Seit seinem Aufkommen Ende der 2000er-Jahre hat DevOps die Zusammenarbeit von Entwicklungs- und IT-Betriebsteams bei der Entwicklung und Bereitstellung neuer digitaler Dienste, Anwendungen, Funktionen und Updates grundlegend verändert. DevOps hat dazu beigetragen, die Prozesse zu optimieren. Produktion Um effizientere Arbeitsabläufe und einen zuverlässigeren Service zu gewährleisten, wurde ein Prozess eingeführt. Dadurch entstand eine gemeinsame Verantwortung zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams, gemeinsam ein Premiumprodukt bzw. eine Premiumdienstleistung für ihre Kunden zu entwickeln. Dennoch standen viele Teams vor der ständigen Herausforderung, dass sich die Services fortlaufend änderten oder neue Funktionen und Updates eingeführt wurden. Die IT-Teams mussten Störungen schnell erkennen und beheben, ohne ungeplante Ausfallzeiten zu verursachen.

Eingeben AIOps Mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen AIOps Die Technologie – kurz für Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb – ermöglichte es IT-Teams, die Erkennung und Behebung von Vorfällen zu automatisieren. Dadurch wurde Zeit für die Bewältigung von Notfällen frei, und die IT-Teams konnten sich auf das Wesentliche konzentrieren: das Kundenerlebnis.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir zu AIOps gekommen sind und was das für die Zukunft von DevOps-Teams wie Ihrem bedeutet.

Ein Rückblick: Was hat uns hierher geführt?

DevOps entstand als Methode zur Schaffung eines mehr kollaborative Arbeitskultur zwischen Entwicklern und IT-Betrieb In einem traditionellen Produktionsteam arbeiteten Entwickler getrennt vom Betrieb, und es war üblich, dass sie ihren Code einfach an ein zentrales IT-Team übergaben und sich dann nicht mehr darum kümmerten. Mit DevOps hingegen gibt es eine gemeinsame Produktverantwortung, und die Teams arbeiten abteilungsübergreifend zusammen, um einen effizienteren und optimierten Workflow zu gewährleisten. Dank DevOps konnten Produktionsteams neue Services und Updates schneller bereitstellen, und die Entwickler konnten sich auf die Entwicklung neuer und innovativer Funktionen konzentrieren, ohne sich mit ständigen Eskalationen auseinandersetzen zu müssen.

Obwohl DevOps die Produktions- und Bereitstellungsprozesse grundlegend veränderte, standen die Teams weiterhin vor einer neuen Herausforderung. Bei jedem Vorfall lag es in der Verantwortung der SREs (Site Reliability Engineers) und DevOps-Teams, das Problem zu erkennen und zu beheben. Dies bedeutete, die Vielzahl an Warnmeldungen zu analysieren, um die Ursache von Vorfällen innerhalb des Dienstes oder der Infrastruktur zu identifizieren. Die Teams mussten zudem die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenpunkten verstehen und festlegen, welche Teams oder Personen zur Problembehebung benachrichtigt werden mussten.

Um ein optimales Nutzererlebnis zu gewährleisten und Ausfallzeiten zu vermeiden, konzentrierten sich IT-Teams häufig auf die Behebung von Störungen und Notfällen, die Kunden beeinträchtigten. Dadurch wurden die Mitarbeiter weniger agil und flexibel, da sie sich auf die schnellstmögliche Behebung von Störungen konzentrieren mussten. Zeit für Innovationen blieb kaum.

Teams benötigten eine Möglichkeit, alle relevanten Datenpunkte ihrer Anwendungen und Infrastrukturen zu überwachen und gleichzeitig Vorfälle in Echtzeit zu erkennen und zu beheben. Wir haben bereits viele der unglaublichen Vorteile von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in der Praxis erlebt. Komplexe Algorithmen erkennen spezifische Muster in Daten und lernen im Laufe der Zeit daraus. Denken Sie beispielsweise daran, wie Google manchmal Ihre Gedanken vervollständigt, sobald Sie Suchbegriffe eingeben. Oder wie Ihre Navigations-App Ihre Route anhand der Verkehrslage und Echtzeit-Updates anpasst.

Im Bereich DevOps haben KI-Technologien und -Tools also dazu beigetragen, Automatisierung und Effizienz weiter zu steigern. AIOps half dabei, die Herausforderung zu bewältigen, mit der IT-Betriebsteams bei der Erkennung und Behebung von Vorfällen konfrontiert waren. Automatisierung dieser Aufgaben um Vorfälle in Echtzeit zu erkennen und zu beheben – und sie sogar von vornherein zu verhindern.

Was AIOps für DevOps-Teams leisten kann

Wie Sie sehen, arbeiten AIOps und DevOps zusammen, um Entwicklungs-, Produktions- und Betriebsteams dabei zu unterstützen, effektiver und effizienter zusammenzuarbeiten und sich dabei stets auf den Kunden zu konzentrieren. AIOps kann DevOps-Teams auf verschiedene Weisen helfen, unter anderem:
Ermöglichen Sie es den Betreibern, intelligenter zu arbeiten. Mit AIOps liegt der Fokus stärker auf der Verbesserung und dem Aufbau eines skalierbaren und zuverlässigen Dienstes, anstatt ihn lediglich funktionsfähig zu halten.

Intelligente Rauschunterdrückung. Durch die Integration von KI in Ihre gesamte Infrastruktur werden Arbeitsabläufe optimiert, da sich Algorithmen des maschinellen Lernens an die spezifischen Bedürfnisse und die Umgebung Ihres Teams anpassen, Warnmeldungen gruppieren und dabei helfen, die relevanten Warnmeldungen aus der Informationsflut herauszufiltern.

Lernen Sie aus vergangenen und ähnlichen Vorfällen. Indem AIOps Vorfälle erkennt und behebt, lernt es aus diesen Ereignissen und kann auf Basis vorheriger Vorfälle Muster erkennen. Durch das Lernen aus diesen Vorfällen im Laufe der Zeit kann AIOps Anomalien erkennen, die von bekannten Mustern abweichen, und Vorfälle vorhersagen, bevor sie auftreten.

Automatisieren Sie routinemäßige Sanierungsmaßnahmen. AIOps ermöglicht die automatische Fehlerbehebung, indem es aus erkannten und behobenen Vorfällen lernt und sich an diese anpasst. Dadurch kann AIOps benutzerdefinierte Aktionen zur Fehlerbehebung auslösen und diese oft sogar verhindern.

Für wen ist AIOps gedacht?

AIOps eignet sich hervorragend für DevOps-Teams, die die zahlreichen Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen möchten. Dank proaktiver Vorfallserkennung und automatisierter Behebung können sich IT-Betriebsteams auf die Verbesserung von Services konzentrieren und Kunden ein optimales Nutzererlebnis bieten. AIOps trägt zur Servicezuverlässigkeit bei, ohne dass die Betriebsteams ständig vergrößert werden müssen, um den Produktbetrieb aufrechtzuerhalten. Der Fokus liegt nun auf Innovation und Kreativität – während künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Reaktion auf Vorfälle verbessern und ungeplante Ausfallzeiten minimieren.

Wie man AIOps in DevOps integriert

AIOps lässt sich problemlos in viele bestehende Tools und Prozesse integrieren und unterstützt Teams dabei, ihre vielfältigen Datenströme aus verschiedenen Anwendungen und Infrastrukturen optimal zu nutzen. AIOps verarbeitet und analysiert diese Datenpunkte, um die Zusammenhänge innerhalb der Daten zu verstehen und das System effektiv zu überwachen, damit es jederzeit einwandfrei funktioniert.

Schließlich noch einer der wichtigsten Vorteile der Nutzung von AIOps Die Automatisierung Ihrer Arbeitsabläufe beugt Burnout vor. Teams können sich nun, ohne sich ständig um die Behebung von Notfällen kümmern zu müssen, auf ihre Stärken konzentrieren: Kreativität und Innovation. Wenn sich Mitarbeiter ausschließlich mit der Problemlösung beschäftigen, steigt das Burnout-Risiko. Dank AIOps, das diese Aufgaben automatisiert, können sich Teams verstärkt auf die Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen und die Schaffung eines optimalen Kundenerlebnisses konzentrieren.

Sind Sie bereit, AIOps in Ihr DevOps-Team zu integrieren? Kontakt PagerDuty Weitere Informationen darüber, wie wir die Prozesse Ihres Teams zur Erkennung und Behebung von Sicherheitsvorfällen automatisieren können, erhalten Sie bei uns. AIOps Die