Von reaktiv zu prädiktiv: Was ändert sich mit dem Einzug von AIOps in den IT-Betrieb?

Stellen Sie sich eine IT-Umgebung mit Hunderten von Anwendungen, Dutzenden von Integrationen und Millionen von Ereignissen pro Stunde vor. In solchen Kontexten nicht nur ineffizient, sondern auch nicht nachhaltig von Menschen allein die Erkennung von Anomalien, den Abgleich von Variablen und das Treffen zeitnaher Entscheidungen zu .

AIOps schließt diese Lücke . Es verlagert den Schwerpunkt des IT-Betriebs: Anstatt sich auf lineare und manuelle Prozesse zu verlassen, arbeiten wir mit kontinuierlicher Intelligenz. Algorithmen erfassen Signale, korrelieren Daten und schlagen Aktionen vor oder führen diese basierend auf Historie, Mustern und Kontext aus.

Dieser Wandel bringt spürbare Veränderungen im Arbeitsalltag von Teams mit sich.

• Von einzelnen Warnmeldungen zu intelligentem Signalmanagement : AIOps korreliert Protokolle , Metriken, Ereignisse und Traces in Echtzeit, verbindet Ursachen, gruppiert redundante Warnmeldungen und eliminiert Fehlalarme. Was einst nur Rauschen erzeugte, verwandelt sich nun in Fokus und Klarheit.

• Von manueller zu automatisierter Reaktion : Durch die Erkennung wiederkehrender Fehlermuster kann AIOps selbstständig Gegenmaßnahmen ausführen, wie z. B. einen Dienst neu starten, eine Ressource eskalieren oder eine priorisierte Supportanfrage auslösen. Dies reduziert die mittlere Lösungszeit ) drastisch und minimiert die Auswirkungen für die Nutzer.

• Von reaktivem Verhalten zu prädiktiver Intelligenz : AIOps lernt im Laufe der Zeit aus der Umgebung und antizipiert ungewöhnliches Verhalten. Beispielsweise erkennt es, dass ein bestimmtes Anfragevolumen in den kommenden Tagen dazu neigt, eine API zu überlasten, wodurch das Team die Möglichkeit erhält, zu handeln, bevor das Problem auftritt;

• Von implizitem Wissen zu verteilter Intelligenz : Maschinelles Lernen wandelt isolierte Erfahrungen in reproduzierbares Wissen um. Expertise ist nicht länger allein den erfahrensten Fachkräften vorbehalten, sondern wird vom gesamten Team auf Basis realer Daten und Muster angewendet.

• Vom unverhältnismäßigen Aufwand zu messbaren Ergebnissen : Die konsequente Anwendung von AIOps wirkt sich auf strategische KPIs wie die mittlere Erkennungszeit ), die Servicestabilität und die Produktivität des technischen Teams aus, das dadurch Zeit gewinnt, Prozesse weiterzuentwickeln, anstatt nur Brände zu löschen.

Dieser neue Ansatz basiert nicht allein auf Technologie; er erfordert eine klare Vision davon, wohin sich die IT entwickeln will und welche Prozesse bereit sind, sich intelligent weiterzuentwickeln. Es ist wichtig zu betonen, dass AIOps das Team nicht ersetzt: Es erweitert dessen Reichweite, verteilt Wissen und transformiert den Betrieb in einen widerstandsfähigeren, vernetzteren und strategischeren Organismus.

Nachdem wir nun die praktischen Auswirkungen verstanden haben, ist es an der Zeit, bestehende Ansätze für die effiziente und kontextbezogene Anwendung von AIOps zu untersuchen. Los geht's?

4. Arten von AIOps: Die möglichen Ansätze verstehen

Es gibt keinen allgemeingültigen Weg zur Implementierung von AIOps. So wie jede IT-Abteilung ihre eigene Architektur, Kultur und ihren eigenen Reifegrad aufweist, variiert auch die Einführung von Operational Intelligence . Dies beginnt damit, wie AIOps in die IT-Umgebung integriert wird.

Aktuell lassen sich zwei Hauptansätze unterscheiden: einer mit Fokus auf spezifische Domänen und ein anderer mit einer umfassenderen und stärker integrierten Vision. Beide sind valide, gehen jedoch von unterschiedlichen Ausgangspunkten aus und haben unterschiedliche Auswirkungen.

4.1. Domänenzentrierte AIOps

einem spezifischen technischen Kontext implementiert , beispielsweise in der Infrastruktur, im Netzwerk, in Datenbanken oder Anwendungen. Die KI arbeitet hier mit Betriebsdaten aus einem einzelnen Bereich und konzentriert sich auf die schnelle Lösung lokaler Probleme.

So lässt sich AIOps ohne größere Umstrukturierungen implementieren, indem vorhandene Daten und Prozesse genutzt werden.

Vorteile :

• Schnellere und einfachere Implementierung;
• Verringerte Abhängigkeit von der Systemintegration;
• Sichtbare Ergebnisse in kurzer Zeit.

Herausforderungen:

• Eingeschränkte Sicht auf die Umwelt;
• Gefahr isolierter Entscheidungen ohne globalen Kontext;
• Geringer Zusammenhang zwischen Ursachen und Wirkungen in verschiedenen Bereichen.

Diese Art von Anwendung ist oft der Ausgangspunkt für viele Unternehmen , die dann im Laufe der Zeit, wenn sie an Selbstvertrauen und Struktur gewinnen, zu umfassenderen Ansätzen übergehen.

4.2. Domänenunabhängige AIOps

Hier ist der Vorschlag ambitionierter : AIOps arbeitet bereichsübergreifend und analysiert gleichzeitig Daten aus verschiedenen Domänen wie Netzwerken, Anwendungen, Infrastruktur, Sicherheit und anderen.

intelligentere, besser koordinierte Entscheidungen anstreben .

Vorteile:

• Ganzheitliche und integrierte Sicht auf den Betrieb;
• Korrelation zwischen komplexen Ereignissen unterschiedlicher Herkunft;
• Erhöhte Vorhersagefähigkeit und Systemautomatisierung

Herausforderungen:

• Es erfordert eine höhere technische Reife und eine bessere Datenverwaltung;
• Es hängt von der Integration zwischen Tools und Teams ab;
• Höhere Komplexität bei Implementierung und Wartung.

Dies ist der natürliche evolutionäre Weg für AIOps und kommt der Verwirklichung des Versprechens eines vorausschauenden, resilienten und autonomen Betriebs am nächsten.

Beide Ansätze stehen nicht im Wettbewerb zueinander. AIOps beginnt oft in einem spezifischen Bereich und entwickelt sich wachsendem Vertrauen Wie bei allem ist es wichtig zu verstehen, was aktuell sinnvoll ist, ohne das Ziel aus den Augen zu verlieren.

Im nächsten Abschnitt folgen wir dieser Logik und betrachten ein Konzept, das direkt mit der Entwicklung von AIOps verknüpft ist: die neue Ära der Observability in der IT.

5. AIOps und die Zukunft der Observability in der IT

Früher wurde Observability als rein technische Funktion betrachtet, beschränkt auf Diagramme, Protokolle und Warnmeldungen. Heute spielt sie jedoch eine deutlich strategischere Rolle. Denn die Komplexität moderner Umgebungen erfordert auch Verständnis und Antizipation. An diesem Punkt hört AIOps auf, lediglich ein operatives Werkzeug zu sein, und wird zum „Motor intelligenter Observability .

Während traditionelle Ansätze zeigen, was geschieht, hilft AIOps zu verstehen, warum es geschieht, welche potenziellen Auswirkungen es hat und was dagegen unternommen werden kann – oft in Echtzeit.

Dieser Wandel markiert den Beginn einer neuen Ära für die IT, und zwar aus folgenden Gründen:

• Von der Überwachung zur Umwelterzählung : Die Beobachtbarkeit hört auf, eine Sammlung von Rohdaten zu sein, und beginnt, ein integriertes Verständnis des Systemverhaltens aufzubauen, mit Verbindungen zwischen Ereignissen, Benutzern und Anwendungen;

• Von der passiven Datenerfassung zur Kontextanalyse : AIOps ermöglicht es Ihnen, Signale anhand von Historie, Mustern und Korrelationen zu interpretieren und das manuelle Lesen durch einen kontinuierlichen, maschinell ;

• Von gezielter Reaktion zu systemischem Verständnis : Probleme werden nicht länger als isolierte Ereignisse behandelt. Mit AIOps zeigt die Beobachtbarkeit, wie sich ein Fehler in einem Dienst auf die gesamte Kette auswirken kann – von der Infrastruktur bis zum Endkunden.

• Von technischen Kennzahlen zu Geschäftseinblicken : Die neue Generation der Observability verbindet Verfügbarkeit, Leistung und Benutzererfahrung und liefert Input für strategische, nicht nur operative Entscheidungen .

Diese integrierte Sichtweise unterscheidet Observability von Monitoring. AIOps ermöglicht diese Sichtweise, indem es Daten in großem Umfang interpretiert, den Kontext versteht und auf Handlungsbedarf hinweist, bevor es zu einem Vorfall kommt.

Wichtig ist: Diese Erkenntnisse sind nur dann sinnvoll, wenn eine solide Datengrundlage und klare Ziele dahinterstehen. AIOps transformiert nicht von selbst, sondern optimiert die bestehende IT-Infrastruktur und beschleunigt die Weiterentwicklung derjenigen, die bereit für den Wandel sind.

Und wie immer sind wir bei Skyone bereits Teil dieser Entwicklung, denn unsere Mission ist es, intelligentere, widerstandsfähigere und strategischere IT-Systeme zu schaffen!

6. Welche Rolle spielt Skyone in diesem Zusammenhang?

Auf dem Weg zu intelligenteren Abläufen beginnt AIOps nicht mit Algorithmen, sondern mit Struktur. Und genau hier liegt unser Erfolgsrezept.

Mit unserer Daten- und Integrationsplattform Skyone Studio schaffen wir ein Ökosystem, in dem operative Intelligenz optimal gedeihen kann. Wir vernetzen Anwendungen, zentralisieren Informationen und entwickeln Workflows, die Rohdaten in kontextbezogene Echtzeit-Entscheidungen umwandeln.

Anders gesagt: Wir beginnen mit der richtigen Architektur . Durch die Strukturierung von Umgebungen mit zentralen Datenspeichern (Lakehouses) , Automatisierungen mit KI-Agenten und standardisierten Integrationen via iPaaS schaffen wir die notwendigen Voraussetzungen dafür, dass AIOps-Modelle sicher, kontextbezogen und skalierbar angewendet werden können.

eine autonomere, vorausschauende und strategischere IT vorzubereiten . Denn die Zukunft des Betriebs liegt nicht in der Vorhersage von Ausfällen, sondern in der Wertprognose. Und genau das entwickeln wir gemeinsam – Schritt für Schritt, Datenbaustein für Datenbaustein.

Jedes Unternehmen befindet sich in einer anderen Entwicklungsphase. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre aktuelle Situation zu verstehen, Optimierungspotenziale zu identifizieren und die Weichen für die Zukunft zu stellen. Wenn Sie die nächsten Schritte für Ihr Unternehmen besprechen möchten, sprechen Sie mit einem Skyone-Spezialisten und gemeinsam ebnen wir den Weg für Ihr Unternehmenswachstum!

7. Schlussfolgerung

operative Reife zu sprechen . Es geht um mehr als nur die Anwendung künstlicher Intelligenz auf die Systemüberwachung; es geht darum, die Art und Weise zu verändern, wie die IT ihre eigene Umgebung wahrnimmt, versteht und darauf reagiert.

in diesem Artikel gesehen haben, ist AIOps – wie jede Veränderung der Denkweise – weder eine Wunderlösung noch eine isolierte Ressource. Es beginnt mit vernetzten Daten, entwickelt sich durch kontinuierliches Lernen weiter und ist nur dann sinnvoll, wenn es in einen klaren Kontext mit klar definierten Zielen eingebettet ist.

Wir haben auch gezeigt, dass es keinen Königsweg gibt: AIOps kann klein anfangen , innerhalb eines technischen Bereichs, und mit der Entwicklung der Unternehmensstruktur und -kultur skalieren. Wichtig ist, den ersten Schritt verantwortungsvoll und mit einer Vision für die Zukunft zu gehen.

Wir bei Skyone ist es unsere Mission, mit organisierten Daten, effizienten Integrationen und sicheren Automatisierungen die Basis zu schaffen , damit Intelligenz ihr volles Potenzial entfalten kann.

Wie wäre es, wenn wir dieses Thema weiter vorantreiben? Wir empfehlen Ihnen die Lektüre des Artikels „Wie Sie eine realistische und anwendbare KI-Strategie für Ihr Unternehmen erstellen “, eine hervorragende Ergänzung für alle, die AIOps zu einer praktikablen und nachhaltigen Realität machen wollen.

FAQ: Häufig gestellte Fragen zu AIOps

Ob aus Neugier oder praktischer Notwendigkeit – das Verständnis von AIOps und seiner Funktionsweise im IT-Betrieb kann Fragen aufwerfen. Schließlich handelt es sich um ein sich entwickelndes Konzept, das bereits jetzt echten Mehrwert bietet.

Im Folgenden beantworten wir die häufigsten Fragen , um Ihnen das Konzept, seine Rolle im Betrieb und seinen aktuellen Stand der Markteinführung näherzubringen.

1) Was ist AIOps und welche Rolle spielt es im IT-Betrieb?

AIOps ( Artificial Intelligence for IT Operations ) nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um IT-Abläufe zu automatisieren, zu analysieren und intelligenter zu gestalten. Ziel ist es, Ausfälle vorherzusehen, verstreute Signale zu korrelieren und datengestützte Reaktionen zu beschleunigen. Dadurch werden die Erkennungs- und Behebungszeiten von Vorfällen verkürzt und die Systemeffizienz und -stabilität erhöht.

Obwohl AIOps bereits deutliche Verbesserungen bei der Überwachung und Beobachtbarkeit der IT bietet, befindet sich die Technologie noch in der Entwicklung. Denn ihre fortschrittlichste Anwendung mit vollständig autonomen Entscheidungen und prädiktiven Reaktionen erfordert technische Reife, Systemintegration und eine solide Basis zuverlässiger Daten.

2) Ersetzt AIOps IT-Teams?

Nein. AIOps soll IT-Fachkräfte nicht ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten erweitern. Indem es wiederkehrende Aufgaben übernimmt, Daten in großem Umfang korreliert und auf Basis von Mustern Handlungsempfehlungen gibt, ermöglicht es Teams, sich auf strategische Entscheidungen, Innovation und kontinuierliche Verbesserung zu konzentrieren.

In der Praxis agiert AIOps als intelligenter Partner des Teams, indem es Wissen verbreitet und die operative Reaktionsfähigkeit erhöht. Dennoch hängt seine Effektivität direkt von menschlichem Eingreifen ab – sowohl bei der Konfiguration und Überwachung als auch bei der Weiterentwicklung der angewandten Modelle.

3) Worin besteht der Unterschied zwischen AIOps und herkömmlichen Monitoring-Tools?

AIOps geht über die traditionelle Überwachung hinaus, indem es künstliche Intelligenz nutzt, um Echtzeitdaten zu interpretieren, Ereignisse aus verschiedenen Quellen zu korrelieren und automatisch Aktionen vorzuschlagen (oder sogar auszuführen).

Während herkömmliche Überwachungsmethoden den Ist-Zustand aufzeigen, zielt AIOps darauf ab, die Gründe dafür zu verstehen, mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen und kontextbezogen zu handeln. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung der Beobachtbarkeit, die Signale in intelligentere operative Entscheidungen umwandelt.

Verfasst von Skyone