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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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Meldungen: Tipps und Hinweise

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Künstliche Intelligenz in der Cloud
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Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

Fachbeiträge: Grundlagen

Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
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IT Security

Ausbau strategischer Partnerschaften
Armis, das Unternehmen für Cyber-Exposure Management und -Sicherheit, hat einen weiteren wichtigen Meilenstein bekannt gegeben: Der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) hat die Marke von 300 Millionen US-Dollar überschritten - ein Wachstum von 200 auf 300 Millionen in weniger als zwölf Monaten.
Schutz für Private-Cloud-Workloads
Scale Computing gab eine strategische Partnerschaft mit Bitdefender bekannt. Ziel der Kooperation ist es, fortschrittlichen, integrierten Schutz vor Bedrohungen für private Cloud- und Edge-Umgebungen bereitzustellen. Die neue gemeinsame Lösung kombiniert die selbstheilende Automatisierung und Virtualisierungstechnologie von Scale Computing Hypercore (SC//Hypercore) mit Bitdefender GravityZone, einer führenden Endpoint-Protection-Plattform (EPP). Unternehmen profitieren dadurch von mehrschichtigem Schutz für Workloads, virtuelle Desktops und Daten - unabhängig vom Standort. Gemeinsam bieten beide Unternehmen einen klaren Weg, moderne IT-Umgebungen sicherer, einfacher und effizienter zu gestalten, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

IT Security - Angriffe & Lecks

Neue Backdoor im Einsatz
Seit Mitte 2024 beobachten die Bitdefender Labs ein neues Muster bösartiger gezielter Attacken mit dem Ziel, langfristigen Zugriff auf die Opfernetze zu erlangen. Die neuen Akteure, von Bitdefender Curly COMrades benannt, unterstützen offensichtlich russische Interessen und attackieren Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen. Die Opfer befinden sich vor allem in Krisengebieten der aktuellen Geopolitik - darunter Justiz- und Regierungsbehörden in Georgien sowie Energieversorgungsunternehmen in Moldawien.
Attacke gegen Krypto-Währungen
Sicherheitsforscher von Check Point sind einer weiteren Attacke gegen Krypto-Währungen auf die Spur gekommen. Betrügerische Werbeanzeigen über Social Media, die sich als vermeintliche Apps und Finanzdienstleister ausgeben, sollen Nutzer in die Falle locken. Die Kampagne läuft erfolgreich, vor allem in der Europäischen Union, mit über 35000 verseuchten Werbeanzeigen.

IT Security - Fachbeiträge

Malware in Dokumenten
Die Digitalisierung des Finanzsektors und die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten machen Finanzdienstleister zunehmend zur Zielscheibe für Cyberkriminelle. Angreifer setzen dabei auf bewährte Methoden wie Social Engineering, Phishing oder Ransomware, um Systeme zu kompromittieren, Informationen abzugreifen, Unternehmen zu erpressen oder Betriebsstörungen zu verursachen. Besonders häufig wählen sie Angriffspfade, die sich im Arbeitsalltag etabliert haben. Mit Malware infizierte Dokumente stellen immer noch eine oft unterschätzte Bedrohung dar. Der folgende Beitrag erläutert die Gefahr, die von diesem Angriffsvektor ausgeht und wie ein mehrschichtiger Schutzansatz die Cybersicherheit im Finanzumfeld stärken kann.
Aufgaben einer DORA-Compliance lösen
Der Digital Operational Resilience Act (DORA), welcher am 17. Januar 2025 in Kraft getreten ist, betrifft nicht nur Anbieter von Finanzdiensten, sondern auch deren IT-Dienstleister: Dazu gehören sowohl Partner und Distributoren, aber auch indirekte IT-Dienstanbieter, wie die Anbieter von IT-Sicherheitsplattformen. Der Kreis der Unternehmen, für die sich aus dem Gesetz neue Hausaufgaben ergeben, ist also größer als vermutet. Für alle ist DORA aber eine Chance, die Resilienz ihrer IT-Infrastruktur gegen Cyberangriffe jetzt zu erhöhen.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Grenze des Risikomanagements
Mit der KI befinden wir uns an einem interessanten Wendepunkt, an dem neue Möglichkeiten Gestalt annehmen: Lebensrettende Fortschritte im Gesundheitswesen und im Transportwesen sowie die Nachbildung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, wie der verstorbenen Suzanne Somers, sind keine Science-Fiction mehr. Gleichzeitig waren die Sicherheitsbedenken in Bezug auf KI noch nie so groß wie heute. Es besteht ein enormer Bedarf an mehr Bewusstsein und Schutz vor Cyberkriminellen, die in KI-Systeme und -Tools eindringen. Zwar kann KI zur Bekämpfung dieser Betrüger eingesetzt werden, doch ist ein gemischter Ansatz, bei dem herkömmliche Tools mit KI kombiniert werden, die effektivere Strategie.
Sicherheit in die Entwicklung integrieren
Der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Tools in der Softwareentwicklung verspricht schnelleres Programmieren, weniger Routineaufgaben und eine gesteigerte Produktivität. Eine aktuelle Analyse von Armis Labs zeigt jedoch, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn sich Entwickler zu stark auf KI-generierten Code verlassen - insbesondere dann, wenn manuelle Prüfungen entfallen und automatisierte Vorschläge ungeprüft übernommen werden.