Was ist AIOps?
Was ist AIOps?
AIOps steht für „Artificial Intelligence for IT Operations“ (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb) und ist ein von Gartner® geprägter Branchenbegriff. Er beschreibt Technologieplattformen und -prozesse, die die IT-Benutzererfahrung transformieren, sodass IT-Teams Prozesse rationalisieren, schnellere und genauere Entscheidungen treffen und schneller auf Netzwerk- und Systemvorfälle reagieren können.
AIOps schafft Kontext für große Mengen an Telemetrie- und Protokolldaten in der gesamten IT-Infrastruktur eines Unternehmens in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Diese Daten werden dann mit relevanten historischen Daten kombiniert, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. AIOps ist der Inbegriff eines Assistenten, der über tiefgreifende Kenntnisse der IT- und Netzwerkumgebung verfügt und mit diesem Wissen Echtzeitanalysen erstellen und nächste Schritte ausführen oder empfehlen kann.
Warum ist AIOps wichtig?
AIOps erhöht die Effizienz und Leistung einzelner Anwendungen und Services und ermöglicht es IT-Teams, komplexe und manuelle Abläufe zu simplifizieren und die Produktivität zu steigern. Unternehmen, die AIOps einsetzen, automatisieren manuelle und zeitaufwendige Aufgaben, rationalisieren Workflows, verbessern die gesamte Netzwerkleistung und stärken ihre Sicherheitslage.
AIOps ist eine Investition in die Leistungsanalyse, Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation, die es IT-Teams ermöglicht, Ereignisse mit Auswirkungen auf die Leistung proaktiv zu identifizieren und zu lösen, Ausfallzeiten und kostspielige Ausfälle zu reduzieren und die Reaktionszeiten bei Vorfällen zu minimieren.
So funktioniert AIOps
AIOps konsolidiert Daten aus mehreren Quellen und verarbeitet diese Daten über maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning (DL), um Echtzeiteinblicke wie Quality of Experience (QoE), Ursachenanalyse und Anomalieerkennung zu bieten. Wirksames AIOps reduziert Fehlalarme und eliminiert Alarmermüdung, sodass die Betreiber Probleme proaktiv erkennen und lösen können, bevor sie sich auf die Endbenutzererfahrung auswirken.
Anwendungsszenarien, Vorteile und Ergebnisse
Vorteile von AIOps
AIOps verbessert die Erfahrungen von Endbenutzern und IT-Betreibern, steigert die Produktivität und reduziert die Kosten.
Simplifiziert die Betreibererfahrung
- Rationalisiert und automatisiert Workflows und reduziert Fehler
- Beschleunigte Lösungszeit mithilfe von proaktiven und umsetzbaren Erkenntnissen, sodass auf Probleme reagiert werden kann, bevor sie zu Ausfallzeiten oder schlechten Benutzererfahrungen führen.
- Gesteigerte Effizienz und Produktivität schaffen Zeit für strategische Prioritäten
- Verbessert die Endbenutzererfahrung
- Probleme schnell lösen, um die Netzwerk- und Anwendungsleistung zu verbessern
- Gewährleistet, dass IT-Systeme skalierbar sind, um Workloads zu bewältigen, die jetzt und in Zukunft erforderlich sind.
Senkt die Kosten
- Senken Sie die TCO und erhöhen Sie den ROI, indem Sie Ausfallzeiten reduzieren, die Mitarbeiterproduktivität verbessern und die Betriebskosten im Zusammenhang mit der Fehlerbehebung von IT-Problemen reduzieren.
Einsatz von AIOps
Der Einstieg in AIOps unterscheidet sich nicht wesentlich von der Implementierung anderer Lösungen zur Infrastrukturanalyse. Die AIOps-Plattform muss mit der überwachten Infrastruktur verbunden (oder in sie integriert) sein. Danach können Erkennen und Lernen beginnen. Vorläufige Erkenntnisse werden verfügbar, sobald genügend Daten während des KI-Lernprozesses eingelesen wurden.
Die AIOps-Plattform analysiert die IT-Umgebung und bietet dann Ursachenanalysen für Probleme, sobald diese auftreten. Die letzte Phase der Einbindung von AIOps in den Workflow einer Organisation ist die Automatisierung. Sobald die AIOps-Plattform genug gelernt hat, kann sie beginnen, einfache Probleme automatisch zu beheben.
Im Idealfall ist AIOps für den Endanwender unsichtbar und in die üblichen Tools des Administrators integriert.
AIOps for Networking
AIOps for Networking oder AI for Networking bietet Automatisierung und KI-native Einblicke im gesamten Netzwerk. Branchenführende AIOps-Plattformen bieten Funktionen für kabelgebundene, drahtlose, SD-WAN, WAN-Edge, Datencenter und Sicherheitsdomänen sowie eine durchgehende Service Assurance. Sie stellen sicher, dass Netzwerkverbindungen zuverlässig, messbar und sicher sind, steigern die Effizienz und Produktivität für Netzwerkbetreiber und verbessern die Erfahrungen für die Endbenutzer.
Bei AIOps geht es nicht nur darum, bereits vorhandene Abläufe zu verbessern. Der wahre Wert besteht darin, komplexe IT-Infrastrukturen zu managen, wenn es der Mensch selbst mit den besten Tools (ohne KI) nicht mehr schafft.
AIOps bietet eine Reihe von Vorteilen für Betreiber von Unternehmens- und kommerziellen Netzwerken.
- Beschleunigt die Zeit bis zur Lösung eines Vorfalls
- Konsolidiert und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen
- Beobachtet und erlernt die Details der einzelnen Betriebsumgebungen
- Liefert Bewertungen auf Basis einer berechneten Benutzererfahrung
- Bietet eine Konversationsschnittstelle mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
Bedenken bezüglich der KI-Einführung mindern
Wie bei jeder neuen Technologie sind manche Unternehmen immer noch zögerlich, AIOps-Lösungen einzuführen. Zu den Bedenken gegenüber AIOps gehören Datensicherheit, die Integration in die bestehende Umgebung und das mangelnde Verständnis für die Funktionsweise der KI. Um Bedenken zu lindern und die richtige Lösung für Ihr Unternehmen zu finden, finden Sie hier einige wichtige Punkte:
- Sicherheit und Ethik: Bestimmen Sie, welche Daten die KI-Engine nutzt und wie diese Daten geschützt werden. Stellen Sie sicher, dass der Anbieter ethische KI-Prinzipien und -Richtlinien befolgt
- Integration: Eine AIOps-Lösung sollte die Betriebsabläufe simplifizieren, nicht komplizierter machen. Suchen Sie nach einer Lösung, die sich in die bestehende Infrastruktur integrieren lässt oder in die IT-Lösung integriert ist.
- Wirksamkeit: Eruieren Sie, ob das AIOps im Laufe der Zeit besser geworden ist, und finden Sie heraus, wie lange die KI bereits etabliert ist. AIOps sollte in der Lage sein, genaue und relevante Informationen in Echtzeit bereitzustellen, die Betreiber vor prioritären Problemen alarmiert (und keine Alarmermüdung verursacht). Es sollte im Laufe der Zeit durch kontinuierliches Closed-Loop-Feedback und Entwicklung besser werden.
- Beispiele aus der Praxis: Suchen Sie nach Beispielen, bei denen die AIOps-Lösung für Kunden echte Ergebnisse gebracht hat.
- Explainable AI: Achten Sie darauf, dass der Anbieter die KI-Techniken hinter der Lösung erklären kann. Wenn ein Anbieter behauptet, KI zu haben, aber nicht erklären kann, wie sie funktioniert oder welche Techniken genutzt werden, steckt wahrscheinlich nicht wirklich KI dahinter.
Juniper AIOps
Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper nutzt die branchenweit fortschrittlichste AIOps mit Mist AI, einer KI-Engine und einer gängigen Microservices-Cloud-Architektur sowie dem virtuellen Netzwerkassistenten Marvis, um die Benutzererfahrung für Betreiber und Endbenutzer zu verbessern.
Mist AI ist mit den richtigen Daten geschult, nimmt Telemetrie von allen Netzwerkgeräten auf und verarbeitet diese Daten, um genaue Antworten in Echtzeit zu bieten. Die Kundensupport- und Data Science-Teams von Juniper arbeiten gemeinsam daran, häufige Herausforderungen der Kunden zu erkennen. Sie haben KI-Algorithmen entwickelt, damit Mist AI Probleme erkennen kann, bevor die Benutzer Leistungsprobleme haben. Mit über neun Jahren intensiver Lern- und Entwicklungsarbeit bietet Mist AI genaue Antworten mit den wenigsten Fehlalarmen.
Darüber hinaus wurde Mist AI mit einer modernen und elastischen Closed-Loop-Cloud entwickelt, die eine Rechenleistung bietet, die für KI/ML und skalierbare Netzwerke erforderlich ist.
Die Phasen der Bereitstellung von Juniper AIOps
Die AIOps-Lösung von Juniper optimiert die Betriebsabläufe in allen Bereitstellungsphasen. Automatisierte Vorlagenverarbeitung und Zero-Touch-Bereitstellung beschleunigen und simplifizieren die Tag-0/1-Konfiguration und das Onboarding sowie KI-native Einblicke in die Benutzererfahrung. Marvis VNA und selbsttätige Aktionen beschleunigen die Problemlösung und die gesamte Netzwerkleistung für simplifiziertes Tag-2-Management.
Die Bereitstellungsphasen für AIOps sind in vier Teile unterteilt: Tag 0: Planung und Konfiguration, Tag 1: Onboarding und Implementierung, Tag 2: tägliche Verwaltung und Wartung, und Tag 2+: proaktives Management mit AIOps.
Das KI-gesteuerte Kundensupportmodell von Juniper
Der virtuelle Netzwerkassistent Marvis erhöht die Effektivität durch die Nutzung jahrelanger Schulungen und Entwicklung.
Die KI-Engine bei Juniper verbessert sich ständig durch ein Closed-Loop-System. Unsere Kundensupport- und Data-Science-Teams arbeitet gemeinsam daran, häufige Herausforderungen der Kunden zu erkennen und den KI-Algorithmus durch verstärktes Lernen zu verbessern. Mit über neun Jahren intensiver Lernerfahrung und Feedback von Kunden und dem Kundensupport haben Mist AI und Marvis die Wirksamkeit im Laufe der Zeit verbessert.
Problem-Tickets eindämmen
Auswirkungen von Juniper AIOps: Mit steigender Kundenzahl und Netzwerkkomplexität sinken die Support-Tickets oder verbleiben auf gleichem Niveau.
KI und Cloud-Computing verändern das Support-Modell zwischen Kunde und Anbieter. In dieser Abbildung wird die Gesamtzahl der eingehenden Tickets durch eine gestrichelte Linie dargestellt. Die Zahl der Kunden (sprich: neue Geräte, Standorte und Organisationen) ist gewachsen, während die Zahl der Support-Tickets relativ konstant bleibt. Die Abbildung zeigt, wie sich AIOps auf die Support-Tickets der Kunden auswirkt: weniger Eskalationen, weniger eingehende Tickets und eine schnellere Fehlerbehebung.
Häufig gestellte Fragen zu AIOps
Welche Probleme löst AIOps?
AIOps analysiert und konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen. AIOps-Lösungen beobachten und erlernen Details aus der Umgebung und geben Bewertungen auf Basis der Benutzererfahrung insgesamt ab. Auf diese Weise ist AIOps in der Lage, einen Zusammenhang zwischen Netzwerkaktivitäten zu erkennen, um Probleme zu ermitteln und zu beheben, bevor sie von Endanwendern oder IT-Mitarbeitern bemerkt werden.
AIOps bietet Ursachenanalysen für Probleme, wenn oder bevor sie auftreten, und nutzt dafür Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und kontextualisierte Daten. Vor allem aber demokratisiert AIOps die Fähigkeit zur Fehlerbehebung unter IT-Mitarbeitern mit unterschiedlichen Fachkenntnissen und steigert so die Effizienz des Betriebs im gesamten Team.
Was sind die Komponenten von AIOps?
Eine AIOps-Plattform nutzt ML-Algorithmen und kontextualisierte Daten, um Ursachenanalysen zu erstellen und einfache Probleme im Netzwerk automatisch zu beheben. AIOps erfordert eine KI-Engine, die in der Lage ist, Ereignisse zu korrelieren, und ML-Algorithmen, die Wissen oder Muster aus einem Satz von Beobachtungen extrahieren. Ein virtueller Netzwerkassistent bietet auf der Basis von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), natürlichem Sprachverständnis (NLU) und Spracherzeugung (LG) eine leistungsstarke Konversationsschnittstelle, die Anfragen in Kontext setzen, die Fehlerbehebung beschleunigen und intelligente Entscheidungen oder Empfehlungen treffen kann, um den Betrieb zu optimieren.
Was sind die wichtigsten Funktionen von AIOps?
- Problemisolation/Ursachenanalyse: Bei den großen Datenmengen in den heutigen Netzwerken ist es schwierig, Probleme zu identifizieren, die in Problem-Tickets hervorgehoben werden – vor allem aber bei solchen, von denen die IT noch nichts weiß. Eine AIOps-Plattform korreliert Ereignisse in Echtzeit, indem sie kontextbezogene Daten verarbeitet, sodass Probleme zeitnah erkannt und behoben werden können.
- Datengestützte Entscheidungsfindung: ML-Algorithmen treiben die datenbasierte Analyse voran, die betriebliche Empfehlungen oder Abhilfemaßnahmen anbietet, anstatt vorgegebene Reaktionen auf Netzwerkfehler oder Anomalien. Dieser datenzentrische Ansatz ermöglicht den IT-Mitarbeitern eine effizientere Fehlersuche und -behebung.
- Prädiktives Reporting: AIOps sagt das Netzwerkverhalten voraus und bietet Empfehlungen oder Abhilfemaßnahmen zur Behebung von Leistungseinbußen und anderen Anomalien im Netzwerk. Diese grundlegende Veränderung kommt den Betriebsteams zugute, da sie den Netzwerkbetrieb proaktiv verwalten können, anstatt Problemen hinterherzujagen, die sich bereits auf die Benutzer und das Unternehmen ausgewirkt haben. Statt ständig akute Probleme zu lösen, gewinnt die IT dadurch Zeit, um zukünftige Geschäftsziele in Angriff zu nehmen.
Welche AIOps-Lösungen bietet Juniper an?
Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper ist die Grundlage für die Bereitstellung von Juniper AIOps. Unsere Lösungen für kabelgebundenen Zugriff, drahtlosen Zugriff, SD-WAN, Unternehmens-WAN, Datencenter und Sicherheit werden alle von einer gemeinsamen Cloud- und AIOps-Engine, Mist AI, vereinheitlicht. Diese AIOps-Lösungen vereinfachen die End-to-End-Fehlerbehebung, den Self-Driving Network™ Betrieb und den Einblick in die Kundenerfahrungen von Client zu Cloud. Darüber hinaus verfügt Marvis, der branchenweit erste KI-native virtuelle Netzwerkassistent, über eine interaktive Gesprächsschnittstelle, die einfache Empfehlungen zu komplexen Problemen liefert. Marvis Minis, die branchenweit ersten KI-nativen Digital Experience Twins, arbeiten auch im Hintergrund, um Probleme zu lösen, ohne dass die Benutzer anwesend sein müssen. All diese Tools, Driven by Mist AI, können Ihnen Zeit und Geld sparen und gleichzeitig den Wert Ihrer Netzwerkinfrastruktur maximieren.
Juniper ist ein anerkannter Marktführer im Bereich AIOps. Erfahren Sie, warum Gartner Juniper Mist Systems im Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure 2024 zum dritten Mal in Folge in der Kategorie „Completeness of Vision“ und „Ability to Execute“ am besten positioniert hat.