IT-Rebellen Das Blog für IT- und Businessentscheider, die neue Wege gehen wollen. 
Von Alois Mayr, Cloud Technology Lead, Dynatrace Strategic Alliances and Technology.
Intelligente Systeme helfen uns schon heute bei der Heizungssteuerung oder beim teilautonomen Autofahren. Über Chatbots fragen wir direkt nach dem Wetter oder bestellen Konzertkarten. Welche großen Vorteile die Künstliche Intelligenz (KI) auch für Cloud-Umgebungen bringt, zeigt sich angesichts der enormen Datenfülle des IT-Betriebs. Hier reicht klassisches Performance Monitoring nicht mehr aus.
Die weltweit erfolgreichsten Unternehmen und innovative Start-ups machen es vor: Customer Experience steht über allem, gefolgt von einfachen Prozessen, optimaler Geschwindigkeit und Investitionen in kontinuierliche Innovation.
Doch angesichts der komplexen Infrastrukturen von Cloud Computing, IoT und mobilen Apps ist es nicht immer einfach, echte Innovationen und Mehrwerte für die Kunden auf den Markt zu bringen und gleichzeitig die IT-Systeme zu warten. So kämpfen Unternehmen damit, nicht mehr nur hunderte von Servern, sondern tausende von Services zu steuern.
Riesige Datenmengen entstehen
Insbesondere bei IoT-Umgebungen entstehen riesige Datenmengen durch Sensoren, intelligente Geräte, Gateways, Anwendungen sowie hochdynamische Cloud-Umgebungen. Hier muss eine speziell entwickelte und angepasste Lösung das gesamte Migrationsprojekt in die Cloud unterstützen, von der Erkennung der Anwendungen und Infrastrukturen über Topologie-Modellierung, Analytik, Performance und User Experience Monitoring bis zur Analyse von Problemursachen.
Dann profitieren Unternehmen vor, während und nach der Migration einer Anwendung oder eines gesamten Rechenzentrums in die Cloud von schnellen Ergebnissen und Einblicken. Modernes Cloud Monitoring bietet schon heute vollständige Transparenz über alle Ebenen. Wie Sie den vollständigen Überblick über den Status der gesamten Cloud-Infrastruktur erlangen, lesen Sie hier.
Automatisierung ist erfolgsentscheidend
Aufgrund der Datenexplosion muss in großen dynamischen Umgebungen die Analyse der Performance und Verfügbarkeit automatisch auf Basis Künstlicher Intelligenz erfolgen. Sehr viele Aufgaben betreffen dabei die Datenanalyse. Diese kann von AI-basierten Systemen deutlich schneller und auch für größere Infrastrukturen durchgeführt werden. So ist es bereits möglich, die Standardproblemanalyse im IT-Betrieb vollständig zu automatisieren. Dabei geht die Ermittlung von Fehlerursachen auch weit über die Ausgabe einfacher Alarmmeldungen hinaus.
Menschen entwickeln, Maschinen überwachen
Schon heute werden Routineaufgaben der IT immer weiter automatisiert. Dabei verwalten und betreiben sich die Software-Systeme mehr und mehr selbst und lernen beispielsweise, welche Alerts nötig sind und welche nur stören und die Menschen von ihrer Arbeit abhalten.
IT-Monitoring kann dabei schrittweise von IT-Professionals auf KI-Systeme umgeschichtet werden. Man startet beispielsweise mit einer wichtigen Aufgabe und bindet immer mehr Anwendungen an das Monitoring an. Die hochqualifizierten IT-Mitarbeiter arbeiten dann in DevOps-Teams und übernehmen koordinative Rollen als Kreative und Entscheider in den Entwicklungsteams.
Anschließend kann Monitoring auch dazu genutzt werden, das Coding in der Softwareentwicklung laufend zu verbessern. Entwickler bekommen unmittelbar Einblick in Produktionssysteme, finden Fehler schneller und beheben diese gleich selbst. Denn schon in der Firmen-Startup-Phase oder bei der täglichen Code-Entwicklung gibt es eine unüberschaubare Zahl an Abhängigkeiten und Fehlerquellen. Kein Mensch und auch nicht der versierteste Admin kann hier dauerhaft den Durchblick ohne KI-Unterstützung behalten.
Ausblick
In Zukunft werden neue Funktionen, die zu Problemen bei der Installation oder der Performance führen, vom KI-System automatisch erkannt und eine entsprechende Information an die Entwickler weitergegeben. Während dieser Vorgang heute teils Stunden oder gar mehrere Wochen dauert, erfolgt dies künftig automatisch. Die Monitoring-Lösungen entwickeln sich dabei weiter und zeigen vielleicht bald 3D-Systemarchitekturen, die Entwickler und Admins über Brillen oder in animierten Räumen sehen.
