6:47 Uhr – Kaffee in der Hand, Überprüfung der nächtlichen Warnungen

Alex, SRE bei Greenagonia, weiß zu Beginn des Tages, dass eine große Markteinführung bevorsteht. Vorbestellungen deuten auf eine fünf- bis zehnfache Steigerung des normalen Geschäftsverkehrs hin, was bedeutet, dass der Kaffee heute Morgen besonders stark sein muss. Als Alex die Benachrichtigungen der Nacht durchgeht, stellt er fest, dass er einen Zahnarzttermin, der sich mit seiner bevorstehenden Bereitschaftsschicht überschneidet, völlig vergessen hat.

Vor sechs Monaten hätte das hektische Slack-Nachrichten oder mindestens einen Telefonanruf bedeutet. Heute? Alex‘ KI-Teamkollege kümmert sich darum.

Shift Agent für Zapfwellenantrieb und Übersteuerungen

Ein leises Ping vom Schichtagent erscheint in Slack: „Ihre Google Kalender-Freizeit überschneidet sich anscheinend mit einer Bereitschaftsschicht. Ich habe verfügbare Teamkollegen identifiziert, die Sie vertreten können. Soll ich eine Überschreibung beantragen?“

Ein paar Klicks später haben sowohl Alex als auch sein Vertreter die Außerkraftsetzung akzeptiert, und der Terminkonflikt ist gelöst. Kein Stress, keine manuelle Koordination. Alex‘ KI-Teamkollege, Shift Agent, kümmert sich um die Routineaufgaben, die früher seine Zeit und mentale Kapazität in Anspruch nahmen, sodass er sich auf die komplexen Probleme konzentrieren kann, die tatsächlich menschliches Eingreifen erfordern (und außerdem pünktlich zu seinem Zahnarzttermin erscheint).

SRE-Agent für Fehlerbehebung und Runbooks

8:01 Uhr – Der Starttag beginnt

Greenagonias neue Stiefel sind jetzt online erhältlich. Innerhalb weniger Minuten treffen Bestellungen aus aller Welt ein, und alles sieht … größtenteils gut aus. Dann sieht Linda, die NOC-Managerin, es: erhöhte Reaktionszeiten und 500 Fehler in der EU-Region. Vorfall Nr. 4127 beginnt.

Geben Sie den SRE-Agent . Während Linda noch verarbeitet, was passiert, zieht der SRE-Agent bereits Metriken aus der Grafana-Umgebung von Greenagonia mithilfe von Modellkontextprotokoll Sie tippt eine kurze Abfrage ein: „Analysieren Sie die letzten 500 Fehler im Katalog West und identifizieren Sie mögliche Grundursachen.“

Innerhalb von Sekunden führt der SRE-Agent das Problem auf Timeouts der Webserver-Anfragen zurück. Doch dieser KI-Agent belässt es nicht bei der Diagnose. Er schlägt bereits Abhilfe vor: „Aktivieren Sie die automatische Skalierung für Web-App-Instanzen.“

8:15 Uhr – Lösung und Lernen

Linda genehmigt die automatische Skalierungsempfehlung, und die Reaktionszeiten normalisieren sich. Anschließend analysiert der SRE-Agent den Vorfall und erstellt automatisch ein Runbook für genau dieses Szenario, falls es erneut auftritt. Bei der nächsten Erschöpfung des Datenbankverbindungspools kann jeder Responder die dokumentierten Schritte befolgen. Mit dem SRE-Agent hat Greenagonia einen stressigen Vorfall in institutionelles Wissen umgewandelt.

Das ist der Zauber eines KI-Teamkollegen. Die Einsatzkräfte treffen weiterhin die wichtigen Entscheidungen, allerdings auf der Grundlage besserer Informationen, schnellerer Analysen und automatisierter Nachverfolgung.

Scribe Agent zur Kommunikationsunterstützung

8:18 Uhr – Die Handlung verdichtet sich

Gerade als das Team wieder zum normalen Geschäftsbetrieb zurückkehrt, kommt es zu einem neuen Vorfall – diesmal in den USA. Die Zahl der Timeouts und Verarbeitungsfehler bei Zahlungsgateways steigt sprunghaft an und wirkt sich direkt auf die Einnahmequellen aus. Die Situation hat sich zu einem schwerwiegenden Vorfall entwickelt.

8:20 Uhr – KI-gestützte Zusammenarbeit

Der Workflow für schwerwiegende Vorfälle von Greenagonia wird automatisch gestartet, erstellt ein Zoom-Meeting und fügt hinzu der Schreiber-Agent Sobald die Beteiligten dem Anruf beitreten, transkribiert der Scribe Agent bereits jedes Detail und jede Entscheidung und veröffentlicht Zusammenfassungen im Slack-Kanal des Vorfalls. Hektisches Notizenmachen oder fehlender Kontext gehört der Vergangenheit an. Alle bleiben auf dem Laufenden, ohne die Problemlösung unterbrechen zu müssen.

Anna, die Einsatzleiterin, muss die Führung auf den neuesten Stand bringen. Anstatt ein Status-Update von Grund auf neu zu erstellen und dabei mehrere Datenquellen zu berücksichtigen, bittet sie einfach: „PagerDuty: Schreib mir ein Status-Update.“ Innerhalb von Sekunden erstellt der Scribe Agent ein klares, professionelles Update basierend auf der Live-Transkription, den Vorfalldaten und dem Chatverlauf. Vor dem Versenden überprüft und bearbeitet Anna es und kümmert sich umgehend wieder um die Koordination der Antwort.

SRE-Agent für knifflige Triage

9:15 Uhr – Wiedereröffnung, aber kein Neustart eines Vorfalls

Wade, einer der Datenbankexperten von Greenagonia, beteiligt sich an der Vorfallsbehebung. Er startet zusätzliche Lesereplikate und behebt den Vorfall. Doch fünfzehn Minuten später treten dieselben Leistungsprobleme erneut auf.

Wade öffnet den Vorfall erneut, wobei der gesamte Verlauf erhalten bleibt, und weist den SRE-Agenten an, genauer nachzuforschen. Der Agent korreliert diesen neuen Anstieg schnell mit den Ratenlimits des Zahlungsgateways und ruft Protokolle von DataDog und Bereitstellungsdaten von GitHub über MCP ab.

Es ist, als hätte man einen Teamkollegen mit perfektem Gedächtnis, der sofort Zusammenhänge zwischen mehreren Systemen herstellt. Und damit nicht genug: Der SRE-Agent empfiehlt, fehlgeschlagene Transaktionen zur Abhilfe an die Backup-Verarbeitung weiterzuleiten. Wade genehmigt das automatisierte Failover, und es funktioniert!

Insights Agent für kontinuierliche Verbesserung

9:45 Uhr – Auflösung und Reflexion

Sobald der Vorfall als gelöst markiert und wichtige Daten für die Einhaltung von Vorschriften und die Berichterstattung automatisch dokumentiert wurden, erstellt PagerDuty eine umfassende Zusammenfassung für die Überprüfung nach dem Vorfall.

Eine Woche nach dem Start

Es ist nun eine Woche nach dem Start vergangen, und ersten Berichten zufolge war es trotz des Vorfalls ein großer Erfolg, da das Team schnell reagierte. Im Rahmen der Nachbereitung Die Insights-Agent liefert proaktiv betriebliche Empfehlungen basierend auf den erkannten Mustern.

Mit diesem Wissen über die einzigartigen Vorfalldaten von Greenagonia hat AI Orchestrations ein Muster hinter dem schwerwiegenden Vorfall erkannt und empfiehlt, ähnliche zukünftige Fälle automatisch als P1 zu klassifizieren. Dies bedeutet, dass das Greenagonia-Team noch schneller reagieren kann, wenn so etwas erneut passiert.

Die neue Realität des Betriebs

Die Zusammenarbeit mit einem KI-Teamkollegen hat die Arbeitsweise von Entwicklungsteams grundlegend verändert. Die KI übernimmt die Datenerfassung, Mustererkennung und Routineaufgaben, während sich die Menschen auf komplexe Denkprozesse, strategische Entscheidungen und kreative Problemlösungen konzentrieren, die ihnen besonders gut gelingen.

Das Ergebnis? Für Greenagonia war der Start ein voller Erfolg. Sie bewältigten Verkehrsspitzen mit minimalen Unterbrechungen, nutzten einen schwerwiegenden Vorfall als Lernmöglichkeit und entwickelten eine Automatisierung, die ihnen in den kommenden Monaten von Nutzen sein wird. Ihre Entwickler können sich auf Innovationen statt auf wiederkehrende Betriebsarbeiten konzentrieren, und ihre Kunden erhalten das nahtlose Erlebnis, das sie erwarten.

Greenagonia mag fiktiv sein, diese Ergebnisse sind es jedoch nicht. Mehr erfahren über das KI-Angebot von PagerDuty, um Ihre Teams in eine Ära KI-gestützter Innovation zu führen – oder überzeugen Sie sich selbst Hier .