Bevor wir über AIOps sprechen und darüber, wie es in DevOps integriert werden kann, möchte ich zunächst auf das Jahr 2017 zurückblicken, als der Begriff "Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)" erstmals von Gartner definiert wurde.
Was bedeutet "AIOps"?
Das Herzstück von AIOps, wie im folgenden Diagramm dargestellt, dreht sich um Big Data und maschinelles Lernen (ML), die beide wesentliche Komponenten für die erfolgreiche Implementierung von AIOps in Ihrem Unternehmen sind. Die drei Hauptschritte des AIOps-Prozesses sind Beobachten, Engagieren und Handeln, da jede Anstrengung mit dem genauen Umfang der Aktionen und Erwartungen verbunden ist.
Wie kann ein DevOps-Team die Vorteile von KI nutzen?
Im Kontext von DevOps kann AIOps zur Verbesserung verschiedener Schlüsselbereiche des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) und des Bereitstellungsprozesses eingesetzt werden. Zum Beispiel kann es zur Automatisierung der Überwachung und Verwaltung von IT-Systemen wie Servern, Netzwerken und Anwendungen eingesetzt werden. Dies kann u. a. dazu dienen, Probleme in Echtzeit zu erkennen und zu beheben, potenzielle Probleme vorherzusehen und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
AIOps kann auch dazu verwendet werden, die Effizienz des Störungsmanagements zu verbessern, indem die Grundursache eines Problems schnell ermittelt und Lösungsvorschläge unterbreitet werden. Darüber hinaus kann es zur Optimierung der Leistung von Anwendungen und Diensten eingesetzt werden, indem Nutzungsmuster analysiert und verbesserungswürdige Bereiche identifiziert werden.
Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem AIOps im Rahmen des DevOps-Unendlichkeitsmodells eingesetzt werden kann, ist der Bereich der Tests und der Qualitätssicherung. Algorithmen des maschinellen Lernens können Testprozesse, wie z. B. Regressionstests, automatisieren und Anwendungsbereiche identifizieren, in denen die Wahrscheinlichkeit von Fehlern am größten ist. Darüber hinaus kann KI eingesetzt werden, um Benutzerfeedback zu analysieren und Muster in Kundenbeschwerden zu erkennen, was zur Verbesserung der Qualität des Endprodukts beitragen kann.
Was sind die Fähigkeiten und Vorteile von AIOps?
Einer der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von AIOps in DevOps ist die Verbesserung der Gesamteffizienz und Produktivität. Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Identifizierung von Problemen, bevor sie auftreten, können Teams Zeit und Ressourcen sparen, die dann für strategischere Initiativen eingesetzt werden können.
Darüber hinaus kann AIOps dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die allgemeine Systemverfügbarkeit zu verbessern, was sich in Kosteneinsparungen für Unternehmen niederschlagen kann. Weitere Fähigkeiten und Vorteile sind:
- Reduziert den Lärm von Ereignissen;
- Erkennt und prognostiziert Anomalien/Vorfälle frühzeitig;
- Erkennung von Malware-Traffic;
- Reduziert die Kosten für den IT-Betrieb;
- Verringert die MTTR auch bei negativem Vorzeichen drastisch;
- Historische Analyse;
- Reduziert ungeplante Ausfallzeiten;
- Identifizieren Sie die Grundursache;
- Automatisiert die Reaktion auf Vorfälle;
- Ein einziges System des Engagements;
- Das Ops-Team konzentriert sich auf Innovation anstelle von wiederholbaren und manuellen Aktionen;
- Komplexität kontrollieren;
- Bessere Kundenerfahrung und -zufriedenheit.
Was sind die geschäftlichen Vorteile von AIOps?
AIOps hat klare geschäftliche Vorteile. Der massive Anstieg bei der Einführung von AIOps spiegelt sich direkt in der Revolutionierung des IT-Betriebs wider. Sie können Vorteile in den folgenden Bereichen erwarten:
- Lücken in Datensilos aufbrechen;
- Eliminierung des IT-Betriebslärms;
- Steigern Sie die Kundenerfahrung und -zufriedenheit;
- Überwindung von Herausforderungen bei der Überwachung und Analyse;
- Verbesserte geschäftliche Investitionsrentabilität (ROI) IT-Produktivität.
Was ist die AIOps-Plattform und wie viele Typen gibt es?
Gemäß der Definition von Gartner: "AIOps-Plattformen nutzen Big Data, modernes maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Analysetechnologien, um IT-Betriebsfunktionen (Überwachung, Automatisierung und Service Desk) direkt und indirekt durch proaktive, persönliche und dynamische Einblicke zu verbessern. AIOps-Plattformen ermöglichen die gleichzeitige Nutzung mehrerer Datenquellen, Datenerfassungsmethoden, analytischer (Echtzeit- und tiefgreifender) Technologien und Präsentationstechnologien."
Arten von AIOps-Plattformen:
- Domänenzentriert - Domänenzentrierte AIOps-Lösungen konzentrieren sich meist darauf, KI-gesteuerte Entscheidungen für eine bestimmte Domäne zu treffen - typischerweise im Bereich der Überwachung - wie Anwendungsüberwachung, Infrastrukturüberwachung, Netzwerküberwachung usw.;
- Domänenunabhängig - Die domänenunabhängige AIOps-Lösung nimmt Daten aus verschiedenen IT-Domänen und unterschiedlichen Quellen auf, einschließlich historischer und Echtzeit-Streams, und bietet eine domänenübergreifende Korrelation und den höchsten Wert für AIOps.
Die beliebtesten AIOps-Plattformen nach Typ sind die folgenden (beachten Sie, dass diese Liste zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Blogs relevant ist und sich dieser Bereich ständig verändert und weiterentwickelt):
Agnostisch im Bereich Plattformtyp:
- BigPanda;
- Moogsoft;
- CloudFabrix.
Bereichszentriert Plattformtyp:
- Splunk;
- Datadog;
- Instana;
- Dynatrace;
- AppDynamics;
- Pagerduty;
- DRYiCE.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von AIOps in DevOps?
Trotz all der oben genannten Vorteile ist die Implementierung von AIOps in DevOps nicht ohne Herausforderungen. Eine der größten ist die Sicherstellung, dass die Daten, die zum Trainieren der maschinellen Lernmodelle verwendet werden, genau und von hoher Qualität sind. Außerdem werden hochqualifizierte Personen benötigt, die das AIOps-System entwerfen, implementieren und warten können.
Vielleicht haben Sie schon einmal den Satz gehört "Daten sind das neue Öl" und Sie würden dem zustimmen, vor allem aus der Perspektive von AIOps.
Auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung von AIOps in DevOps können noch weitere Hindernisse auftreten:
- Fachwissen: Die Einstiegshürde ist hoch, denn es sind umfangreiche Fachkenntnisse in der Datenwissenschaft erforderlich;
- Infrastruktur: Es werden teure und spezialisierte Infrastrukturen und Einsätze benötigt;
- Zeit bis zur Wertschöpfung: AIOps-Systeme können schwierig zu entwerfen, zu implementieren, einzusetzen und zu verwalten sein, so dass es einige Zeit dauern kann, bis sich die Investition auszahlt;
- Daten: Der Umfang, die Qualität und die Konsistenz der Daten, die durch den modernen IT-Betrieb erzeugt werden, können überwältigend sein und es ist schwierig, sie in etwas zu verwandeln, das für die Modellierung verwendet werden kann.
Schlussfolgerung
AIOPS ist ein aufstrebender Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise der Verwaltung und Durchführung von IT-Vorgängen zu verändern. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in den DevOps-Prozess können Unternehmen die Effizienz steigern, Ausfallzeiten reduzieren und die Gesamtleistung verbessern. Die Implementierung von AIOps in DevOps erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen und Planung, um den Erfolg sicherzustellen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, den es zu berücksichtigen gilt, sind die ethischen Implikationen, die sich aus dem Einsatz von KI im IT-Betrieb ergeben können. Da Maschinen immer mehr eigene Entscheidungen treffen, ist es wichtig sicherzustellen, dass diese Entscheidungen mit den Zielen und Werten des Unternehmens übereinstimmen.
Doch die Zukunft ist schon da ...
AIOps: Die Zukunft für DevOps .... Nicht ob, sondern wann? Setzt Ihr Team AIOps in DevOps ein? Wenn nicht jetzt, dann schon bald.
Tihomir Gramov, DevOps- und Cloud-Ingenieur
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Autor:
Tihomir Gramov, DevOps- und Cloud-Ingenieur
