Selbst die besten Site Reliability Engineers (SREs) verbringen zu viel Zeit mit reaktiven Aufgaben – der Priorisierung von Vorfällen, der Kontextanalyse, der Eskalation an die zuständigen Teams und der Dokumentation des Geschehens. Diese Arbeit ist zwar unerlässlich, aber darin liegt nicht der größte Wert eines SREs.

Diese Ingenieure werden eingestellt, um robuste Systeme zu entwickeln und zu warten, nicht um bei jeder eingehenden Warnmeldung die Flugsicherung zu übernehmen. Doch mit zunehmender Komplexität moderner Architekturen geraten selbst die fähigsten Teams in eine reaktive Schleife. Sie verbringen so viel Zeit mit der Behebung wiederkehrender Vorfälle, dass ihnen kaum Kapazitäten bleiben, die eigentlichen Ursachen anzugehen. Dies führt gleichzeitig zu Burnout und bremst Innovationen.

Agenten ermöglichen es Teams, diesen Kreislauf zu durchbrechen. SREs können Agenten einsetzen, um wiederkehrende Aufgaben zu erledigen und gemeinsam mit ihnen komplexere Situationen zu bewältigen. Mensch + Agenten-Ansatz SREs können sich auf das konzentrieren, was die Leistung ihres Teams und des Unternehmens wirklich steigert: Störungen an der Wurzel zu beheben und sich von der Routinearbeit zu lösen, um sich auf Innovationen zu konzentrieren.

Der Aufstieg agentischer Operationen

KI-Agenten verändern bereits die Arbeitsweise im gesamten Unternehmen. Laut neueste PagerDuty -Umfrage 75 % der globalen Unternehmen haben bereits KI-Agenten im Einsatz, 25 % davon sogar fünf oder mehr. Was als Experiment begann, prägt nun zunehmend die Arbeitsweise von Teams.

Dieses Wachstum signalisiert einen umfassenderen Mentalitätswandel. Jahrelang haben Unternehmen akzeptiert, dass selbst ihre qualifiziertesten Ingenieure einen Teil ihrer Arbeitszeit mit sich wiederholenden, wenig wertschöpfenden Aufgaben verbringen würden. Mit KI-Agenten ist das nicht mehr selbstverständlich.

Diese Umstellung ist besonders für SREs von Bedeutung. Jede von ihnen bearbeitete Warnung, Korrelation und Eskalation bietet einem Agenten die Möglichkeit, zu helfen. Anstatt Telemetrie- und Vorfalldaten manuell zu durchsuchen, können Agenten Signale in Echtzeit verarbeiten und die relevantesten Erkenntnisse sowie Handlungsempfehlungen direkt bereitstellen.

Mit zunehmender Verbreitung dieser Technologie wird sich die Art und Weise, wie Ingenieure ihre Zeit und ihren Arbeitsaufwand auf verschiedene Aufgaben verteilen, grundlegend verändern. SREs werden sich von den Ersthelfern im Bereich des digitalen Betriebs zu den Architekten entwickeln, die ihn weiterentwickeln.

Von der Brandbekämpfung bis zum Systemdesign

Die Ergänzung der SRE-Rolle durch KI-Agenten soll deren Arbeit verbessern, nicht vollständig übernehmen. Die Agenten kümmern sich um die Korrelations- und Kontextanalyse, die die Reaktionszeit verlängert. Neben der Datenerfassung können die Agenten auch im Namen der SREs Maßnahmen ergreifen, darunter die Durchführung von Diagnosen, die Zusammenfassung und Kommunikation der Ergebnisse sowie die Umsetzung genehmigter Korrekturmaßnahmen.

Das bedeutet, dass SREs Vorfälle nicht mehr von Anfang bis Ende bearbeiten müssen. Stattdessen übernehmen Agenten die bekannten und zeitaufwendigen Aufgaben, sodass SREs ihre Energie und Fähigkeiten in die Entwicklung robusterer Systeme investieren können.

Wenn SREs weniger Zeit mit reaktiven Prozessen und mehr Zeit mit strategischer Arbeit verbringen, reichen die Vorteile weit über die mittlere Reparaturzeit (MTTR) hinaus und haben weitreichende Auswirkungen auf die Organisation. Zu den wichtigsten Punkten gehören:

• Erhöhte operative Resilienz: Mithilfe der mit Agenten gewonnenen Daten und Erkenntnisse können SREs diese Erkenntnisse in ihre Incident-Management-Prozesse und sogar noch tiefer in den SDLC (Softwareentwicklungslebenszyklus) einfließen lassen.

• Geringere finanzielle und Reputationskosten: Die automatisierte Behebung bekannter Probleme bedeutet geringere Auswirkungen auf den Kunden. Dies führt zu besseren Kundenerlebnissen und geringeren Kosten für das Unternehmen durch Umsatzeinbußen und/oder Vertragsstrafen aufgrund von SLA-Verletzungen.

• Verbesserte Mitarbeiterbindung: Indem SREs von monotonen und unbefriedigenden Aufgaben befreit werden, bleiben sie mit größerer Wahrscheinlichkeit länger in ihren Positionen. Und das wirkt sich auch auf andere Teams aus, beispielsweise auf Entwickler, die ebenfalls in die Problembehebung einbezogen werden.

Kurz gesagt, Agenten steigern sowohl die Leistung der Mitarbeiter als auch die der Teams und helfen ihnen dabei, Systeme aufzubauen, die nicht nur zuverlässiger, sondern auch lohnender in der Bedienung sind.

Ein Partnerschaftsmodell für moderne Operationen

Das Vertrauen in KI-Agenten wächst exponentiell. internationale Umfrage Die Studie zeigt, dass 81 % der Führungskräfte KI-Systemen vertrauen, im Krisenfall – etwa bei einem Ausfall oder einem Sicherheitsvorfall – im Namen ihres Unternehmens zu handeln. Dieses Vertrauen basiert jedoch auf einem Modell, in dem Menschen und KI zusammenarbeiten.

Für SREs bedeutet das, die richtigen Informationen der richtigen Aufgabe zuzuordnen. Bei PagerDuty betrachten wir das als … dreistufiges Modell :

Stufe 1: Gut verstandene Probleme (agentengeführt): Es handelt sich um wiederkehrende Vorfälle mit bekannten Lösungen, die daher autonom bearbeitet werden. Agenten erkennen, diagnostizieren und beheben die Probleme ohne menschliches Eingreifen und erstellen anschließend Berichte zur Überprüfung. Beispiel: Ein bekanntes Fehlersignal veranlasst den Agenten, ein System neu zu starten und die Lösung automatisch zu dokumentieren.

Stufe 2: Teilweise verstandene Probleme (kollaborativ): Agenten analysieren Muster, ermitteln wahrscheinliche Ursachen und empfehlen Lösungen. Menschen überprüfen und genehmigen die Maßnahmen. Beispiel: Wenn es bei mehreren Microservices zu einer plötzlichen Spitze der API-Latenz kommt, korreliert der Agent die Protokolle und schlägt dem SRE das wahrscheinlichste Abhängigkeitsproblem vor, das dieser vor der Behebung überprüfen soll.

Stufe 3: Neuartige oder komplexe Probleme (von Menschen verursacht): Die Ingenieure leiten die Ermittlungen und die Strategieentwicklung, während die Agenten den relevanten Kontext sammeln, die Kommunikation steuern und die entsprechenden Aufgaben erledigen. Beispiel: Bei einem sich ausbreitenden Systemausfall, der mehrere Systeme betrifft, erfasst der Agent die Vorfallhistorie, sammelt Telemetriedaten und fasst Aktualisierungen zusammen, damit sich die Ingenieure auf die Ursachenanalyse konzentrieren können.

Dieser gestaffelte Ansatz ermöglicht es Teams, sowohl Effizienz als auch Expertise auszubauen. Routinemäßige Vorfälle werden automatisch behoben. Komplexe Probleme erhalten die volle Aufmerksamkeit der SREs, während die Agenten die Routinearbeiten erledigen.

Für SREs bedeutet dies, von der ständigen Reaktion auf Störungen zum Aufbau von Systemen überzugehen, die aus jedem Vorfall lernen und sich anpassen können. Für Führungskräfte bedeutet dies eine höhere operative Resilienz, schnellere Innovationen und ein konsistenteres und zuverlässigeres Kundenerlebnis.

Wie PagerDuty SREs bei ihrer Weiterentwicklung unterstützt

Die KI-Agenten von PagerDuty PagerDuty integriert Intelligenz und Automatisierung in jede Phase des Incident-Management-Lebenszyklus. Basierend auf 16 Jahren operativer Erfahrung und Milliarden realer Vorfälle wurde PagerDuty entwickelt, um die Arbeit von Anwendern moderner Systeme zu vereinfachen.

Hier sind die Agenten, die wir entwickelt haben, um SREs und anderen Teams zu helfen, weniger Zeit mit der Behebung von Problemen zu verbringen:

• SRE-Agent Analysiert auf intelligente Weise Serviceausfälle, stellt automatisch wichtige Kontextinformationen aus vergangenen Vorfällen bereit, empfiehlt Abhilfemaßnahmen und führt genehmigte Aktionen aus.
• Schichtleiter Bietet intelligente Konfliktlösung bei Rufbereitschaften direkt in Slack. Es teilt Rufbereitschaftspläne und anstehende Schichten mit den Nutzern, erkennt Urlaubskonflikte (Google Kalender-Erweiterung verfügbar), empfiehlt verfügbare Teammitglieder zur Vertretung und ermöglicht die Überschreibung per Direktnachricht.
• Insights-Agent bietet bedarfsgerechte Gesprächseinblicke sowie proaktive Empfehlungen und Maßnahmen zur Verbesserung der Abläufe.
• Schreiberagent Die Transkriptionen von Zoom/MS Teams werden automatisch an die jeweiligen Vorfallkanäle übermittelt und mit dem Chatverlauf kombiniert, um strukturierte Zusammenfassungen zu erstellen, Statusaktualisierungen zu entwerfen und die Nachbesprechungen von Vorfällen zu optimieren.

Wenn SREs eigene Agenten erhalten, gewinnen sie den Freiraum, sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben zu konzentrieren. Das Ergebnis ist eine Organisation, die reibungsloser funktioniert, schneller lernt und ihren Mitarbeitern die nötigen Ressourcen für Innovationen bietet. Der Ansatz von PagerDuty, Mensch und Agent zu kombinieren, macht dies möglich. Durch die Integration von KI in jede Phase des Incident-Managements unterstützen wir Unternehmen dabei, sich von der reinen Alarmverwaltung hin zur Orchestrierung intelligenter Abläufe zu entwickeln.

Sind Sie bereit, Ihren SREs die Zeit und den Freiraum zu geben, sich auf geschäftskritische Aufgaben zu konzentrieren? Erfahren Sie mehr über die PagerDuty Agenten Die