Die Notwendigkeit der Weiterentwicklung von Abläufen

Eines der derzeit heißesten Schlagworte ist AIOps. Damit wird alles beschrieben, von den erforderlichen Technologien (Betriebsdaten und Analyseplattformen) bis hin zu den Werkzeugen, die für die Automatisierung von Reaktionen (auch Automatisierung genannt) erforderlich sind.

Zu häufig wird der Begriff AIOps mit nur einer dieser Technologien verwechselt, obwohl es sich bei AIOps eigentlich um einen übergreifenden Betriebsansatz handelt, dessen einziger Fokus darauf liegt, adaptive Applications zu ermöglichen. Das heißt, Applications , die sich an die Bedingungen anpassen, um die Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, die Leistung zu optimieren und die Sicherheit zu gewährleisten. 

Tatsächlich geht es bei AIOps nicht nur um Automatisierung. Es geht auch nicht nur um Telemetrie (Betriebsdaten) oder Erkenntnisse, die durch maschinelles Lernen gewonnen werden.

Es geht definitiv nicht darum, Leute loszuwerden. AIOps wird als Kraftmultiplikator zunehmend wichtiger, um einem überschaubaren Betriebspersonal die Handhabung des wachsenden Portfolios eines digitalen Unternehmens zu ermöglichen.

Im operativen Bereich geht es bei KI darum, die Skalierung, Sicherung und Bereitstellung des wachsenden Portfolios digitaler Dienste und Produkte zu ermöglichen, die für den Betrieb in einer standardmäßig digitalen Welt erforderlich sind. Der Betrieb braucht aus zwei Gründen maschinelle Unterstützung:

1. Unternehmen berichten bereits von einem enormen Anstieg der automatisierungsbedingten Qualifikationsdefizite im vergangenen Jahr (2020 → 2021). Das Problem mit mehr Leuten anzugehen, war noch nie eine gute Lösung , aber es wird immer schwieriger, nicht nur die richtigen Leute zu finden, sondern auch die richtigen Leute mit den erforderlichen Fähigkeiten.
    
2. Portfolios – einschließlich Dienste, die Sicherheit und Bereitstellung gewährleisten – werden zunehmend auf Cloud, Core und Edge verteilt. Unsere jährliche Untersuchung zeigt eine erhebliche Verbreitung an allen möglichen Einsatzorten, wobei Edge bereits für 9 % der Applications und 26 % der Bereitstellungs- und Sicherheitsdienste verwendet wird.

Auch bei modernen Betriebsansätzen (SRE, Cloud) werden die durch den Betrieb eingeführten Änderungen immer noch hauptsächlich von Menschen vorangetrieben. Operative Entscheidungen werden von Menschen getroffen, von Menschen kodifiziert und von Menschen in die Produktion umgesetzt. Ähnlich wie bei der Entwicklung agiler Applications Da die Methoden zur Bereitstellung digitaler Dienste letztlich mit transaktionalen (traditionellen) Bereitstellungsmodellen kollidierten, sind unsere Modi gemischt. Konfigurationsänderungen werden auf sehr transaktionale Weise kommuniziert, indem Menschen ein „Formular“ ausfüllen und es dann zur Bereitstellung an ein automatisiertes System übermitteln.

Es überrascht nicht, dass 63 % der Führungskräfte sagen, dass beim Einrichten der Pipeline-Infrastruktur zu viele manuelle Prozesse erforderlich sind . Unsere eigenen Untersuchungen im Jahr 2021 haben ergeben, dass ein beunruhigend geringer Prozentsatz der Organisationen heute Infrastruktur und Applications mithilfe von SRE-Praktiken betreibt. Und doch wäre es für die IT- und Unternehmensleiter vorzuziehen, diese Prozesse zu automatisieren. Die technischen Möglichkeiten sind heute vorhanden. Die Fähigkeit der Systeme, relevante Daten aufzunehmen und zu verarbeiten und dann eine entsprechende Richtlinie zu formulieren, ist vorhanden. Kombiniert mit der Möglichkeit, auf diese Richtlinien über APIs zu reagieren, die die Betriebsbedingungen anpassen, ist die Automatisierung der verbleibenden manuellen Prozesse in einer ansonsten kontinuierlichen Pipeline durchaus in Reichweite.

Die Fähigkeit zur automatischen Anpassung erfordert jedoch erhebliche Veränderungen in der gesamten IT. Es lässt sich nicht einfach anschrauben, wie wir es in der Vergangenheit versucht haben. Um beispielsweise den Bedarf an Telemetrie zu decken, haben wir uns lange Zeit auf herkömmliche Überwachungslösungen verlassen, die Agenten und Simulationen erfordern. Dieser Ansatz verursacht einen inakzeptablen Mehraufwand in Form von Betriebskosten und Zeit, wenn die Arbeitslasten wandern oder, im Fall von Containern, flüchtig sind. Um eine adaptive Echtzeitarchitektur zu unterstützen, muss die native Instrumentierung in Infrastruktur, Plattformen und Applications die Norm sein.

Ebenso haben wir erlebt, dass Sicherheitsinitiativen und -lösungen bei der Abwehr neuer Angriffe versagen, weil es sich dabei allzu oft nur um Notlösungen handelt, die erst dann ergriffen werden, wenn die Bedrohung erkannt wurde. Um die Anpassungsfähigkeit der Sicherheitsmaßnahmen an die ständige Bedrohung durch sich entwickelnde Angriffe zu gewährleisten, sind native Sicherheit und übergreifende Governance erforderlich.

Daher ist eine Weiterentwicklung der Abläufe erforderlich. Ein gemischtes Betriebsmodell ist nicht skalierbar und kann einem vollständig digitalisierten Unternehmen nicht gerecht werden. Die Störungen, die dadurch entstehen, dass man sich in einem automatisierten System auf manuelle, von Menschen gesteuerte Entscheidungen und Aufgaben verlässt, machen es unmöglich, den Zeitpunkt für Änderungen vorherzusagen und bergen das Risiko menschlicher Fehler.

Um diese Ineffizienz zu beheben und das Risiko zu mindern, ist ein adaptiverer Architekturansatz erforderlich. Ein System, das dafür ausgelegt ist, dass Applications mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff wachsen, schrumpfen, sich je nach Bedarf selbst verteidigen und reparieren.

Das bestimmende Merkmal der nächsten Evolutionsstufe des Betriebs ist die Anpassungsfähigkeit, und wir nennen es Adaptive Apps .

Adaptive Apps ist kein Produkt. Es kann nicht in einer Box gekauft und auf einem Server bereitgestellt werden. Es handelt sich dabei um einen architektonischen Ansatz zur Neugestaltung von Abläufen mit dem Schwerpunkt, die Anpassungsfähigkeit der digitalen Organisation zu ermöglichen. Mit anderen Worten: die Applications und Dienste, die heute das digitale Gesicht der Geschäftswelt bilden.

Das ist keine kleine Veränderung. Die Umbrüche, die durch die erste Welle des Internets verursacht wurden, als die Unternehmen darum wetteiferten, „online“ zu gehen, werden sich wiederholen, da die Unternehmen nun darauf drängen, als vollständig digitale Einheiten zu agieren. Von jedem beteiligten System müssen Betriebsdaten generiert (Instrumentierung) und in eine konsolidierte Datenplattform eingespeist werden. Dort werden sie durch maschinelles Lernen analysiert, um verborgene Zusammenhänge und Muster aufzudecken. Aus diesen Erkenntnissen und Informationen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die für die Sicherheit, Verfügbarkeit und Leistung von Applications und digitalen Diensten von entscheidender Bedeutung sind. Diese Informationen und Erkenntnisse müssen anschließend zu Änderungen an der Infrastruktur, den Applications und den Systemen führen, die Richtlinien und Konfigurationen automatisch anpassen, um Angriffe zu stoppen, Fehler zu beheben und die Leistung zu optimieren.

Diese Funktionen sind umfangreich und erfordern mehr Aufwand als eine einfache Migration in die Cloud oder eine Verteilung an den Rand. Das Herzstück eines digitalen Unternehmens – die Unternehmensarchitektur – muss modernisiert werden, um jene Elemente zu integrieren, die nicht enthalten waren, weil sie früher nicht existierten, jetzt aber vorhanden sein müssen, um maschinelles Lernen, verteilte Applications und Automatisierung über Kern, Cloud und Edge hinweg zu unterstützen.

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