Dieser Blogbeitrag ist Teil der fortlaufenden Serie von PagerDuty darüber, wie wir Kunden auf ihrem Weg zum autonomen Betrieb unterstützen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie KI-Orchestrierung diese Vision verwirklicht.

„Das sollten wir automatisieren.“ Kommt Ihnen das bekannt vor? Für viele Betriebsteams wird aus diesem Satz nie etwas. Die Erstellung von Regeln für die Ereignissteuerung erfordert tiefgreifendes Plattformwissen, Zeit, die niemand hat, und die Fähigkeit, die wirklich relevanten Muster in den Daten zu erkennen. So bleibt die ständige Alarmflut bestehen. Die Arbeit häuft sich. Die Automatisierung bleibt ein ferner Traum.

Die neue KI-Orchestrierungsfunktion von PagerDuty wurde entwickelt, um diese Lücke endgültig zu schließen.

Von reaktiv zu proaktiv, automatisch

AI Orchestrations analysiert Ihre historischen Ereignis- und Vorfallsdaten (einschließlich der manuellen Eingriffe Ihrer Einsatzkräfte bei vergangenen Vorfällen) und liefert sofort anwendbare Empfehlungen für Ereignis-Orchestrierungsregeln. Keine Regelsyntax. Keine Expertenkonfiguration. Nur eine verständliche Beschreibung der Regelfunktion, der Anzahl der dadurch verbesserten Warnungen oder Vorfälle sowie eine Zuverlässigkeitsbewertung basierend auf der bisherigen Genauigkeit.

Das Ergebnis ist eine globale Übersicht der Empfehlungen für alle Ihre Dienste: Jeder KI-generierte Vorschlag wird nach Rangfolge sortiert, nach Team filterbar und ist mit einem einzigen Klick umsetzbar.

Was wird empfohlen?

Das System zeigt verschiedene Arten von Regeln an, die auf erkannten Mustern in Ihren Daten basieren:

• Unterdrückung — Warnmeldungen mit geringem Wert unterdrücken, bevor sie zu Vorfällen werden.
• Schwere — Die Alarmstufe kann dynamisch festgelegt werden, damit Einsatzkräfte wissen, was sofortige Aufmerksamkeit erfordert.
• Priorität — Automatische Priorisierung von Vorfällen, damit sich die Teams auf das Wesentliche konzentrieren können

Jede Empfehlung enthält Kennzahlen zur Auswirkung – wie viele vergangene Ereignisse betroffen gewesen wären – und einen Präzisionswert, damit die Teams die Empfehlung vor der Anwendung überprüfen können.

Der Mensch im Regelkreis, Reibung beseitigt

Die von der KI vorgeschlagenen Regeln befinden sich in einem dedizierten KI-Orchestrierungssegment, das ausgeführt wird. nach Ihre bestehenden manuellen Regeln. Ihre aktuelle Logik wird immer zuerst ausgeführt. Wenn eine Empfehlung sinnvoll erscheint, wenden Sie sie mit einem Klick an. Wenn sie nicht relevant ist – oder wenn Sie lieber den zugrunde liegenden Monitor korrigieren möchten, anstatt die Warnung zu unterdrücken –, verwerfen Sie sie. Dieses Feedback verbessert zukünftige Empfehlungen für Ihren Dienst.

Dadurch behalten die Menschen die Kontrolle, während gleichzeitig das größte Hindernis für die Einführung von Automatisierung beseitigt wird: das Fachwissen, das überhaupt erst für die Erstellung von Regeln erforderlich ist.

Der Schwungradeffekt

Jeder Vorfall, auf den Ihr Team reagiert, enthält ein Signal. KI-Orchestrierung wandelt dieses Signal in Automatisierung um – und eine bessere Automatisierung bedeutet weniger Vorfälle, weniger Störungen und eine schnellere Problemlösung. Teams, die ereignisgesteuerte Automatisierung nutzen, sehen 46 % weniger Zwischenfälle und bis zu 30 % niedrigere Personalkosten. Mit der Zeit wird die Plattform intelligenter, da sich Ihre Daten weiterentwickeln. So entsteht ein kontinuierlicher Kreislauf: Vorfälle führen zu Automatisierungen, Automatisierung verhindert Vorfälle.

So setzt PagerDuty die Vision von autonomen Operationen um – nicht indem es menschliches Urteilsvermögen ersetzt, sondern indem es dessen Anwendung in großem Umfang erleichtert.

Ab sofort für AIOps-Kunden verfügbar

AI Orchestrations ist ab heute allgemein für PagerDuty AIOps-Kunden verfügbar. Wenn Ihr Team viel Zeit mit der manuellen Bearbeitung wiederkehrender Warnmeldungen verbringt, mit einer geringen Akzeptanz der Ereignisorchestrierung zu kämpfen hat oder neue Mitarbeiter einarbeiten muss, die keine Kapazitäten für die Konfiguration von Automatisierungen haben – dann ist dies der richtige Ausgangspunkt.

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