AIOps und Event-Korrelation: Die Zukunft des IT-Betriebsmanagements

In einer Welt, in der IT-Systeme komplex sind, wird der Überblick zur echten Herausforderung. Genau hier kommt AIOps ins Spiel: Mit einer Mischung aus Künstlicher Intelligenz, Event-Korrelation und einer Prise Magie (okay, eher Statistik) hilft es, Licht ins Dunkel der IT-Landschaft zu bringen. Dieser Artikel beleuchtet, wie AIOps in der Praxis genutzt wird, um Probleme schneller zu erkennen, Ausfälle zu vermeiden und den IT-Betrieb effizienter zu gestalten. Dabei wird klar: Was früher ein Rätsel mit 1.000 Teilen war, ist heute nur noch einen cleverer Algorithmus entfernt. ITOps- und DevOps-Teams haben zunehmend Schwierigkeiten, die große Anzahl von Warnmeldungen zu verwalten. Dadurch wird es schwierig, Vorfälle und Ausfälle zu erkennen, bevor sie sich auf umsatzrelevante Dienste oder kritische Back-End-Systeme auswirken.

Was ist AIOps?

AIOps bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML), um IT-Operationen zu verbessern. Dies umfasst die Automatisierung von Routineaufgaben, die Erkennung von Anomalien und die Optimierung von Betriebsabläufen. AIOps-Tools können riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen analysieren, darunter Logs, Metriken, Traces und Events, und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

1. Verbesserte Effizienz. AIOps reduziert die manuelle Arbeit von IT-Teams erheblich, indem es Routineaufgaben automatisiert. Dies spart Zeit und Ressourcen, die für strategischere Aufgaben genutzt werden können.

2. Schnellere Problemlösung. Durch die Analyse von Echtzeitdaten und die Identifizierung von Ursachen können Probleme schneller erkannt und behoben werden. Dies minimiert Ausfallzeiten und erhöht die Systemzuverlässigkeit.

3. Proaktives Monitoring. AIOps bietet prädiktive Fähigkeiten, die es IT-Teams ermöglichen, potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie sich auf die Geschäftskontinuität auswirken.

4. Reduktion von Alarmmüdigkeit. In traditionellen IT-Umgebungen können IT-Mitarbeiter von einer Flut von Warnmeldungen überfordert werden. AIOps hilft, irrelevante Alarme herauszufiltern und nur auf kritische Vorfälle aufmerksam zu machen.

5. Kosteneffizienz. Die Automatisierung von Prozessen und die Reduktion von Systemausfällen senken die Betriebskosten.

Was ist Event-Korrelation?

In modernen IT-Umgebungen erzeugen Systeme und Anwendungen eine Flut von Ereignissen oder Events. Die Herausforderung besteht darin, aus diesen riesigen Datenmengen die relevanten Informationen herauszufiltern. Hier kommt die Event-Korrelation ins Spiel.

Event-Korrelation ist der Prozess, bei dem zusammenhängende Ereignisse erkannt und gruppiert werden, um die zugrunde liegende Ursache eines Problems zu identifizieren. Dies ist besonders nützlich in Umgebungen mit komplexen Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Systemen.

Beispiel: Wenn ein Webserver ausfällt, können mehrere Events gleichzeitig auftreten, wie z. B. eine erhöhte CPU-Auslastung, ein Timeout bei der Datenbank und Fehler in den Logs. Die Event-Korrelation hilft dabei, diese scheinbar unabhängigen Ereignisse zu verknüpfen und die wahre Ursache zu identifizieren.

Die Ereigniskorrelation sammelt Überwachungsdaten aus der gesamten verwalteten Umgebung. Sie nutzt AI, um Cluster von Alarmen zu erstellen, die sich auf dasselbe Problem beziehen. Die Plattform verwendet die neuesten Topologiedaten, um die Cluster zu identifizieren und mit Systemänderungsdaten zu vergleichen. Sie nutzt die Informationen, um Ursachen und Lösungen schneller und gründlicher zu finden, als es menschliche Techniker manuell jemals tun könnten.

Wie harmonieren AIOps und Event-Korrelation?

AIOps und Event-Korrelation sind eng miteinander verknüpft. Während AIOps die Technologie liefert, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, dient die Event-Korrelation als Methode, um relevante Ereignisse zu verknüpfen und Ursachen zu identifizieren. Zusammen bieten sie eine leistungsfähige Lösung für das IT-Betriebsmanagement.

Echtzeit-Analyse: AIOps-Tools können Ereignisse in Echtzeit korrelieren und sofortige Erkenntnisse liefern.

Reduktion von Alarmmüdigkeit: Durch die Zusammenführung von Events können Unternehmen die Anzahl der Alarme reduzieren und sich auf die wirklich kritischen Probleme konzentrieren.

Prädiktive Fähigkeiten: AIOps kann historische Daten verwenden, um zukünftige Probleme vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.

Anwendungsfälle für AIOps und Event-Korrelation

AIOps und Event-Korrelation sind vielseitige Werkzeuge, die IT-Betrieben helfen, Komplexität zu beherrschen, Effizienz zu steigern und eine proaktive Betriebsführung zu ermöglichen. Die Anwendungsfälle reichen von technischer Optimierung bis hin zu strategischer Unterstützung.

1. Proaktive Fehlererkennung und -vermeidung. AIOps identifiziert Muster und Anomalien in Echtzeit, bevor sie zu schwerwiegenden Problemen führen.

Nutzen: Reduzierung von Ausfallzeiten, Erhöhung der Systemverfügbarkeit.

Beispiele: Früherkennung von Speicherüberlastungen oder fehlerhaften Konfigurationsänderungen.

2. Beschleunigte Fehlerdiagnose (Root-Cause-Analyse). Mithilfe von Event-Korrelation kann AIOps die Ursache eines Problems schnell identifizieren, selbst in hochkomplexen Umgebungen.

Nutzen: Verkürzte Reaktionszeiten und schnelleres Wiederherstellen von Systemen.

Beispiele: Identifikation eines fehlerhaften Microservices, der zu Anwendungsstörungen führt.

3. Kapazitätsplanung und Ressourcenoptimierung. AIOps analysiert historische und Echtzeit-Daten, um Ressourcenbedarf vorherzusagen und IT-Ressourcen optimal zu verteilen.

Nutzen: Kostenreduktion und effiziente Nutzung von Infrastruktur.

Beispiele: Optimierung der Cloud-Ressourcen basierend auf Lastprognosen.

4. Automatisierte Vorfallbearbeitung. AIOps erkennt typische Ereignisse und führt automatisierte Workflows aus, um Vorfälle zu beheben.

Nutzen: Weniger manuelle Eingriffe und schnellere Problembehebung.

Beispiele: Neustart von Servern bei Erkennung eines Speicherlecks oder automatisierte Skalierung von Instanzen.

5. Sicherheitsvorfälle und Anomalieerkennung. AIOps erkennt verdächtige Aktivitäten, wie ungewöhnliche Zugriffsmuster oder Datenverkehr, die auf Sicherheitsbedrohungen hindeuten.

Nutzen: Verbesserung der IT-Sicherheit und frühzeitige Bedrohungserkennung.

Beispiele: Erkennung von DDoS-Angriffen oder ungewöhnlichen Logins.

6. Verbesserung der Nutzererfahrung. Analyse von Endnutzer-Daten, um Latenzen oder Fehler in Anwendungen zu identifizieren und zu beheben.

Nutzen: Zufriedenere Kunden und verbesserte Service-Qualität.

Beispiele: Erkennung von Performance-Problemen bei Webanwendungen.

7 Compliance und Reporting. Automatisierte Erfassung und Analyse von Ereignisdaten, um Berichtsanforderungen und gesetzliche Vorschriften zu erfüllen.

Nutzen: Reduktion manueller Audit-Arbeiten.

Beispiele: Automatisierte Erstellung von Berichten über Zugriffe und IT-Aktivitäten.

Herausforderungen bei der Implementierung von AIOps

Die Einführung von AIOps bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Ein zentrales Problem ist die Datenintegration, da AIOps auf große, heterogene Datenmengen aus verschiedenen Quellen angewiesen ist. Die Qualität und Konsistenz dieser Daten ist entscheidend, doch oft sind sie unvollständig oder inkonsistent. Zudem erfordert die Einrichtung der Algorithmen und Modelle spezialisiertes Fachwissen in KI und IT-Betrieb. Widerstand innerhalb der Organisation, etwa durch mangelndes Vertrauen in die Automatisierung, kann den Fortschritt bremsen. Schließlich sind auch Kosten, Komplexität und die kontinuierliche Pflege der Systeme wesentliche Hürden, die bewältigt werden müssen.

Event-Korrelation am Beispiel Root-Cause analysis

1. Aggregation. Bei der Aggregation werden Überwachungsdaten von verschiedenen Überwachungstools an einem einzigen Ort gesammelt. Sie können mehrere Quellen in die Lösung integrieren, sodass alle Daten leicht zugänglich sind.

2. Filtern. Man kann Daten filtern, bevor diese mit Ereignissen kombiniert werden. Ein allgemein akzeptierter Ansatz besteht jedoch darin, dies nach der Aggregation zu tun. Wir haben gute Erfahrungen mit einem kombinierten Ansatz und filtern beispielsweise Daten von sehr „gesprächigen“ Quellen auch vor der Aggregation zum Schutz von Überwachungstool und AI-Komponenten.

3. Deduplizierung. Durch die Deduplizierung werden sich wiederholende Benachrichtigungen und Warnmeldungen entfernt, um tatsächliche Probleme zu isolieren. Wenn beispielsweise 5.000 Benutzer über einen Zeitraum von zwei Stunden eine bestimmte Fehlermeldung erhalten, würde der Prozess 5.000 Warnmeldungen generieren. Ebenso kann ein Überwachungstool Hunderte von Warnmeldungen zu einem einzigen Problem – wie z. B. einem vollen Festplattenlaufwerk – erstellen, bis das Problem behoben ist.

4. Normalisierung. Durch die Normalisierung wird sichergestellt, dass Überwachungsdaten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen Format zur Korrelation dargestellt werden. Beispielsweise kann ein Überwachungstool etwas als „Host“ bezeichnen, während ein anderes es als „Server“ bezeichnet. Bei der Normalisierung kann „betroffenes Gerät“ verwendet werden, um sich auf beide Felder zu beziehen, sodass die Korrelation es unabhängig von der Quelle auf die gleiche Weise interpretiert.

5. Root-Cause analysis. Nach der Normalisierung sucht das Tool nach Beziehungen und Mustern zwischen Ereignissen, um die zugrunde liegende Ursache zu ermitteln. KI-gesteuertes maschinelles Lernen beschleunigt und automatisiert diesen Prozess. Das System vergleicht die Ereignisinformationen mit den Protokollinformationen zu IT-Architektur, Konfiguration und Softwareänderungen. Diese systemweite Sichtbarkeit ist von entscheidender Bedeutung: Experten sind sich einig, dass Änderungen die meisten IT-Vorfälle verursachen. Die besten AIOps-Plattformen bieten eine automatisierte Ursachenanalyse, um Ursachen und Lösungsschritte in Echtzeit zu ermitteln.

Wir unterstützen unsere Kunden bei der Einführung unseres Protokollmonitorings LOMOC gerne bei der Schaffung einer AIOps tauglichen Datenbasis. Gemeinsam mit unserem Ereignismonitoring COMMOC und unserem SIEM SIEMOC haben sie alle Informationen integriert an einem Ort - die perfekte Ausgangsbasis für Automation mit AIOps.

Fazit

AIOps und Event-Korrelation sind unverzichtbare Werkzeuge für moderne IT-Teams, die sich mit der wachsenden Komplexität von IT-Umgebungen konfrontiert sehen. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Analytik können Unternehmen ihre Betriebsabläufe optimieren, Kosten senken und die Zuverlässigkeit ihrer Systeme steigern. Die Zukunft des IT-Betriebs liegt in der Integration solcher innovativen Technologien, die nicht nur reagieren, sondern proaktiv handeln. Die Reise zu einem effizienten IT-Betrieb führt zur Implementierung von AIOps und der Nutzung der Vorteile der Event-Korrelation. Unternehmen, die diese Technologien heute adaptieren, sind bestens gerüstet, um auch morgen erfolgreich zu sein. Der Startpunkt der Reise ist nach unserer Erfahrung bei der Einführung unserer Werkzeuge LOMOC, COMMOC und SIEMOC bei Kunden aber jedenfalls immer die Konsolidierung der Datenbasis – eine Eventkorrelation ohne normalisierte Events kann nur sehr eingeschränkt hilfreiche Erkenntnisse liefern und eine AI wird keine hilfreichen Vorhersagen für unstrukturierte oder gar nicht vorhandene Messwerte liefern können.