Stand der Anwendungsstrategie 2024: Generative KI definiert die Automatisierungsentwicklung neu
In der Vergangenheit nutzten die digital ausgereiftesten Organisationen die Automatisierung, um Skripte auf der Grundlage klar definierter geschäftlicher und betrieblicher Ziele auszuführen und so Konfigurationsänderungen vorzunehmen und Anpassungen an Richtlinien durchzusetzen. Mit der Einführung generativer KI ist dies nahezu passé, das neue Ziel ist nun ein autonomeres System.
Zu diesem Schluss komme ich aus einer kürzlichen Lektüre von Intels „State of Cloud Optimization 2024“ , in der es heißt, dass „60 % der Befragten den autonomen Charakter von Optimierungstools für sehr wichtig bis äußerst wichtig halten“.
Wenn Sie sich fragen, was Optimierungstools sind: Diese haben mit Kosten zu tun, genauer gesagt mit der Erreichung der obersten Priorität für 2024, nämlich der „Senkung der Cloud-Kosten“.
Im Grunde genommen FinOps.
Aber Autonomie bedeutet nicht nur Kostensenkung in der Cloud. Darüber hinaus geht es darum, betriebliche Mühen zu eliminieren und die Leistungsfähigkeit generativer künstlicher Intelligenz zu nutzen, um auch die Lieferoptimierung und -sicherheit autonom umzusetzen.
Auf die Frage nach dem größten Nutzen, den die Befragten durch generative KI erwarten, lautete die Top-Antwort sowohl für App-Sicherheit als auch für Bereitstellungsanwendungen: autonome Anpassungen.
- Sicherheit : Passen Sie Sicherheitsrichtlinien automatisch an und generieren Sie Sicherheitskonfigurationen für erkannte Bedrohungen
- Bereitstellung : Passen Sie App- und API-Richtlinien automatisch basierend auf Service-Level-Zielen (SLOs) zur Bereitstellungsoptimierung an.
Mit anderen Worten: Unternehmen setzen auf generative KI, um den Einsatz bei Automatisierungsstrategien zu erhöhen, von automatisierten Skripts bis hin zur autonomen Anpassung und Generierung von Richtlinien zur Verwaltung von Sicherheits-, Leistungs- und Kostenkontrollzielen.
Der Stand der Automatisierung
Ein stärker autonomer Betrieb klingt vielleicht etwas futuristisch und unerreichbar, doch der derzeitige Automatisierungsgrad in Unternehmen ist tatsächlich ziemlich beeindruckend. Das gilt umso mehr, wenn man bedenkt, wo Unternehmen im letzten Jahr bei ihrer Automatisierungsentwicklung standen.
Gegen Ende des Jahres 2022 arbeitete die Mehrheit (52,5 %) der Unternehmen noch immer mit hybriden Automatisierungsstrategien. Sie nutzten Skripte, um Konfigurationsänderungen vorzunehmen und Richtlinien durchzusetzen, führten diese Skripte jedoch manuell aus. Nur etwa ein Viertel (25,4 %) nutzte Systeme zum Initiieren von Skripten und satte 21,9 % nutzten überhaupt keine Automatisierung.
Schneller Vorlauf bis Ende 2023: Die meisten Unternehmen haben auf ihrem Weg zur Automatisierung unglaubliche Fortschritte gemacht.
Dieses Jahr ignorierte weniger als ein Zehntel (8,2 %) die Automatisierung und der Prozentsatz der Organisationen, die den höchsten Reifegrad (Automatisierung) erreichten, hat sich fast verdoppelt.
Aber Sie werden feststellen, dass mein praktisches Diagramm ein neues Ziel hat: autonom.
Und zwar deshalb, weil die generative KI aufkam und zeigte, dass das Ziel eines vollständig autonomen Betriebs nicht nur möglich, sondern auch erreichbar ist. Das liegt daran, dass generative KI bei offenen Fragen zwar halluzinieren kann, aber gute Ergebnisse liefert, wenn sie sich auf die Generierung strukturierter Inhalte konzentriert – etwa Konfigurationen und Code mit wohlgeformten Schemata und Syntaxspezifikationen. Und je häufiger es passiert, desto besser wird es. Es lernt gewissermaßen und kann ebenso kompetent darin werden, die richtigen Richtlinien und Konfigurationen zu generieren, um Infrastruktur- und App-Dienste so zu optimieren, dass sie definierte Service-Level-Ziele erreichen.
Und unseren Untersuchungen zufolge wollen die Organisationen dies erreichen. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass die Vorteile, die Unternehmen aus ihren Automatisierungsbemühungen ziehen, größer sind, wenn die Automatisierung umfassender genutzt wird.
Aber all diese Automatisierung muss von etwas angetrieben werden. Etwas Konkretes. Etwas Messbares. Etwas, das man umsetzen kann.
Dieses Etwas sind Daten. Telemetrie, genauer gesagt, generiert von den Systemen und Diensten, die die Anwendungen und APIs unterstützen, bei denen Organisationen sicherstellen möchten, dass sie schnell, verfügbar und sicher sind.
Wenn wir über die sechs wichtigsten technischen Fähigkeiten sprechen, die Unternehmen benötigen, um die digitale Transformation zu beschleunigen, werden Automatisierung und Beobachtbarkeit daher in einer einzigen Domäne zusammengefasst. Denn Ersteres ohne Letzteres ist bloßes Raten, und Letzteres ohne Ersteres versäumt es, die Transparenz zu erreichen, die sich Organisationen seit Jahrzehnten wünschen.
Und all diese Daten, all diese Telemetriedaten können auch die prädiktiven KI-Engines antreiben, die sie analysieren und umsetzbare Erkenntnisse produzieren, sodass die generative KI sie verwenden kann, um Konfigurationen und Richtlinien autonom anzupassen.
Oh ja. Jetzt kommt alles zusammen. AIOps ist die nächste Evolutionsstufe der Automatisierung und das alles dank generativer KI.