AIOps: Diese typischen Fehler bei der IT-Automatisierung vermeiden

IT-Betrieb bedeutet heute, mit größeren, schnelleren und stärker vernetzten Umgebungen umzugehen als je zuvor. Traditionelles Monitoring und regelbasierte Systeme reichen nicht mehr aus, um Dienste stabil zu halten.

AIOps verändert den Betrieb, indem maschinelles Lernen auf Live-Systemsignale angewendet und Enterprise-KI-Agenten genutzt werden, um flexibler auf Vorfälle zu reagieren.

Da sich Umgebungen unvorhersehbar verändern, ermöglicht dieser Wandel Teams, über statisches Monitoring hinauszugehen und anpassungsfähiger zu reagieren.

Was ist AIOps?

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) nutzt maschinelles Lernen und fortschrittliche Analytik, um Betriebsdaten auszuwerten und die Gesundheit sowie Leistung von IT-Systemen ohne manuelles Eingreifen zu steuern.

Der Begriff wurde 2016 von Gartner geprägt und beschreibt Plattformen, die zentrale Aufgaben im Betrieb automatisieren – wie das Erkennen von Anomalien, das Verknüpfen von Ereignissen, die Ursachenanalyse und das Reagieren auf Vorfälle – indem sie aus Echtzeitdaten lernen statt aus festen Regeln.

Moderne AIOps-Lösungen gehen weiter: Sie kombinieren Erkennungsmodelle mit KI-Agenten, die zusammenhängende Probleme verknüpfen und die Lösung über verschiedene Tools hinweg steuern, wodurch der Betrieb dynamischer und weniger reaktiv wird.

Zentrale AIOps-Konzepte

Worin unterscheidet sich AIOps von MLOps und DevOps?

Mit zunehmender Automatisierung und datengetriebenen Abläufen in IT und Software werden Begriffe wie AIOps, MLOps und DevOps oft gemeinsam genannt.

Sie verfolgen ähnliche Ziele wie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit, sind aber in unterschiedlichen Phasen des Technologie-Lebenszyklus angesiedelt. Da alle drei Automatisierung zur Komplexitätsbewältigung nutzen, werden ihre Rollen leicht verwechselt.

Wie funktioniert AIOps?

AIOps bringt maschinelles Lernen in den täglichen Betrieb, indem Systeme Probleme frühzeitig erkennen und automatisch darauf reagieren können.

Es sucht nach ungewöhnlichem Verhalten, verknüpft zusammenhängende Probleme und löst Reaktionen aus, ohne dass jemand eingreifen muss.

Zur Veranschaulichung: Stellen Sie sich vor, der Checkout-Prozess eines E-Commerce-Unternehmens verlangsamt sich plötzlich während der Stoßzeiten.

Schritt 1: Betriebsdaten erfassen und aufbereiten

Um die Verlangsamung frühzeitig zu erkennen, sammelt die AIOps-Plattform Live-Metriken von Webservern, APIs und Datenbanken.

Sie bereinigt und synchronisiert Latenzdaten, Transaktionsfehler und Systemprotokolle, um ein Echtzeitbild zu erstellen und sicherzustellen, dass die Erkennungsmodelle konsistente und zuverlässige Signale analysieren können.

Schritt 2: Anomalien in komplexen Systemen erkennen

Wenn der Traffic ansteigt, erkennt die Plattform ungewöhnlich lange Antwortzeiten beim Checkout im Vergleich zu den gelernten Basiswerten.

KI-Agenten heben diese Anomalien hervor, bevor Grenzwerte überschritten werden, sodass das Problem frühzeitig behoben werden kann.

Obwohl Agenten nur ein Teil des AIOps-Stacks sind, erklärt dieser Leitfaden zum Erstellen eines KI-Agenten, wie sie aufgebaut sind, um Signale auszuwerten und Entscheidungen zu treffen.

Einige Plattformen setzen vertikale KI-Agenten ein, die speziell für Bereiche wie Cloud-Infrastruktur, Netzwerke oder Datenbanken trainiert wurden, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Schritt 3: Vorfälle über Umgebungen hinweg verknüpfen

Die Plattform korreliert die steigende Checkout-Latenz mit gleichzeitigen Verzögerungen bei Datenbankabfragen und Paketverlusten im Netzwerk.

KI-Agenten unterstützen, indem sie übergreifend Signale auswerten, den gesamten Vorfall rekonstruieren und erkennen, dass die Verlangsamung durch Backend-Belastung entsteht, die sich auf verschiedene Systeme ausbreitet – und nicht nur durch isolierte Frontend-Probleme.

Diese Fähigkeiten spiegeln eine Form der KI-Agenten-Orchestrierung wider, bei der spezialisierte Modelle zusammenarbeiten, um einen ganzheitlichen Überblick über die Vorfalllandschaft zu erhalten.

Ein typisches Beispiel: Nutzer stoßen auf Checkout-Fehler, deren Ursache auf einen Ausfall einer AWS-Instanz zurückgeht – und nicht auf die Anwendung selbst.

Schritt 4: Automatisch auf kritische Ereignisse reagieren

Sobald die AIOps-Plattform bestätigt, dass AWS-Instanz-Ausfälle die Checkout-Leistung beeinträchtigen, werden vordefinierte Maßnahmen ausgelöst.

Dazu gehören etwa das automatische Skalieren der Checkout-APIs oder das Umleiten des Datenbankverkehrs, um die Plattform zu stabilisieren, bevor es zu einem vollständigen Ausfall kommt.

Schritt 5: Kontinuierliches Lernen und Anpassen der Modelle

Nachdem die Lösung an das System zurückgemeldet wurde, wird das Erkennungsmodell mit dem Betriebsfeedback aus dem gesamten Ablauf neu trainiert.

Dieses Feedback hilft auch den KI-Agenten, Vorfälle besser zu analysieren und fundiertere automatisierte Entscheidungen zu treffen.

So können AIOps-Plattformen Anomalien früher erkennen, zusammenhängende Ereignisse präziser verknüpfen und wirksamere automatische Reaktionen auslösen, während sich die Umgebungen weiterentwickeln.

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für AIOps?

Mit der Weiterentwicklung von AIOps kombinieren Forscher traditionelle IT-Systeme mit großen Sprachmodellen (LLMs), um langjährige Herausforderungen im Betrieb zu lösen.

Eine Veröffentlichung aus dem Jahr 2025 mit dem Titel „Empowering AIOps“, vorgestellt auf dem ACM Symposium on Software Engineering, zeigt, wie LLMs unstrukturierte Daten wie Systemprotokolle und Vorfallberichte interpretieren und gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit KI-basierter Erkenntnisse verbessern können.

Dieser Wandel ist ein wichtiger Schritt für die Einführung von KI-Systemen – und wird für Teams, die Geschwindigkeit und Qualität in immer komplexeren Umgebungen aufrechterhalten müssen, zunehmend unverzichtbar.

Diese Fähigkeiten erweitern den Anwendungsbereich von AIOps, insbesondere in den Bereichen Optimierung, Systemgesundheitsüberwachung, Cybersicherheit und Ressourcenallokation.

Systemzustand überwachen und Vorfälle erkennen

AIOps erkennt frühzeitig Anzeichen von Instabilität, wie nachlassende API-Leistung oder Belastung im Backend, sodass Probleme behoben werden können, bevor sie zu Ausfällen führen, die Nutzer und kritische Dienste beeinträchtigen würden.

Wie Matvey Kukuy, Mitgründer von Keep, einer Open-Source-AIOps-Plattform, sagt:

‍„Wenn Sie eine große Unternehmensinfrastruktur verwalten, in der ständig etwas passiert, haben Sie es wahrscheinlich mit Tausenden von Ereignissen zu tun.“

Dieses Volumen macht es nahezu unmöglich, Vorfälle manuell zu verfolgen – AIOps-Plattformen helfen Teams, das Wesentliche zu erkennen.

Netzwerkleistung optimieren

Während Monitoring frühzeitig auf Warnzeichen hinweist, geht AIOps einen Schritt weiter und optimiert Netzwerkpfade dynamisch, um Geschwindigkeit und Verfügbarkeit auch bei wechselnden Bedingungen zu gewährleisten.

Es hilft, die Last auf Knoten auszugleichen, Netzwerkwege bei Belastung anzupassen und kritischen Anwendungstraffic zu priorisieren, um Latenz zu minimieren und Störungen zu vermeiden.

Cybersicherheitsabwehr stärken

Durch die Korrelation von Betriebs- und Sicherheitsdaten deckt AIOps verborgene Bedrohungen auf, die herkömmliche Überwachung übersehen.

So können Teams laterale Bewegungen innerhalb von Umgebungen erkennen und schneller auf neue Angriffsmuster reagieren.

Prognose von Ressourcen- und Kapazitätsbedarf

Neben der Überwachung des aktuellen Systemzustands unterstützt AIOps Teams auch bei der Planung zukünftigen Wachstums.

Durch die Vorhersage, wann und wo Kapazitäten benötigt werden, ermöglicht AIOps eine intelligentere Skalierung der Infrastruktur und eine langfristige Ressourcenplanung.

Wie entwickelt man eine AIOps-Strategie?

Eine erfolgreiche AIOps-Strategie beginnt mit mehr als nur dem Einsatz von Automatisierungstools.

Teams benötigen eine solide betriebliche Grundlage, verlässliche Datenpraktiken und realistische Erwartungen daran, was KI-gestützte Betriebsführung leisten kann – und was nicht.

1. Systemüberwachung und Observability-Daten zentralisieren

AIOps benötigt einen vollständigen, aktuellen Überblick über Ihre Systeme. Fassen Sie Logs, Metriken, Traces und Events in einer zentralen Observability-Schicht zusammen.

Lücken in der Überwachung oder fragmentierte Tools schwächen die Mustererkennung und Vorfallserkennung. Eine stärkere Observability liefert AIOps die nötigen Signale für präzise Einblicke.

2. Prozesse für Incident Management standardisieren

Ohne klare Eskalationswege kann AIOps die Lösungsschritte nicht effektiv automatisieren, was zu mehr Verwirrung und Fehlinterpretationen führt.

AIOps integriert sich in bestehendes Incident Management, daher sind Stabilität und Konsistenz entscheidend, bevor Automatisierungsschichten hinzugefügt werden.

3. Einen hochwertigen operativen Datenstrom aufbauen

AIOps-Modelle sind auf aktuelle, normalisierte Eingaben angewiesen, um Anomalien zuverlässig zu erkennen.

Teams müssen die Qualität der Datenaufnahme prüfen, Event-Formate standardisieren und überflüssige oder wenig aussagekräftige Metriken bereinigen, um eine vertrauenswürdige Datenbasis zu schaffen.

4. Einen ersten Einsatzbereich auswählen

AIOps direkt in der gesamten Umgebung einzuführen, schafft unnötige Komplexität und erschwert die Kontrolle.

Starten Sie in einem klar abgegrenzten Bereich wie Netzwerküberwachung, Cloud-Infrastruktur oder Anwendungszustand.

Ein fokussierter Bereich ermöglicht ein schnelleres Anpassen der Modelle, eine einfachere Erfolgsmessung und ein reibungsloseres Skalieren.

5. Teams auf realistische Erwartungen an AIOps ausrichten

AIOps beschleunigt Erkennung und Priorisierung, aber klare Erwartungen an die Automatisierung sorgen dafür, dass sie Teams unterstützt und nicht unüberlegt menschliches Urteilsvermögen ersetzt.

Wie Jay Rudrachar, Senior Director bei TIAA, gegenüber Gartner erklärt,

‍„Was ist letztlich unser größter Vorteil? Die Ausfallzeiten und Störungen für Kunden so weit wie möglich zu reduzieren und proaktiv zu handeln.“

Mit dieser Einstellung vermeiden Teams es, Automatisierung für Dinge einzusetzen, die nicht automatisiert werden können oder müssen, und konzentrieren sich stattdessen darauf, echte Probleme zu lösen, die den Nutzer betreffen.

6. AIOps-Lösungen sorgfältig bewerten

Nicht jede AIOps-Lösung passt zu jeder Umgebung. Die Bewertung sollte sich auf Observability-Integration, Flexibilität der Automatisierung und Praxistauglichkeit konzentrieren.

Auch wenn es einige AIOps-Zertifizierungen gibt, sind Plattformkenntnisse und die architektonische Passung wichtiger als formale Nachweise. Wählen Sie Lösungen, die zu Ihrer Datenarchitektur und Ihren Systemanforderungen passen.

Top 5 AIOps-Plattformen

Die Wahl der richtigen AIOps-Plattform bestimmt, wie schnell Teams auf Systemprobleme reagieren und wie sicher sie Infrastrukturwachstum planen können.

Das Ziel ist nicht nur eine schnellere Alarmierung, sondern Automatisierung in den Alltag zu integrieren, ohne neue blinde Flecken zu schaffen.

1. PagerDuty

PagerDuty ist eine AIOps-Plattform, die sich auf Echtzeit-Incident-Response, Automatisierung und Event Intelligence spezialisiert hat. Sie verbindet Monitoring-Tools, Observability-Plattformen und Bereitschaftsteams, um Probleme schneller zu erkennen, zu analysieren und zu beheben.

Sie wird häufig in KI-Ticketing-Setups eingesetzt, bei denen Alarme automatisch Incident-Tickets in integrierten ITSM-Tools wie Jira oder ServiceNow erstellen und eskalieren.

Durch KI-gestützte Ereigniskorrelation werden unwichtige Alarme herausgefiltert und kritische Vorfälle hervorgehoben. 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. Die Event-Orchestrierung, adaptiven Lernmodelle und Response-Playbooks helfen Teams, Vorfälle proaktiv zu managen.

Hauptfunktionen:

• Echtzeit-Ereigniskorrelation und Reduzierung von Störgeräuschen
• Automatisierte Incident Response mit Runbooks und dynamischem Routing
• KI-basierte Anomalieerkennung und Alarmgruppierung
• Integrationen mit Monitoring-, Ticketing- und Kollaborationstools

Preise:

• Kostenloser Plan: Basis-Incident-Management für kleine Teams
• Professional: 21 $/Nutzer/Monat — inkl. Bereitschaftsplanung und Alarmgruppierung
• Business: 41 $/Nutzer/Monat — inkl. Event-Orchestrierung und Automatisierungsfunktionen
• Enterprise: Individuelle Preise für große Unternehmen und erweiterte Compliance

2. Botpress

Botpress ist eine No-Code-Plattform für KI-Agenten, mit der Teams Betriebsabläufe orchestrieren, Incident-Responses automatisieren und Infrastrukturereignisse in verschiedenen Umgebungen verwalten können.

Botpress-Agenten bündeln Echtzeit-Systemsignale und können Alarme auslösen, Tickets eröffnen, Probleme eskalieren und Lösungsschritte über Tools wie Slack, Jira, GitHub Actions und Grafana Cloud automatisieren – alles zugänglich über den Integration Hub.

Im Gegensatz zu klassischen Monitoring-Stacks mit statischen Pipelines ermöglicht die Plattform den Einsatz von KI-Agenten, die Betriebsabläufe je nach aktuellem Systemzustand anpassen – eine zentrale Anforderung in modernen KI-Workflow-Automatisierungs-Umgebungen.

Sie fungiert als Orchestrierungsschicht für Infrastruktur-Operationen und ermöglicht es Teams, Eskalationen zu steuern, Entscheidungen zu automatisieren und Systemaktionen direkt aus Chat-Umgebungen zu verwalten.

Hauptfunktionen:

• No-Code-Builder für Agenten, APIs und Event-Workflows
• Webhook- und API-Unterstützung für Pipeline-Signale und Incident-Trigger
• Speicher und bedingte Weiterleitung für dynamische Eskalationen
• Multichannel-Bereitstellung in internen und öffentlichen Anwendungen

Preise:

• Free Plan: 0 $/Monat mit 5 $ KI-Nutzung inklusive
• Plus: 89 $/Monat – inklusive Live-Agent-Weiterleitung und Flow-Tests
• Team: 495 $/Monat – für SSO, Zusammenarbeit und Zugriffskontrolle
• Enterprise: Individuelle Preise 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 Funktionen sind besonders wertvoll in KI-Szenarien im Telekommunikationsbereich, wo die Echtzeit-Korrelation von Signalen entscheidend für die Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit großer Netzwerke ist.

Die Plattform nutzt ML-basierte Analysen, um Anomalien zu erkennen, Service-Abhängigkeiten zu verfolgen und Vorfälle nach Geschäftsauswirkung zu priorisieren. ITSI bündelt Metriken, Logs und Traces in einer einheitlichen Ansicht für vollständige Transparenz der Systemleistung.

Die prädiktiven Analysen von ITSI helfen, Serviceverschlechterungen frühzeitig zu erkennen, während die Ereigniskorrelation die Alarmflut reduziert und handlungsrelevante Vorfälle hervorhebt.

Hauptfunktionen:

• Zentrale Überwachung von Metriken, Logs und Traces
• Abhängigkeitsmapping und Gesundheitsbewertung von Services
• Prädiktive Analysen zur frühzeitigen Ausfallerkennung
• Reduzierung von Alarmflut durch Ereigniskorrelation und Clustering

Preise:

• Individuelle Preise je nach Datenvolumen und Nutzerbedarf
• Wird meist als Teil von Splunk Cloud oder Splunk Enterprise angeboten

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps ist eine modulare, KI-gestützte IT-Operations-Plattform von IBM. Sie unterstützt Betriebsteams dabei, Vorfälle in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu erkennen, zu analysieren und zu beheben.

Die Plattform basiert auf offenen Standards und ist Teil der IBM Cloud Pak Suite. Sie nutzt erklärbare KI und richtlinienbasierte Automatisierung, um Alarmmüdigkeit zu verringern, Ursachen sichtbar zu machen und die Systemverfügbarkeit zu verbessern.

Die Plattform gruppiert zusammenhängende Alarme, erkennt Anomalien in Echtzeit und unterstützt die Lösung mithilfe von Runbooks und Integrationsrichtlinien.

Sie verbindet sich mit Tools wie ServiceNow, IBM Db2 und Netcool/Impact und eignet sich besonders für Teams, die ihre Betriebslandschaft modernisieren möchten, ohne bestehende Systeme aufzugeben.

Hauptfunktionen:

• Intelligente Alarmkorrelation und Ursachenanalyse
• Echtzeit-Anomalieerkennung und Unterdrückung von Alarmflut
• Richtliniengesteuerte Workflows mit bedingter Ausführung
• Integrationen mit ITSM-Plattformen, Observability-Tools und IBM-Systemen

Preise:

• Individuelle Preisgestaltung je nach Umfang der Bereitstellung

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. Der Fokus liegt auf autonomen Abläufen, indem das Systemverhalten erlernt und Vorfälle proaktiv gemanagt werden.

Die Stärke von Ignio liegt in seinen blueprint-basierten Modellen, die Systeme abbilden, Ausfälle vorhersagen und selbstheilende Maßnahmen auslösen, ohne auf manuelles Eingreifen zu warten.

Es unterstützt Integrationen mit Unternehmens-IT-Systemen wie ServiceNow, AWS, Azure und SAP-Umgebungen.

Durch die Verbindung von prädiktiver Analytik und Automatisierung hilft Ignio Teams, Ausfallzeiten zu reduzieren, Ressourcen optimal zu nutzen und den Betrieb ohne zusätzlichen Aufwand zu skalieren.

Wichtige Funktionen:

• Selbstheilende Vorfallreaktion durch erlernte Systemmuster
• Dynamische Abhängigkeitszuordnung und prädiktive Analytik
• Automatisierung von Routineaufgaben im Betrieb
• Integration mit Cloud-, ERP- und Servicemanagement-Plattformen

Preise: Nicht öffentlich verfügbar

Setzen Sie noch heute einen AIOps-Workflow ein

Mit Botpress können Teams operative Signale in großem Umfang verarbeiten, dynamische Regeln für Systemereignisse festlegen und Reaktionen anpassen, ohne statische Workflows neu zu erstellen.

Agenten protokollieren Gespräche, Lösungen und Eskalationen in Echtzeit, sodass Teams ihre Betriebsabläufe anpassen können, sobald neue Vorfälle auftreten.

Durch Integrationen mit Jira, GitHub Actions, AWS und Grafana Cloud kann Botpress Aktualisierungen auslösen, Aufgaben eskalieren und Metriken direkt in Vorfall-Workflows einbinden.

Jetzt starten – kostenlos.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie kann ich feststellen, ob meine Organisation bereit für AIOps ist?

Um festzustellen, ob Ihr Unternehmen bereit für AIOps ist, prüfen Sie, ob Ihre Teams unter Alarmmüdigkeit leiden oder überwiegend reaktiv auf Vorfälle reagieren. Sie sind bereit, wenn Sie bereits strukturierte Observability-Daten (Logs, Metriken, Traces) erfassen und die MTTR (Mean Time to Resolution) durch intelligente Automatisierung senken möchten.

2. Was sind die häufigsten Missverständnisse über AIOps?

Ein häufiges Missverständnis über AIOps ist, dass es menschliche Operatoren ersetzt. Tatsächlich unterstützt es sie, indem es Alarmrauschen filtert und Ursachen schneller identifiziert. Ein weiteres Missverständnis ist, dass AIOps nur für große Unternehmen geeignet ist, obwohl viele moderne AIOps-Tools auch für mittelgroße Organisationen skalierbar sind.

3. Kann AIOps in isolierten oder Offline-Umgebungen funktionieren?

Ja, AIOps kann in abgeschotteten Umgebungen funktionieren, wenn es mit lokalen Lösungen eingesetzt wird. Allerdings fehlen dann Echtzeit-Updates aus Cloud-Intelligence-Feeds oder externe Datenanreicherung. Sie müssen sich ausschließlich auf lokale Telemetrie und historische Daten stützen.

4. Wer trägt die Verantwortung für Entscheidungen, die von KI-Agenten in AIOps-Plattformen getroffen werden?

Das Betriebsteam ist für die von KI-Agenten in AIOps-Plattformen getroffenen Entscheidungen verantwortlich. KI-Agenten können zwar Maßnahmen vorschlagen oder vordefinierte Reaktionen automatisieren, aber die Festlegung von Richtlinien und die Verantwortung für die Ergebnisse liegen beim Menschen.

5. Wie wird die Nachvollziehbarkeit bei KI-gesteuerten betrieblichen Entscheidungen sichergestellt?

Die Nachvollziehbarkeit bei KI-gesteuerten Betriebsentscheidungen wird durch detaillierte Protokolle, Ursachenbäume, Korrelationsdiagramme und Zusammenfassungen in natürlicher Sprache gewährleistet, die erklären, warum ein Alarm ausgelöst oder eine Aktion durchgeführt wurde. Viele AIOps-Plattformen heben zudem Einflussfaktoren und Vertrauensniveaus hervor, um Transparenz zu schaffen.