Was ist AIOps und wie erkennt KI Anomalien im IT-Betrieb frühzeitig?
Direkte Antwort
AIOps wendet KI-Verfahren auf die großen Mengen an Observability-Daten (Metriken, Logs, Traces) im IT-Betrieb an, um Muster zu erkennen, die auf beginnende Probleme hindeuten, bevor sie zu spürbaren Ausfällen führen — etwa eine allmählich steigende Fehlerrate, die mit statischen Schwellenwerten erst spät erkannt würde, aber mit KI-gestützter Mustererkennung bereits im Anfangsstadium auffällt.
"Ein statischer Schwellenwert schlägt Alarm, wenn ein Wert eine feste Grenze überschreitet. AIOps schlägt Alarm, wenn sich ein Muster ungewöhnlich verändert — auch unterhalb jeder festen Grenze.
Klassisches, schwellenwertbasiertes Monitoring erkennt ein Problem oft erst, wenn eine feste Grenze überschritten wird — AIOps versucht, Probleme bereits an subtileren Verhaltensänderungen zu erkennen.
Anomalieerkennung jenseits statischer Schwellenwerte
Klassisches Monitoring definiert feste Schwellenwerte (etwa "Alarm bei über 90% CPU-Auslastung"), die naturgemäß erst reagieren, wenn ein Wert diese Grenze tatsächlich überschreitet.
AIOps-Systeme lernen stattdessen das normale Verhaltensmuster eines Systems über Zeit und erkennen Abweichungen von diesem gelernten Muster, auch wenn kein fester Schwellenwert überschritten wird — etwa eine allmählich, aber ungewöhnlich schnell steigende Fehlerrate, die noch weit unter jedem klassischen Alarmschwellenwert liegt.
Korrelation über mehrere Datenquellen hinweg
In komplexen Systemen mit vielen Microservices erzeugt ein einzelnes zugrunde liegendes Problem oft eine Vielzahl scheinbar unabhängiger Alarme in unterschiedlichen Systemen, was die eigentliche Ursache verschleiert.
AIOps-Systeme können diese Alarme korrelieren und erkennen, dass mehrere scheinbar unabhängige Symptome auf dieselbe zugrunde liegende Ursache zurückgehen, was die Fehlersuche im Vergleich zur manuellen Korrelation vieler Einzelalarme erheblich beschleunigt.
Grenzen und notwendige menschliche Einordnung
AIOps-Systeme liefern Wahrscheinlichkeitsaussagen über mögliche Anomalien, keine deterministisch sicheren Diagnosen — ein gemeldetes ungewöhnliches Muster muss weiterhin von einer Person eingeordnet werden, ob es tatsächlich ein relevantes Problem darstellt.
Besonders in der Einführungsphase sollten AIOps-Meldungen eng von erfahrenen Betriebsteams begleitet werden, um Vertrauen in die Erkennungsqualität aufzubauen und die Konfiguration bei zu vielen Fehlalarmen gezielt anzupassen.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut
- ✓Das System besteht aus vielen Microservices mit komplexen, schwer manuell korrelierbaren Fehlerbildern
Passt nicht
- ✗Es gibt eine einzelne, einfache Anwendung mit klaren, bekannten Fehlerbildern