- AIOps ersetzt die statische Überwachung durch maschinelles Lernen, das Anomalien erkennt und damit verbundene Vorfälle in Echtzeit verknüpft.
- In großen Infrastrukturen durchforsten AIOps-Plattformen Tausende von gleichzeitigen Ereignissen, um die wenigen herauszufiltern, die sofortige Maßnahmen erfordern.
- In Verbindung mit KI-Agenten steuert AIOps auch die Lösung über Tools wie Jira, Slack und AWS.
- Kontinuierliche Feedbackschleifen trainieren die Erkennungsmodelle neu, so dass jeder Vorfall die zukünftige Genauigkeit der Plattform verbessert.
- Gezielte Einführungen in Bereichen wie Netzwerküberwachung oder Anwendungsstatus liefern schnellere Ergebnisse und eine reibungslosere Skalierung.
Die Verwaltung des IT-Betriebs bedeutet heute, sich mit größeren, schnelleren und stärker vernetzten Umgebungen als je zuvor auseinanderzusetzen. Herkömmliche Überwachungs- und regelbasierte Systeme reichen nicht mehr aus, um Dienste stabil zu halten.
AIOps verändert die Betriebsabläufe, indem es maschinelles Lernen auf Live-System-Signale anwendet und KI-Agenten im Unternehmen einsetzt, um dynamischer über Vorfälle hinweg zu denken.
Da sich das Umfeld unvorhersehbar verändert, können die Teams nicht mehr nur statisch überwachen, sondern auch adaptiv reagieren.
Was ist AIOps?
Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) wendet maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen auf Betriebsdaten an, um den Zustand und die Leistung von IT-Systemen zu verwalten, ohne auf manuelle Eingriffe angewiesen zu sein.
Der von Gartner im Jahr 2016 geprägte Begriff beschreibt Plattformen, die wichtige Betriebsaufgaben wie das Erkennen von Anomalien, die Korrelation von Ereignissen, die Suche nach Ursachen und die Reaktion auf Vorfälle automatisieren, indem sie aus Echtzeit-Systemdaten anstelle von statischen Regeln lernen.
Moderne AIOps-Setups gehen noch weiter: Sie koppeln Erkennungsmodelle mit KI-Agenten, die zusammenhängende Probleme miteinander verknüpfen und die Lösung toolübergreifend anleiten, wodurch die Betriebsabläufe dynamischer und weniger reaktiv werden.
Wichtige AIOps-Konzepte
Wie unterscheidet sich AIOps von MLOps und DevOps?
Da Automatisierung und datengesteuerte Arbeitsabläufe in der IT- und Softwarebranche immer häufiger anzutreffen sind, werden Begriffe wie AIOps, MLOps und DevOps häufig zusammen verwendet.
Sie haben die gleichen Ziele wie die Verbesserung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit, aber sie arbeiten in unterschiedlichen Bereichen des Technologie-Lebenszyklus. Da es bei allen dreien um den Einsatz von Automatisierung zur Bewältigung von Komplexität geht, ist es leicht, ihre Rollen zu verwechseln.
Wie funktioniert AIOps?
AIOps bringt maschinelles Lernen in den täglichen Betrieb, indem es Systemen hilft, Probleme frühzeitig zu erkennen und automatisch zu reagieren.
Es sucht nach ungewöhnlichem Verhalten, verbindet damit verbundene Probleme und löst Reaktionen aus, ohne dass jemand eingreifen muss.
Zur Veranschaulichung dieses Ablaufs stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem sich der Kassiervorgang eines E-Commerce-Unternehmens während der Stoßzeiten plötzlich verlangsamt.
Schritt 1: Abrufen und Aufbereiten von Betriebsdaten
Um die Verlangsamung des Checkouts frühzeitig zu erkennen, nimmt die AIOps-Plattform Live-Metriken von Webservern, APIs und Datenbanken auf.
Es bereinigt und gleicht Latenzdaten, Transaktionsfehler und Systemprotokolle ab, um eine Echtzeitansicht zu erstellen und sicherzustellen, dass die Erkennungsmodelle über konsistente, zuverlässige Signale zur Analyse verfügen.
Schritt 2: Aufspüren von Anomalien in komplexen Systemen
Wenn das Verkehrsaufkommen Spitzenwerte erreicht, erkennt die Plattform anormale Reaktionszeiten beim Checkout im Vergleich zu den erlernten Basiswerten.
KI-Agenten machen auf diese Anomalien aufmerksam, bevor die Grenzwerte überschritten werden, so dass die Verlangsamung frühzeitig behoben werden kann.
Agenten sind zwar nur ein Teil des stack, aber dieser Leitfaden zum Aufbau eines KI-Agenten erklärt, wie sie strukturiert sind, um Signale zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
Einige Plattformen setzen vertikale KI-Agenten ein, die speziell für Bereiche wie Cloud-Infrastruktur, Netzwerke oder Datenbanken geschult wurden, um die Genauigkeit zu verbessern.
Schritt 3: Verknüpfung von Vorfällen in verschiedenen Umgebungen
Die Plattform korreliert steigende Kassenlatenz mit gleichzeitigen Verzögerungen bei Datenbankabfragen und Netzwerk-Paketverlusten.
KI-Agenten helfen dabei, indem sie zusammenhängende Signale erkennen, den gesamten Vorfall rekonstruieren und feststellen, dass die Verlangsamung auf Backend-Stress zurückzuführen ist, der sich über die Systeme ausbreitet, und nicht nur auf isolierte Frontend-Probleme.
Diese Fähigkeiten spiegeln eine Form der KI-Agenten-Orchestrierung wider, bei der spezialisierte Modelle zusammenarbeiten, um einen ganzheitlichen Überblick über die Ereignislandschaft zu erhalten.
Ein häufiges Beispiel sind Benutzer, die auf Checkout-Fehler stoßen, bei denen die Ursache eher auf einen Ausfall der AWS-Instanz als auf die Anwendung selbst zurückzuführen ist.
Schritt 4: Automatische Reaktion auf kritische Ereignisse
Sobald die AIOps-Plattform bestätigt, dass AWS-Instanzausfälle die Checkout-Leistung beeinträchtigen, löst sie vordefinierte Aktionen aus.
Dazu können die automatische Skalierung von Checkout-APIs oder die Umleitung des Datenbankverkehrs gehören, um die Plattform zu stabilisieren, bevor es zu Ausfällen kommt.
Schritt 5: Kontinuierliches Lernen und Abstimmen des Modells
Nachdem die Lösung an das System zurückgemeldet wurde, werden die Modelle zur Erkennung von Anomalien durch das operative Feedback des gesamten Austauschs neu trainiert.
Dieses Feedback hilft den KI-Agenten auch dabei, Vorfälle effektiver zu analysieren und bessere automatische Reaktionsentscheidungen zu treffen.
Auf diese Weise können AIOps-Plattformen Anomalien früher erkennen, zusammenhängende Ereignisse genauer miteinander verknüpfen und effektivere automatische Reaktionen auslösen, wenn sich die Umgebung weiterentwickelt.
Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für AIOps?
Bei der Entwicklung von AIOps-Systemen kombinieren Forscher herkömmliche IT-Systeme mit großen SprachmodellenLLMs), um seit langem bestehende betriebliche Herausforderungen zu bewältigen.
Ein 2025 veröffentlichtes Papier mit dem Titel "Empowering AIOps", das auf dem ACM Symposium on Software Engineering vorgestellt wurde, zeigt auf, wie LLMs unstrukturierte Daten wie Systemprotokolle und Vorfallsberichte interpretieren und gleichzeitig die Erklärbarkeit von KI-gesteuerten Erkenntnissen verbessern können.
Dieser Wandel ist ein wichtiger Schritt in Richtung der Einführung von KI-Systemen - und er wird für Teams, die in immer komplexeren Umgebungen Geschwindigkeit und Qualität aufrechterhalten müssen, unverzichtbar.
Diese Funktionen erweitern die Möglichkeiten von AIOps, insbesondere in den Bereichen Optimierung, Überwachung des Systemzustands, Cybersicherheit und Ressourcenzuweisung.
Überwachung des Systemzustands und Erkennung von Zwischenfällen
AIOps zeigt frühzeitige Anzeichen von Instabilität auf, wie z. B. eine verminderte API-Leistung oder eine Überlastung des Backends, so dass Probleme erkannt werden können, bevor sie zu Ausfällen führen, die Benutzer und wichtige Dienste stören würden.
Wie Matvey Kukuy, Mitbegründer von Keep, einer Open-Source-AIOps-Plattform, es ausdrückt,
"Wenn Sie eine große Unternehmensinfrastruktur verwalten, in der ständig etwas passiert, haben Sie es wahrscheinlich mit Tausenden von Ereignissen zu tun."
Diese Menge macht es fast unmöglich, Vorfälle manuell zu verfolgen - AIOps-Plattformen helfen den Teams, das Wichtigste zu erkennen.
Optimierung der Netzwerkleistung
Während die Überwachung Frühwarnzeichen hervorhebt, geht AIOps noch weiter, indem es die Netzwerkpfade dynamisch optimiert, um Geschwindigkeit und Verfügbarkeit unter wechselnden Bedingungen aufrechtzuerhalten.
Es hilft dabei, die Last über die Knoten hinweg auszugleichen, die Netzwerkrouten in Zeiten der Überlastung anzupassen und den kritischen Anwendungsverkehr zu priorisieren, um die Latenzzeit zu minimieren und Serviceunterbrechungen zu vermeiden.
Stärkung der Cybersicherheitsvorkehrungen
Durch die Korrelation von Betriebs- und Sicherheitssignalen deckt AIOps versteckte Bedrohungen auf, die sich der herkömmlichen Überwachung entziehen.
Es hilft Teams, seitliche Bewegungen in Umgebungen zu erkennen und schneller auf neue Angriffsmuster zu reagieren.
Vorhersage des Ressourcen- und Kapazitätsbedarfs
Neben der Verwaltung des aktuellen Systemzustands unterstützt AIOps die Teams bei der Planung des zukünftigen Wachstums.
Die Vorhersage, wann und wo Kapazitäten benötigt werden, ermöglicht eine intelligentere Skalierung der Infrastruktur und eine langfristige Ressourcenplanung.
Wie sollten Sie eine AIOps-Strategie aufbauen?
Der Aufbau einer erfolgreichen AIOps-Strategie beginnt mit mehr als nur der Bereitstellung von Automatisierungstools.
Die Teams benötigen eine solide operative Grundlage, zuverlässige Datenpraktiken und realistische Erwartungen in Bezug darauf, was KI-gesteuerte Abläufe leisten können und was nicht.
1. Zentralisierung der Systemüberwachung und der Beobachtbarkeitsdaten
AIOps benötigt einen vollständigen Echtzeit-Überblick über Ihre Systeme. Konsolidieren Sie Protokolle, Metriken, Traces und Ereignisse in einer einzigen Beobachtungsebene.
Lücken in der Überwachungsabdeckung oder fragmentiertes Tooling schwächen die Mustererkennung und die Erkennung von Vorfällen. Durch die Verbesserung der Beobachtbarkeit erhalten AIOps-Plattformen den Signalfluss, der für präzise Erkenntnisse erforderlich ist.
2. Standardisierung der Vorfallmanagementprozesse
Ohne klare Eskalationspfade können AIOps die Lösungsschritte nicht effektiv automatisieren, was zu mehr Verwirrung und Halluzinationen führt.
AIOps fügt sich in das bestehende Incident Management ein, so dass Stabilität und Konsistenz entscheidend sind, bevor Automatisierungsebenen hinzugefügt werden.
3. Aufbau eines hochwertigen operativen Datenstroms
AIOps-Modelle sind auf normalisierte Echtzeit-Eingaben angewiesen, um Anomalien zuverlässig zu erkennen.
Die Teams müssen die Qualität der Datenaufnahme validieren, Ereignisformate standardisieren und redundante oder minderwertige Metriken bereinigen, um eine verlässliche Grundlage für Betriebsdaten zu schaffen.
4. Wählen Sie eine anfängliche Domäne für die Bereitstellung
Die Einführung von AIOps in einer gesamten Umgebung schafft unnötige Komplexität ohne Kontrolle.
Beginnen Sie in einem bestimmten operativen Bereich wie Netzwerküberwachung, Cloud-Infrastruktur oder Anwendungsstatus.
Die Ausrichtung auf einen begrenzten Bereich ermöglicht eine schnellere Abstimmung der Modelle, eine einfachere Messung der ersten Ergebnisse und eine reibungslosere spätere Skalierung.
5. Abstimmung der Teams auf realistische AIOps-Erwartungen
AIOps beschleunigt die Erkennung und Sichtung, aber klare Erwartungen an die Automatisierung stellen sicher, dass sie das menschliche Urteilsvermögen nicht willkürlich ersetzt, sondern unterstützt und befähigt.
Wie Jay Rudrachar, Senior Director bei TIAA, gegenüber Gartner erklärt,
"Was ist letztendlich unser größter Vorteil? Wir wollen die Ausfälle und Ausfallzeiten beim Kunden so weit wie möglich reduzieren und proaktiv sein.
Mit dieser Denkweise können Teams die Automatisierung von Dingen vermeiden, die nicht automatisiert werden können oder müssen, und sich stattdessen auf die Lösung echter Probleme konzentrieren, die die Auswirkungen für den Benutzer verringern.
6. AIOps-Lösungen sorgfältig evaluieren
Nicht jede AIOps-Lösung passt gleichermaßen in jede Umgebung. Die Bewertung sollte sich auf die Integration der Beobachtbarkeit, die Flexibilität der Automatisierung und die betriebliche Anpassungsfähigkeit in der Praxis konzentrieren.
Es gibt zwar einige AIOps-Zertifizierungen, doch sind Plattformkenntnisse und die Anpassung an die Architektur wichtiger als formale Zeugnisse. Wählen Sie Lösungen, die auf Ihre Datenarchitektur und Systemanforderungen abgestimmt sind.
Die 5 wichtigsten AIOps-Plattformen
Die Wahl der richtigen AIOps-Plattform bestimmt, wie schnell Teams auf Systemprobleme reagieren und wie sicher sie das Wachstum der Infrastruktur planen können.
Das Ziel besteht nicht nur darin, schneller zu alarmieren, sondern die Automatisierung in die alltäglichen Abläufe einzubauen, ohne neue blinde Flecken zu schaffen.
1. PagerDuty
PagerDuty ist eine AIOps-Plattform, die sich auf Echtzeit-Vorfallreaktion, Automatisierung und Ereigniserkennung konzentriert. Sie verbindet Überwachungstools, Observabilitätsplattformen und Bereitschaftsteams, um Probleme schneller zu erkennen, zu diagnostizieren und darauf zu reagieren.
Sie wird häufig in KI-Ticketing-Konfigurationen verwendet, bei denen Warnungen automatisch Vorfallstickets über integrierte ITSM-Tools wie Jira oder ServiceNow generieren und eskalieren.
Es nutzt KI-gesteuerte Ereigniskorrelation, um Rauschen zu reduzieren und kritische Vorfälle zu erkennen. Teams können automatisierte Workflows einrichten, um Alarme anzureichern, Aktionen auszulösen und je nach Schweregrad zu eskalieren.
PagerDuty unterstützt Integrationen mit Tools wie Slack, ServiceNow, Jira, Datadog und AWS CloudWatch. Seine Ereignis-Orchestrierung, adaptiven Lernmodelle und Reaktions-Playbooks helfen Teams beim proaktiven Management von Vorfällen.
Wesentliche Merkmale:
- Ereigniskorrelation und Rauschunterdrückung in Echtzeit
- Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle mit Runbooks und dynamischem Routing
- KI-basierte Erkennung von Anomalien und Gruppierung von Warnungen
- Integration mit Überwachungs-, Ticketing- und Kollaborationstools
Preisgestaltung:
- Kostenloser Plan: Grundlegendes Incident Management für kleine Teams
- Professional: $21/Benutzer/Monat - zusätzlich Bereitschaftsplanung und Alarmgruppierung
- Business: $41/Benutzer/Monat - enthält Funktionen zur Ereignis-Orchestrierung und Automatisierung
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung für umfangreiche Operationen und erweiterte Compliance
2. Botpress
Botpress ist eine programmlose KI-Agentenplattform, die Teams bei der Orchestrierung von Betriebsabläufen, der Automatisierung von Vorfallsreaktionen und der Verwaltung von Infrastrukturereignissen in verschiedenen Umgebungen unterstützt.
Botpress , die für die Konsolidierung von Systemsignalen in Echtzeit entwickelt wurden, können Alarme auslösen, Tickets öffnen, Probleme eskalieren und Lösungsschritte über Tools wie Slack, Jira, GitHub Actions und Grafana Cloud automatisieren - alles über den Integration Hub.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Überwachungs-Stacks, die von statischen Pipelines abhängen, ermöglicht die Plattform die Verwendung von KI-Agenten zur Anpassung von Betriebsabläufen auf der Grundlage von Live-Systembedingungen - eine zentrale Anforderung in modernen KI-Workflow-Automatisierungsumgebungen.
Sie fungiert als Orchestrierungsschicht für den Infrastrukturbetrieb und ermöglicht es Teams, Eskalationen zu verwalten, Entscheidungen zu automatisieren und Systemaktionen direkt aus Chat-Umgebungen zu steuern.
Wesentliche Merkmale:
- No-Code-Builder für Agenten, APIs und Ereignis-Workflows
- Webhook und API-Unterstützung für Pipeline-Signale und Ereignisauslöser
- Speicher und bedingte Weiterleitung für dynamische Eskalationen
- Multichannel-Bereitstellung für interne und öffentliche Anwendungen
Preisgestaltung:
- Kostenloser Plan: $0/Monat mit $5 AI-Nutzung
- Plus: $89/Monat - fügt Live-Agent-Routing und Flow-Tests hinzu
- Team: $495/Monat - für SSO, Zusammenarbeit und Zugriffskontrolle
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung für Skalierung und Compliance
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ist eine Observability- und AIOps-Plattform, die den Systemzustand überwacht, Ereignisse korreliert und Ausfälle in komplexen IT-Umgebungen vorhersagt.
Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll für KI in Telekommunikationsszenarien, in denen die Echtzeitkorrelation von Signalen entscheidend für die Aufrechterhaltung der Betriebszeit in großen Netzwerken ist.
Es nutzt auf maschinellem Lernen basierende Analysen, um Anomalien zu erkennen, Service-Abhängigkeiten zu verfolgen und Vorfälle auf der Grundlage der geschäftlichen Auswirkungen zu priorisieren. ITSI konsolidiert Metriken, Protokolle und Traces in einer einheitlichen Ansicht, um Teams einen vollständigen Einblick in die Systemleistung zu geben.
Die prädiktiven Analysen von ITSI helfen bei der Vorhersage von Serviceverschlechterungen, während die Ereigniskorrelations-Engine das Alarmrauschen reduziert und verwertbare Vorfälle aufzeigt.
Wesentliche Merkmale:
- Einheitliche Überwachung von Metriken, Protokollen und Spuren
- Kartierung der Dienstabhängigkeit und Bewertung des Zustands
- Prädiktive Analysen zur frühzeitigen Erkennung von Ausfällen
- Rauschunterdrückung durch Ereigniskorrelation und Clustering
Preisgestaltung:
- Individuelle Preisgestaltung auf der Grundlage von Dateneingabevolumen und Benutzeranforderungen
- Wird in der Regel als Teil von Splunk Cloud- oder Splunk Enterprise-Implementierungen verkauft
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak für AIOps ist eine modulare, KI-gesteuerte IT-Betriebsplattform, die von IBM entwickelt wurde. Sie wurde entwickelt, um Betriebsteams bei der Erkennung, Diagnose und Behebung von Vorfällen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
Sie basiert auf offenen Standards und ist Teil der IBM Cloud Pak-Suite. Sie nutzt erklärbare KI und richtlinienbasierte Automatisierung, um die Ermüdung durch Alarme zu verringern, die Ursachen zu ermitteln und die Systembetriebszeit zu verbessern.
Die Plattform gruppiert zusammengehörige Warnungen, erkennt Anomalien in Echtzeit und leitet die Lösung mithilfe von Runbooks und Integrationsrichtlinien.
Es lässt sich mit Tools wie ServiceNow, IBM Db2 und Netcool/Impact verbinden und ist damit ideal für Teams, die ihre stack modernisieren möchten, ohne bestehende Investitionen aufzugeben.
Wesentliche Merkmale:
- Intelligente Korrelation von Warnmeldungen und Erkennung der Grundursache
- Erkennung von Anomalien und Rauschunterdrückung in Echtzeit
- Richtliniengesteuerte Workflows mit bedingter Ausführung
- Integration mit ITSM-Plattformen, Beobachtungstools und IBM-Systemen
Preisgestaltung:
- Individuelle Preisgestaltung je nach Einsatzgröße
5. Ignio
Ignio von Digitate ist eine AIOps-Plattform, die KI, Automatisierung und Analytik kombiniert, um IT-Betriebsprobleme zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben. Sie konzentriert sich auf den autonomen Betrieb durch Lernen des Systemverhaltens und proaktives Management von Vorfällen.
Die Stärke von Ignio liegt in seinen Blueprint-gesteuerten Modellen, die Systeme abbilden, Ausfälle vorhersagen und selbstheilende Maßnahmen auslösen, ohne auf manuelle Eingriffe warten zu müssen.
Es unterstützt Integrationen mit IT-Systemen von Unternehmen wie ServiceNow, AWS, Azure und SAP-Umgebungen.
Durch die Kombination von vorausschauender Analyse und Automatisierung hilft Ignio den Teams, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und den Betrieb zu skalieren, ohne zusätzliche Kosten zu verursachen.
Wesentliche Merkmale:
- Selbstheilende Reaktion auf Vorfälle durch erlernte Systemmuster
- Dynamisches Dependency Mapping und prädiktive Analytik
- Automatisierung von betrieblichen Routineaufgaben
- Integration mit Cloud-, ERP- und Service-Management-Plattformen
Preisgestaltung: Nicht öffentlich zugänglich
Setzen Sie noch heute einen AIOps-Workflow ein
Mit Botpress können Teams betriebliche Signale in großem Umfang verarbeiten, dynamische Regeln für Systemereignisse festlegen und Reaktionen anpassen, ohne statische Workflows neu erstellen zu müssen.
Die Agenten zeichnen Gespräche, Lösungen und Eskalationen in Echtzeit auf und unterstützen die Teams bei der Verfeinerung der operativen Pipelines, sobald neue Vorfälle auftreten.
Integrationen mit Jira, GitHub Actions, AWS und Grafana Cloud ermöglichen es Botpress , Aktualisierungen auszulösen, Aufgaben zu eskalieren und Metriken direkt in Vorfall-Workflows zu übernehmen.
Fangen Sie noch heute an zu bauen - es ist kostenlos.
Häufig gestellte Fragen
1. Wie kann ich feststellen, ob meine Organisation für AIOps bereit ist?
Um festzustellen, ob Ihr Unternehmen für AIOps bereit ist, sollten Sie prüfen, ob Ihre Teams durch Alarmmüdigkeit überlastet sind oder überwiegend reaktiv auf Vorfälle reagieren. Sie sind bereit, wenn Sie bereits strukturierte Beobachtungsdaten (Protokolle, Metriken, Traces) sammeln und die MTTR (Mean Time to Resolution) durch intelligente Automatisierung verringern möchten.
2. Was sind die häufigsten Missverständnisse über AIOps?
Ein weitverbreitetes Missverständnis über AIOps ist, dass es menschliche Operatoren ersetzt, während es sie in Wirklichkeit ergänzt, indem es Alarmgeräusche herausfiltert und die Ursachen schneller identifiziert. Ein weiterer Irrglaube ist, dass AIOps nur für große Unternehmen geeignet ist, obwohl viele moderne AIOps-Tools auch für mittelgroße Organisationen gut skalierbar sind.
3. Können AIOps in luftgefüllten oder Offline-Umgebungen funktionieren?
Ja, AIOps können in abgekapselten Umgebungen funktionieren, wenn sie mit On-Premise-Lösungen eingesetzt werden, aber bei diesen Konfigurationen fehlen Echtzeit-Updates aus Cloud Intelligence-Feeds oder externe Datenanreicherung. Sie müssen sich ausschließlich auf lokale Telemetrie und historische Daten verlassen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
4. Wer ist Eigentümer der von KI-Agenten in AIOps-Plattformen getroffenen Entscheidungen?
Das Betriebsteam ist für die von KI-Agenten in AIOps-Plattformen getroffenen Entscheidungen verantwortlich. Während KI-Agenten Aktionen vorschlagen oder vordefinierte Reaktionen automatisieren können, sind menschliche Operatoren für die Festlegung von Richtlinien und die Gewährleistung der Verantwortlichkeit für die Ergebnisse verantwortlich.
5. Wie wird die Erklärbarkeit von KI-gesteuerten operativen Entscheidungen sichergestellt?
Die Erklärbarkeit von KI-gesteuerten Betriebsentscheidungen wird durch detaillierte Protokolle, Ursachenanalysebäume, Korrelationsdiagramme und Zusammenfassungen in natürlicher Sprache gewährleistet, die beschreiben, warum ein Alarm ausgelöst oder eine Maßnahme ergriffen wurde. Viele AIOps-Plattformen heben auch beitragende Faktoren und Vertrauensstufen hervor, um die Transparenz zu unterstützen.
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