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BMC

AIOps nutzt große Big Data, maschinelles Lernen und Analysen, um ITOps bei der schnelleren Vorhersage, Suche und Behebung von Problemen zu unterstützen.

Bewältigen von Komplexität mit AIOps-Software

AIOps-Tools wenden maschinelles Lernen und erweiterte Analysen an, um Muster in Monitoring-, Kapazitäts-, Service-Desk- und Automatisierungsdaten in hybriden On-Premise- und Multi-Cloud-Umgebungen zu erkennen. Die Einführung von AIOps ermöglicht den für IT-Betrieb und Observability zuständigen Teams Folgendes:

  • Reduzieren von Event-Noise und geschäftskritischen Problemen
  • Schnelleres Veröffentlichen von Anwendungen und Beschleunigen von DevOps-Prozessen
  • Proaktives Erkennen von Problemen und schnelles Aufdecken der Ursachen zur Verkürzung der MTTR
  • Modellieren und Vorhersagen der Workload-Kapazitätsanforderungen zur Optimierung der Ressourcennutzung und der Kosten

Schlüsselanforderungen an AIOps-Software

Die Umsetzung einer AIOps-Strategie ist weit mehr als nur eine bessere Analyse vorhandener Daten. Die Grundlage für ein maschinelles Lernsystem zu schaffen, das kontinuierliche Erkenntnisse liefert, erfordert:

BMC ist ein bewährter Marktführer für AIOps

Die TrueSight AIOps-Plattform bietet maschinelles Lernen und erweiterte Analysen als Teil einer ganzheitlichen Monitoring-, Event-Management-, Kapazitäts- und Automatisierungslösung. Sie stellt Anwendungsfälle für AIOps bereit, um den IT-Betrieb auf die Geschwindigkeit zu bringen, die das digitale Unternehmen benötigt.

  • Reduzierung von Event-Noise um 90%
  • Reduzierung von Incidents um 40% durch präventive Warnmeldungen
  • Um 60% schnellere Ermittlung der Ursache
  • Automatisierte Fehlerkorrektur zur Reduzierung der MTTR um 75%
Offener Datenzugriff

Offener Datenzugriff

Observability-Teams müssen in der Lage sein, riesige Mengen von Daten und Events über mehrere Technologien und Aufzeichnungssysteme als Grundlage für eine erfolgreiche AIOps-Strategie zu nutzen. Zu den Schlüsselanforderungen gehören:

  • Überwachung verteilter Anwendungen in On-Premise-, Cloud- und Containerumgebungen
  • Einheitliche Datenansicht über verschiedene Ebenen des Anwendungsstapels
  • Datenunabhängige Überwachung, einschließlich Übernahme von Daten anderer Monitoring-Tools

Maschinelles Lernen

Bei der IT-Analyse geht es letztendlich um den Musterabgleich. Maschinelles Lernen wendet die Rechenleistung und Geschwindigkeit von Maschinen auf die Erkennung und Korrelation von Mustern in IT-Daten an. Dies geschieht schneller als bei menschlichen Betreuern und ändert dynamisch die Algorithmen, die von Analysen auf der Grundlage von Datenänderungen verwendet werden.

  • Lernen des Verhaltens unter normalen Bedingungen
  • Dynamische Baselines gehen über statische Schwellenwerte hinaus
  • Erkennung von Anomalien basierend auf erlernten Mustern
AIOps und ITSM-Automatisierung

AIOps und ITSM-Automatisierung

Der spürbare Wert von AIOps entsteht durch die Nutzung der umfassenden Erkenntnisse aus maschinellem Lernen und Analysen. Dies ermöglicht durch höhere Automatisierung und Aufbrechen der Silos zwischen ITOM und ITSM einen maximalen geschäftlichen Nutzen. Einige nützliche Anwendungsfälle für die Automatisierung durch AIOps sind:

Der Einstieg in AIOps ist kinderleicht