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AIOps-Ansatz liefert klare Vorteile

AIOps: Warum wir künstliche Intelligenz im IT-Betrieb brauchen
Cloud-Infrastrukturen, Serverless und Edge Computing sind nur einige Beispiele für neue Technologien, die die IT-Landschaften komplizierter machen

Über Fehler in ihrem IT-Betrieb erfahren Unternehmen heute meist dadurch, dass sich Kunden über Probleme beschweren. Eine Umfrage von AppDynamics hat ergeben, dass 58 Prozent der IT-Teams durch Anrufe oder Kunden-E-Mails über Fehlfunktionen informiert werden. Führungskräfte oder andere Mitarbeiter außerhalb der IT entdecken 55 Prozent der bekannten Probleme. 38 Prozent werden durch User Posts in sozialen Netzwerken aufgedeckt.

Natürlich wäre es für alle Beteiligten besser, wenn Unternehmen Fehler finden, bevor sich Kunden beschweren, oder sogar strukturelle Probleme so früh erkennen, dass Fehler gar nicht erst auftreten. Die enorme Komplexität heutiger Systeme und Infrastrukturen erlaubt das, zumindest auf konventionellen Wegen, nicht mehr. In einem vergleichsweise einfachen technischen System, wie einer Dampfmaschine, kann ein guter Maschinist durch regelmäßige Wartung für einen reibungslosen Betrieb sorgen. Er weiß, wo er seine Maschine schmieren muss, welche Belastungen er ihr zumuten kann und wann es Zeit wird, Verschleißteile auszutauschen. In modernen digitalen Systemen können Menschen dieses Verständnis nicht mehr erreichen.

Jede Geschäftstransaktion basiert heute auf einer immensen Zahl an Abhängigkeiten. Cloud-Infrastrukturen, Serverless und Edge Computing sind nur einige Beispiele für neue Technologien, die die IT-Landschaften komplizierter machen. Dazu kommen immer schnellere Release-Zyklen durch DevOps, immer mehr mobile Geräte und ein exponentielles Datenwachstum im Allgemeinen.

Technologie ist nicht das Problem, sondern die Lösung
Die technologische Entwicklung können und wollen wir nicht zurückdrehen. Kaum jemand möchte zurück ins Dampfzeitalter, oder wieder mit Windows 98 arbeiten. Es geht nun darum, dass wir der Komplexität im IT-Betrieb mit neunen Technologien begegnen. Dreh- und Angelpunkt des Komplexitätsproblems ist die Datenflut, vor der menschliche Analysten kapitulieren. Auch konventionelle Monitoring-Tools schaffen nur bedingt Abhilfe, da sie nur reaktives Eingreifen erlauben und von Mitarbeitern immer wieder an veränderte Situationen angepasst werden müssen.

Mit selbstlernenden Algorithmen und automatisierter Mustererkennung auf Basis künstlicher neuronaler Netze können wir heute Machine Learning realisieren. Dabei werden Daten automatisch ausgewertet, in einer Geschwindigkeit, die früher unvorstellbar schien. Diese, allgemein als Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz charakterisierte Technologie erlaubt es außerdem, aus der Analyse großer Datenmengen belastbare Vorhersagen abzuleiten.

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) ist die Zukunft
Mit traditionellen Methoden kann man in modernen Systemen nur Symptome verfolgen. Innovative Lösungen, wie die Cognition Engine von AppDynamics, sind dagegen in der Lage, automatisch mögliche Ursachen zu identifizieren. Das kommt einer 180-Gradwende im Application Performance Management gleich. Eine Anomalieerkennung, die auf dynamisch ermittelten Schwellenwerten (Dynamic Baselining) basiert, erkennt Probleme wesentlich schneller als traditionelle Systeme und macht eine Benutzerkonfiguration überflüssig, da sie sich im Betrieb selbst trainiert. Auch die Ursachenanalyse wird wesentlich vereinfacht. So kann das System anhand maschinell erlernter Korrelationen vom Normalzustand abweichende Kennzahlen selbstständig isolieren.

Der AIOps-Ansatz liefert Unternehmen klare Vorteile:

1. Transparenz
Die Zusammenhänge in komplexen Systemen werden verständlich. Mitarbeiter sehen in Echtzeit, wie Anwendungen performen und was im Netzwerk geschieht. Das sorgt für eine bessere Zusammenarbeit von Netzwerk- und Anwendungs-Teams.

2. Insights
Die Ursachen und Hintergründe von Problemen werden, über die Symptome hinaus, sichtbar. Das ermöglicht fundiertere datenbasierte Entscheidungen.

3. Automatisierte Aktionen
Zu AIOps gehört auch eine automatisierte Fehlerbehebung, das reicht von einfachen Benachrichtigungen, über das Ausführen von Korrektur-Scripten, bis zur selbstständigen Einrichtung einer neuen Netzwerkrichtlinie.

Fazit
Anwendungen, die aus immer komplexerem Code bestehen, laufen in immer komplexeren Netzwerken. Für Menschen ist es schlicht nicht mehr möglich, alle diese Strukturen und die riesigen Datenmengen zu überblicken, weshalb Problemlösung im IT-Betrieb leider oft Behandlung von Symptomen, statt tiefgehender Fehleranalyse bedeutet. AIOps liefert IT-Teams die Analysekapazitäten, die sie brauchen um den Durchblick zu behalten. Intelligente Mustererkennung erlaubt es sogar, Fehler zu identifizieren, bevor diese zu Problemen führen.
(AppDynamics: ra)

eingetragen: 15.03.19
Newsletterlauf: 25.03.19

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IT Security - Angriffe & Lecks

Angriffsweg der JSCEAL-Malware
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Infos zur BlackSuit/Royal-Ransomware-Gruppe
Auch Bitdefender war an den Ermittlungen gegen die Ransomware-Kriminellen von Blacksuite beteiligt. Zu der internationalen Checkmate-Aktion, die zu der Beschlagnahme und der Zerschlagung der technischen Infrastruktur der Blacksuit -Gruppe führte, liefert Bitdefender nun in einem Blog Informationen über die Verbreitung der Ransomware, die Opfertypologie und das technische Vorgehen der Angreifer.

IT Security - Fachbeiträge

DSGVO und NIS2 gehen Hand in Hand
Sieben Jahre ist es her, dass die DSGVO in Kraft getreten ist. Damit startete 2018 der Trend, IT-Prozesse strenger zu regulieren. Mit NIS2 führt die EU diesen Kurs resolut weiter, die Bundesregierung arbeitet an der Umsetzung und hat erst jüngst einen Referentenentwurf des BMI von Ende Juni 2025 bekanntgegeben. Auch wenn offen ist, wie NIS2 hierzulande ein Gesetz wird, das Ziel ist bereits klar: Die Infrastrukturen und digitalen Prozesse in Unternehmen sollen widerstandsfähiger sein. Ein langer Weg und Vorarbeit lohnen sich. Wer die Maßgaben der DSGVO schon jetzt entschlossen und zielstrebig verfolgt hat, um Datensicherheit und Datenschutz zu berücksichtigen, hat es leichter, wenn NIS2 auf die Agenda rückt.
Finanzieller Schaden und Reputationsverlust
Die benutzerfreundliche Plattform von Instagram hat die Art und Weise stark verändert, wie Unternehmen mit ihren (potenziellen) Kunden in Kontakt treten. Diese Zugänglichkeit hat jedoch auch eine erhebliche Schwachstelle geschaffen: Instagram-Imitationen, eine wachsende Bedrohung, welche die Finanzen und den guten Ruf von Unternehmen ernsthaft gefährdet.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Identitäten im Blindflug
Rund 40 Prozent der Unternehmen verzichten laut einem aktuellen Bericht noch immer auf moderne Identity-Governance- und Administration-Lösungen (IGA). Das ist nicht nur ein organisatorisches Defizit - es ist ein ernstzunehmender Risikofaktor. Denn der Umgang mit digitalen Identitäten ist in vielen Organisationen noch immer ein Flickwerk aus manuellen Abläufen, intransparenten Prozessen und veralteter Technik. Während Cloud-Umgebungen rasant wachsen und Compliance-Anforderungen zunehmen, bleiben zentrale Fragen der Zugriffskontrolle oft ungelöst. An welchen Stellen Unternehmen oftmals offene Flanken haben und wie man Cyberkriminelle mithilfe von modernen IGA-Funktionen die Türen verschließt, klärt dieser Artikel.
178,6 Milliarden Euro Schaden durch Cyberattacken
Das aktuelle Bundeslagebild Cybercrime 2024 des BKA zeigt ein ambivalentes Bild: Während die Zahl der angezeigten Ransomware-Angriffe leicht auf 950 Fälle zurückging, stiegen die Auslandstaten im Cyberbereich auf über 200.000 Fälle an. Mit 178,6 Milliarden Euro erreichten die durch Cyberattacken verursachten Schäden einen neuen Höchststand. Besonders besorgniserregend ist der zunehmende Einsatz von KI durch Cyberkriminelle, die damit Phishing-Kampagnen perfektionieren und Malware effizienter entwickeln.