass vier von fünf Unternehmen mit Know-how-Mängeln kämpfen.

IBM Watson AIOps ist mit seinem Fokus auf KI neben Themen wie Quantum-Computing und Red Hat ein Kernstück der IBM-Strategie.

Was zeigt uns das?

IBM führt Watson AIOps zur richtigen Zeit in einen einerseits stark wachsenden, andererseits von zahlreichen Anbietern überfluteten Markt ein. IBM trifft hierbei auf die gesamte Klaviatur an möglichen Wettbewerbern: Hyperscaler, Spezialisten aus dem Bereich IT-Operations-Management, Start-ups, Open-Source-Projekte usw. Vorteil von IBM ist, auf der einen Seite gelernt zu haben, die grundlegenden Schwierigkeiten von KI und Analytik aus eigener Erfahrung einschätzen zu können. Und auf der anderen Seite die Kundenunternehmen auf die Neuausrichtung, insbesondere eine „Befähigung“ der IT-Organisation, im Kontext von Schulungen, Identifizieren von Anwendungsfällen mit realem Mehrwert und Datenaufbereitung zu unterstützen.

Quelle Titelbild: iStock / anandaBGD