Was ist AIOps?

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) wendet AI und maschinelles Lernen auf den IT-Betrieb an, um Anomalien zu erkennen, Ereignisse zu korrelieren, Ursachen zu identifizieren und Reaktionen schneller auszulösen, als es jeder manuelle Prozess könnte.

Gartner hat den Begriff im Jahr 2017 geprägt. Warum lesen Sie also erst jetzt darüber?

Weil die Infrastruktur, auf der Ihre Anwendungen im Jahr 2026 laufen, überhaupt nicht mehr dem entspricht, wofür traditionelles Monitoring entwickelt wurde. Sie verwalten Hunderte von Microservices, Multi-Cloud-Abhängigkeiten, AI-Workloads und agentenbasierte Systeme, die in einer Stunde mehr Betriebssignale erzeugen, als ein Bereitschaftstechniker in einer Woche lesen kann.

Diese Lücke soll AIOps nun schließen. Dieser Leitfaden erklärt, wie es funktioniert, wo es hineinpasst und was Sie vor der Auswahl einer Plattform evaluieren sollten.

• AIOps wendet AI und maschinelles Lernen auf den IT-Betrieb an, um Anomalien zu erkennen, Ereignisse zu korrelieren, wahrscheinliche Ursachen zu identifizieren und eine schnellere Reaktion auf Vorfälle zu ermöglichen.
• AIOps hilft Teams, das Risiko von Ausfallzeiten zu verringern, die Alarmmüdigkeit zu reduzieren, Entscheidungen schneller zu treffen und die Reaktion auf Vorfälle zu beschleunigen, indem Betriebsdaten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden.
• AIOps ergänzt Observability und DevOps, anstatt sie zu ersetzen. Es unterstützt AI- und Plattform-Engineers mit operativer Intelligenz, während die menschliche Aufsicht bei risikoreicheren Aktionen beibehalten wird.

Was AIOps tut und was nicht

AIOps analysiert Daten aus Logs, Traces, Ereignissen und der Netzwerktopologie, um Probleme zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie als Vorfälle auftreten.

Es steht zwischen Observability und Aktion. Observability zeigt, was in den Systemen passiert. AIOps nimmt dieses Signal auf, reduziert das Rauschen, verknüpft zusammenhängende Ereignisse und hilft Plattform-Engineers bei der Entscheidung, was als Nächstes zu tun ist. Es ersetzt weder Observability noch DevOps oder das menschliche Urteilsvermögen. Es macht alle drei schneller.

Warum gerade jetzt?

Da Infrastrukturen immer verteilter werden, nehmen das Volumen der Betriebsdaten, die Komplexität der Abhängigkeiten und die Geschwindigkeit von Veränderungen stetig zu. Traditionelle Monitoring-Tools werden den wachsenden Anforderungen nicht gerecht. Sie erzeugen oft übermäßiges Rauschen und bieten keinen klaren Kontext zur Priorisierung von Bedrohungen. Infolgedessen fällt es Datenteams schwer, die entscheidenden Signale zu identifizieren, bevor Vorfälle die Benutzer beeinträchtigen.

Wenn Teams AI und maschinelles Lernen im IT-Betrieb nutzen, optimieren sie Folgendes:

• Risiko von Ausfallzeiten reduzieren: AIOps kann Anomalien erkennen und zusammenhängende Ereignisse korrelieren, um potenzielle Ausfälle früher zu identifizieren. Dies hilft, Probleme zu lösen, bevor sie wichtige Dienste stören und Ausfallzeiten verursachen.
• Alarmmüdigkeit verringern: Maschinelles Lernen kann sich wiederholende oder irrelevante Alarme herausfiltern und Ereignisse hervorheben, die eher menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
• Entscheidungsfindung beschleunigen: Durch das Hinzufügen von Kontext zu Betriebsereignissen und das Identifizieren wahrscheinlicher Ursachen hilft AIOps Engineers festzustellen, was passiert und was als Nächstes untersucht werden muss.
• Reaktion auf Vorfälle beschleunigen: Wenn die geeignete Behebung bekannt ist, kann AIOps Maßnahmen wie den Neustart von Diensten, die Skalierung von Ressourcen oder das Auslösen vordefinierter Workflows empfehlen oder automatisieren.

Diese Faktoren zielen speziell auf eine frühere Erkennung von Bedrohungen und eine schnellere Wiederherstellung ab. Sie bedeuten nicht, dass AIOps alle Automatisierungsengpässe löst oder Engineers überflüssig macht.

Was sind die Kernkomponenten von AIOps?

Bei der Evaluierung einer AIOps-Plattform ist es wichtig, die wichtigsten Bausteine zu verstehen und zu wissen, wie sie in ihren Bereichen funktionieren:

• Daten-Ingestion: Hier sammeln und konsolidieren AIOps-Plattformen Daten aus Metriken, Logs, Traces, Ereignissen und Alarmen von Infrastruktur, Anwendungen und Netzwerkgeräten in einem Data Lake, Data Warehouse oder Lakehouse. Eine umfassende und zuverlässige Daten-Ingestion gibt AIOps die nötige Transparenz, um Probleme in IT-Umgebungen zu erkennen.
• Daten-Normalisierung und -Anreicherung: Nachdem AIOps Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt hat, verarbeitet die Analytik die Rohdaten, um Trends hervorzuheben, den Kapazitätsbedarf von Umgebungen vorherzusagen und ungewöhnliches Systemverhalten zu erkennen, bevor es zu Störungen kommt. Dies bietet nachgelagerten Analysen eine konsistente Sicht darauf, was passiert und wo es wichtig ist.
• Anomalieerkennung: Um ungewöhnliche Aktivitäten in Systemen zu erkennen, verlassen sich herkömmliche Methoden auf statische Schwellenwerte, CPU-Limits und ähnliche Maße, um Alarme auszulösen – völlig ohne Kontext. AIOps lernt, wie normales Verhalten für jede Metrik nach Stunde, Tag und Jahreszeit aussieht. Dann schlägt es nur Alarm, wenn dieses Verhalten von der Baseline abweicht. Dies gibt AI-Engineers mehr Zeit, potenzielle Probleme zu untersuchen, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken.
• Ereigniskorrelation: Wenn 10 verschiedene Server eine hohe CPU-Auslastung aufweisen, verknüpft AIOps die zusammenhängenden Alarme, anstatt jeden Alarm als isolierten Vorfall zu behandeln. Dies reduziert die Alarmmüdigkeit und hilft, sich auf das zugrunde liegende Problem zu konzentrieren, anstatt auf Hunderte von einzelnen Ereignissen.
• Ursachenanalyse: Die alte Methode, bei der 70 Alarme ausgelöst werden und man jedem einzelnen nachgeht, ist nicht tragbar. AIOps versteht die Systemtopologie, untersucht abhängige Dienste während der Alarme und zeigt die Ursache des Problems auf. Aus den Alarmen ermittelt AIOps, dass Dienst C beeinträchtigt ist, während die Dienste A und B nur nachgelagert sind. Dies beschleunigt die Fehlerbehebung, minimiert geschäftliche Ausfallzeiten und spart Zeit, da Untersuchungen für jeden einzelnen Vorfall vermieden werden.

• Automatisierung und Orchestrierung: Sobald eine Ursache identifiziert ist, setzt AIOps diese Erkenntnisse in die Tat um, indem es vordefinierte Reaktionen empfiehlt oder ausführt, wie z. B. den Neustart eines Dienstes, die Skalierung der Infrastruktur, das Rollback eines Deployments oder das Eröffnen eines Tickets. Diese Komponente reduziert manuelle Eingriffe, beschleunigt die Behebung von Vorfällen und hilft, die Betriebskosten zu kontrollieren. Für fortgeschrittenere Betriebsabläufe kann Agent Bricks Teams dabei helfen, AI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die Unternehmensdaten und -tools nutzen, um mehrstufige Aufgaben auszuführen.
• Kollaborations-Workflows: Verknüpft AIOps-Erkenntnisse mit den Personen und Prozessen, die für die Behebung von Vorfällen verantwortlich sind. Dies kann das Weiterleiten von Alarmen, das Zuweisen von Zuständigkeiten, das Eskalieren von Vorfällen und das Bereitstellen des erforderlichen Kontexts für Engineers umfassen.

Sehen wir uns im folgenden Abschnitt an, wie diese Kernkomponenten zusammenwirken.

Wie funktioniert AIOps?

Der AIOps-Prozess beginnt mit dem Erfassen von Signalen aus Anwendungen, Infrastruktur, Netzwerken und Cloud-Diensten. Die Daten werden anschließend bereinigt, wobei doppelte, unvollständige oder inkonsistente Signale in ein Format gebracht werden, das AIOps analysieren kann.

Beispielsweise erkennt Ihr System, dass Ihre Anwendung plötzlich eine hohe Anzahl von API-Fehlern (Application Programming Interface) zurückgibt. AIOps vergleicht das aktuelle Verhalten Ihrer Anwendung mit früheren Mustern und markiert einen Anstieg der Fehler als ungewöhnlich.

Durch die Ereigniskorrelation verknüpft die AIOps-Plattform die API-Fehler mit anderen Signalen, wie z. B. einem plötzlichen Anstieg der Datenbanklast oder einem kürzlich durchgeführten Deployment. Die Analyse der wahrscheinlichsten Ursache untersucht dann diese verknüpften Signale, um wahrscheinliche Ursachen zu ermitteln. Anstatt die API-Fehler, die Datenbanklast und das Deployment als separate Ereignisse zu behandeln, identifiziert AIOps das jüngste Deployment als wahrscheinliche Quelle des Vorfalls.

Die letzte Phase ist die geführte oder automatisierte Reaktion. Je nach Workflow kann AIOps eine Behebungsmaßnahme empfehlen, ein Ticket eröffnen, das entsprechende Team benachrichtigen oder automatisch eine vordefinierte Reaktion ausführen, wie z. B. das Rollback des Deployments.

Risikoreichere Aktionen sollten einen Human-in-the-Loop-Ansatz erfordern, damit Engineers die Reaktion überprüfen und genehmigen können, bevor sie sich auf die Produktion auswirkt.

Was sind die Hauptarten von AIOps?

Die Arten von AIOps hängen davon ab, was am besten zur Organisation, dem Umfang ihrer Abläufe, den zu verwaltenden Systemen und dem Grad der Vernetzung in der Infrastruktur passt.

Domänenzentrierte und domänenunabhängige Ansätze sind die beiden Hauptarten von AIOps. Keiner ist ein direkter Ersatz für den anderen; beide haben ihre Stärken und Kompromisse:

Domänenspezifisches AIOps konzentriert sich auf einen bestimmten Bereich wie Cloud-Management, Netzwerkleistung oder Anwendungsüberwachung. Ein domänenspezifischer Ansatz ist die erste Wahl bei der Behebung von Problemen in einer bestimmten Domäne. Er bietet tieferen Kontext und spezialisiertere Analysen innerhalb dieser Umgebung.

Domänenunabhängiges AIOps arbeitet über mehrere IT-Umgebungen hinweg und erfasst sowie analysiert Daten aus Systemen wie Anwendungen, Netzwerken, Cloud-Infrastruktur und Speichern. Im Gegensatz zum domänenspezifischen Ansatz eignen sich domänenunabhängige AIOps-Plattformen am besten zur Lösung umfassenderer Probleme. Dies macht sie ideal für Unternehmen, die komplexe, miteinander vernetzte Infrastrukturen verwalten, in denen Vorfälle häufig Betriebsgrenzen überschreiten.

Domänenspezifisches AIOps kann eine größere Tiefe und eine spezialisiertere Intelligence innerhalb einer einzelnen Domäne bieten, während domänenunabhängiges AIOps eine größere Breite und umfassendere Transparenz über Systeme und Tools hinweg ermöglicht.

Häufige AIOps-Anwendungsfälle

AIOps-Anwendungsfälle erstrecken sich über viele Bereiche des IT-Betriebs. Zu den häufigsten Anwendungen gehören:

Ursachenanalyse

AIOps hilft dabei, die wahrscheinliche Ursache eines Ausfalls, Fehlers oder Leistungsproblems genau zu bestimmen. Anstatt einen plötzlichen Anstieg von API-Fehlern als isolierten Vorfall zu behandeln, kann AIOps diesen mit einem kürzlichen Deployment, einem Datenbankausfall oder einer Änderung der Netzwerkkonfiguration korrelieren.

Anomalieerkennung

AIOps scannt kontinuierlich Systemdaten, um eine Baseline zu erstellen und Abweichungen zu erkennen, die zu Vorfällen und Ausfällen führen könnten.

Leistungsüberwachung

AIOps kann IT-Umgebungen in Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Umgebungen mit miteinander verknüpften Diensten und Abhängigkeiten überwachen. Dies hilft, Trends zu erkennen und Probleme durch ständige Überwachung und Leistungskorrelation zu priorisieren.

Cloud-Einführung und -Migration

Cloud-Migrationen führen zu neuen Abhängigkeiten zwischen Workloads, APIs, Diensten und Infrastruktur. AIOps bildet diese Beziehungen ab, überwacht Änderungen im Systemverhalten und identifiziert potenzielle Engpässe, bevor sie kritische Dienste stören. AIOps bietet während der Migration eine klarere Transparenz in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen.

DevOps-Einführung

DevOps erhöht die Geschwindigkeit von Entwicklung und Deployment, bringt aber auch betriebliche Risiken und Probleme mit sich, die von Menschen unbemerkt bleiben können. AIOps überwacht Deployment-Aktivitäten, analysiert deren Auswirkungen auf die Produktion und kann vordefinierte Reaktionen auslösen, wenn Probleme auftreten.

AIOps und DevOps decken unterschiedliche Phasen des Softwarebereitstellungs- und Betriebslebenszyklus ab und sind integriert noch effektiver.

AIOps vs. DevOps: Was ist der Unterschied?

Es geht nicht um die Frage „AIOps oder DevOps“, sondern um „AIOps und DevOps“. Die beiden Ansätze ergänzen sich gegenseitig, anstatt miteinander zu konkurrieren. DevOps liefert das Betriebsmodell für die Erstellung, das Testen und das Deployment von Software, während AIOps operative Intelligence auf die Systeme anwendet, auf denen diese ausgeführt wird.

DevOps verbindet Entwicklung und Betrieb durch die Automatisierung der Softwarebereitstellung und ermöglicht es Entwicklern gleichzeitig, Änderungen schneller zu veröffentlichen. AIOps erweitert dieses Betriebsmodell, indem es Daten aus Infrastruktur, Anwendungen und anderen Systemen analysiert, um Anomalien zu erkennen, Ereignisse zu korrelieren, wahrscheinliche Ursachen zu identifizieren und eine schnellere Behebung zu unterstützen.

DevOps kann eine neue Anwendungsversion bereitstellen, während AIOps deren Auswirkungen auf die Produktion überwacht. Wenn das Deployment ein ungewöhnliches Verhalten zeigt, kann AIOps Signale korrelieren, die wahrscheinliche Ursache identifizieren und entweder eine vordefinierte Reaktion auslösen oder den zuständigen Engineer benachrichtigen. Zusammen helfen sie Ihnen, sich bei voller Transparenz schneller zu bewegen.

Was sind die Vorteile von AIOps?

Die Hauptvorteile von AIOps sind eine schnellere MTTR, geringere Betriebskosten, eine bessere Observability und Zusammenarbeit sowie ein vorausschauenderes ITOps-Management. Jeder Vorteil steht in direktem Zusammenhang damit, wie Plattform-Engineers Vorfälle erkennen, verstehen und beheben.

• Schnellere MTTR: AIOps kann Ereignisse korrelieren, wahrscheinliche Ursachen identifizieren und nächste Schritte schneller empfehlen als eine manuelle Untersuchung. Dies verkürzt die Zeit, die Engineers mit der Rückverfolgung von Vorfällen verbringen, und hilft, betroffene Dienste schneller wiederherzustellen.
• Geringere Betriebskosten: AIOps automatisiert wiederkehrende Erkennungs-, Untersuchungs- und Behebungsaufgaben und reduziert so den manuellen Aufwand für die Verwaltung wachsender IT-Umgebungen. Es kann auch dazu beitragen, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden, indem Probleme erkannt werden, bevor sie eskalieren.
• Bessere Observability und Zusammenarbeit: AIOps führt Signale aus Infrastruktur, Anwendungen und anderen Betriebssystemen in einer gemeinsamen Ansicht des Systemzustands zusammen. Dies bietet Entwicklungs-, Sicherheits- und IT-Betriebsteams einen besseren Kontext bei der Untersuchung von Vorfällen und der Koordinierung von Reaktionen.
• Vorausschauendes ITOps-Management: AIOps nutzt historische und Echtzeit-Betriebsdaten, um Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Ausfälle oder Kapazitätsprobleme hinweisen können. Datenteams können diese Risiken priorisieren und Maßnahmen ergreifen, bevor sie zu schwerwiegenden Vorfällen werden.

Diese Ergebnisse hängen von der Qualität der Signale ab, die die AIOps-Plattform empfängt, sowie von einer klaren Zuständigkeit für Betriebsprozesse und der Integration in bestehende Workflows. Ohne diese Voraussetzungen kann AIOps zu mehr Rauschen und Automatisierung führen, ohne die Reaktion auf Vorfälle zu verbessern.

Trotz dieser Gründe für die Integration von AIOps in Unternehmen gibt es immer noch einige Einschränkungen zu berücksichtigen.

Was sind die Einschränkungen von AIOps?

AIOps stößt in mehrfacher Hinsicht an Grenzen. Seine Wirksamkeit hängt von der Qualität der Daten, dem für seine Modelle verfügbaren Kontext und der Art und Weise ab, wie KI-Engineers seine Empfehlungen in bestehende Workflows integrieren.

• Lücken in der Datenqualität: Unvollständige, inkonsistente oder verrauschte Daten aus Logs, Metriken, Traces, Ereignissen und anderen Quellen können zu ungenauen Korrelationen, übersehenen Anomalien oder unnötigen Warnmeldungen führen.
• Fehlender Kontext: Betriebssignale ohne vorherige Informationen über Abhängigkeiten, kürzliche Deployments, Konfigurationen oder geschäftliche Auswirkungen können dazu führen, dass AIOps eine Anomalie erkennt, ohne deren Ursache oder Schweregrad richtig zu verstehen.
• Model Drift: Modelle, die auf historischen Mustern trainiert wurden, können an Genauigkeit verlieren, wenn sich Systeme, Workloads und betriebliche Baselines ändern, was eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung erfordert.
• Risiko der Überautomatisierung: Teams können einen komplexen Behebungsschritt nicht ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen vollständig automatisieren. Andernfalls kann ein kleiner Vorfall zu einem größeren werden. Risikoreichere Aktionen sollten weiterhin von Menschen überwacht werden.
• Tool-Wildwuchs: Das Hinzufügen einer weiteren AIOps-Plattform zu einem fragmentierten Monitoring- und Observability-Stack kann zusätzliche Komplexität schaffen.
• Geringes Vertrauen oder mangelnde Akzeptanz: Engineers verlassen sich seltener auf Empfehlungen, die sie nicht verstehen oder überprüfen können. Datenteams benötigen klare Zuständigkeiten, erklärbare Empfehlungen und messbare Ergebnisse, bevor sie AIOps auf kritische Betriebsabläufe ausweiten.

Datenteams und KI-Engineers müssen über diese Einschränkungen Bescheid wissen, da sie Erwartungen wecken und ihnen helfen, sich effektiver auf ihre Governance- und Risikomanagement-Strategien vorzubereiten.

Unity Catalog bietet diese Governance-Strategien und Zugriff auf Daten- und KI-Assets in einem einzigen Katalog, was Teams dabei hilft, den Zugriff auf sensible und regulierte Daten zu kontrollieren.

Wie können Unternehmen AIOps implementieren?

Für Unternehmen, die AIOps in ihrem IT-Betrieb implementieren möchten, ist es wichtig zu beachten, dass es sich um einen schrittweisen Prozess und nicht um eine plötzliche Transformation handelt. Dies bedeutet, sich auf die Sequenzierung zu konzentrieren, indem es phasenweise eingeführt, sein Wert validiert und die Nutzung erweitert wird, um Vertrauen in das System aufzubauen.

Beginnen Sie mit einem folgenschweren betrieblichen Problem, bei dem AIOps messbare Vorteile bieten kann, wie z. B. die Reduzierung von Alarmmüdigkeit oder die Verbesserung der Reaktion auf Vorfälle.

Führen Sie die relevanten betrieblichen Signale zusammen, fügen Sie Kontext zu Abhängigkeiten und Systemverhalten hinzu und beginnen Sie mit Empfehlungen, bevor Sie AIOps erlauben, risikoreichere Aktionen zu automatisieren. Teams, die agentische betriebliche Workflows auf Databricks erstellen, können Agent Bricks zum Erstellen und Bereitstellen von Agenten, MLflow für Tracing und Evaluierung, Unity Catalog für gesteuerten Zugriff und Unity Gateway für die Steuerung des Modell- und Tool-Traffics nutzen.

Teams beginnen, den Empfehlungen zu vertrauen, die Workflows zu operationalisieren und Metriken wie MTTR, Alarmvolumen und Vorfallshäufigkeit zu definieren, um die Auswirkungen zu messen. Von dort aus können Unternehmen AIOps auf weitere Systeme ausweiten und gleichzeitig Änderungen an bestehenden Tools, Prozessen und Zuständigkeiten verwalten.

Erfahren Sie, wie Mosaic AI Unternehmen dabei unterstützt, KI in ihren gesamten Betriebsabläufen zu verwalten und zu steuern.

Welche verschiedenen Ansätze für AIOps gibt es?

Um festzustellen, ob ein domänenspezifischer oder domänenunabhängiger AIOps-Ansatz für die Infrastruktur und die Prozesse Ihres Unternehmens besser geeignet ist, sollten Sie Abdeckung, Tiefe, Integrationen, Einrichtungsaufwand und Eignung berücksichtigen.

• Abdeckung: Benötigen Sie AIOps für einen einzelnen Betriebsbereich oder über mehrere Teams, Systeme und Umgebungen hinweg?
• Tiefe: Benötigt Ihr Team spezialisierte Intelligenz für eine bestimmte Domäne oder eine breitere Analyse über miteinander verbundene Systeme hinweg?
• Integrationen: Kann der Ansatz mit Ihren bestehenden Tools für Monitoring, Observability, Cloud und IT-Betrieb verbunden werden?
• Einrichtungsaufwand: Wie viel Zeit und betrieblicher Aufwand sind für die Bereitstellung, Konfiguration und Wartung erforderlich?
• Organisatorische Eignung: Passt der Ansatz zu den Fähigkeiten Ihres Teams, den bestehenden Workflows, dem Zuständigkeitsmodell und den betrieblichen Zielen?

Die sorgfältige Prüfung und Beantwortung dieser Fragen bietet Teams eine bessere Entscheidungsgrundlage für die Wahl des richtigen Ansatzes. Die richtige Wahl ist diejenige, die Ihren betrieblichen Anforderungen entspricht.

Nächste Schritte

AIOps wendet KI und maschinelles Lernen auf Betriebsdaten an, um Probleme früher zu erkennen, ihre Auswirkungen zu verstehen und schneller zu reagieren. Es funktioniert am besten als Intelligenzebene, die Ingenieure sowie bestehende Observability- und IT-Betriebsprozesse unterstützt, anstatt sie zu ersetzen.

Identifizieren Sie zunächst, wo AIOps den größten Nutzen bringen kann – sei es bei der Anomalieerkennung, der Ursachenanalyse, der Reaktion auf Vorfälle oder der Leistungsüberwachung. Evaluieren Sie dann die verfügbaren Daten und Integrationen, führen Sie Empfehlungen ein, bevor Sie risikoreichere Automatisierungen implementieren, und messen Sie die Auswirkungen auf Schlüsselmetriken wie das Alarmvolumen und die Betriebskosten.

Für die Erstellung und Verwaltung von agentischen Anwendungen und Large Language Model (LLM)-Anwendungen können Sie sich mit MLflow vertraut machen, um zu sehen, wie es Ihren Anwendungslebenszyklus und Ihre betrieblichen Workflows unterstützen kann.

Häufig gestellte Fragen

Wofür steht AIOps?

AIOps steht für Artificial Intelligence for IT Operations. Es nutzt KI, maschinelles Lernen und Betriebsdaten, um IT-Probleme zu erkennen, zu untersuchen und darauf zu reagieren.

Welche Daten nutzt AIOps?

AIOps kann Betriebsdaten analysieren, einschließlich Logs, Metriken, Traces, Events, Alarme, Konfigurationsdaten und andere Signale aus IT-Systemen.

Wie unterscheidet sich AIOps von Observability?

Observability erfasst und versteht, was in Systemen geschieht. AIOps baut auf diesen betrieblichen Signalen auf, indem es KI und maschinelles Lernen einsetzt, um Ereignisse zu korrelieren, Anomalien zu erkennen, wahrscheinliche Ursachen zu identifizieren und Reaktionen zu unterstützen oder zu automatisieren.

Wie unterscheidet sich AIOps von MLOps?

AIOps wendet KI und maschinelles Lernen auf den IT-Betrieb an, während sich MLOps auf die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen und deren Lebenszyklus konzentriert. Sie lösen unterschiedliche betriebliche Probleme, können sich jedoch in Unternehmen, die ML-Systeme in großem Maßstab betreiben, überschneiden.

Ist AIOps ein Tool oder eine Methode?

AIOps ist sowohl eine Methode als auch eine Kategorie von Tools. Die Methode umfasst die Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf den IT-Betrieb, während AIOps-Plattformen die Datenverarbeitungs-, Analyse-, Korrelations- und Automatisierungsfunktionen bereitstellen, die zur Unterstützung dieser Methode erforderlich sind.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag