Künstliche Intelligenz (KI) für IT-Betrieb - Beratung, Coaching und Schulung

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb: AIOps mit Monitoring-Daten

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie setzen Künstliche Intelligenz im IT-Betrieb dort ein, wo Monitoring-Daten den Ausschlag geben: Anomalien und Fehlerursachen erkennen, Auslastung vorhersagen, Alarmfluten bündeln und AIOps-Plattformen fundiert auswählen.

Wie findet AIOps in Metriken, Logs und Ereignissen die eigentliche Störung?

AIOps bündelt Metriken, Logs, Traces, Ereignisse und Tickets, damit der IT-Betrieb Störungen früher bemerkt, schneller eingrenzt und Engpässe vorhersieht, bevor Anwender:innen sie spüren. In verteilten Umgebungen aus Rechenzentrum, Cloud und Containern melden Hunderte Komponenten gleichzeitig; ein einziger fehlerhafter Change kann eine Kaskade von Alarmen auslösen. Das Seminar zeigt, welche Verfahren aus dieser Datenmenge verwertbare Hinweise machen und wo ihre Grenzen liegen.

Im Mittelpunkt stehen drei durchgängige Anwendungsfälle aus dem Betriebsalltag: die Klassifikation von Grundursachen, ein Self-Service-Desk, der passende Lösungsartikel per semantischer Suche findet, und die Prognose der Serviceauslastung als Zeitreihe. Sie bauen die Modelle in Jupyter-Notebooks mit Python und Keras nach, um zu verstehen, was kommerzielle Plattformen intern tun. Weitere Fälle – Anomalieerkennung mit dynamischen Schwellwerten, vorausschauende Alarmierung, Kategorisierung von Vorfällen, Analyse des Netzwerkverkehrs – folgen kompakter.

Der zweite Teil gehört der Auswahl und Einführung: Plattformtypen und Kriterien, ein Proof of Concept mit Ihren eigenen historischen Störungen, Betrieb der Modelle mit Drift-Überwachung sowie Regeln für automatische Maßnahmen mit Freigabe. Wie der Service-Desk mit einem Chat-Assistenten Tickets und Logauszüge bearbeitet, steht auf der Schwesterseite zu ChatGPT im IT-Support; dieser Kurs bleibt bei Plattformen und Betriebsdaten.

Fast jedes Betriebsteam, mit dem ich spreche, leidet nicht an zu wenigen, sondern an zu vielen Alarmen. Nachts klingelt das Telefon für eine volle Partition, die seit Wochen bekannt ist, während die echte Störung in Alarm Nummer 214 steckt. Der erste Nutzen von AIOps ist selten die spektakuläre Ursachenvorhersage, sondern das Zusammenfassen dessen, was zusammengehört. Dafür braucht es aber eine gepflegte Abhängigkeitskarte. Ohne sie korreliert auch die teuerste Plattform nur Zeitstempel.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb: AIOps mit Monitoring-Daten

IT-Betrieb und Künstliche Intelligenz
  • KI-Verfahren und ihre Einsatzmöglichkeiten: Klassifikation, Prognose, Anomalieerkennung, Sprachmodelle
  • IT-Betrieb heute: Rechenzentrum, Cloud, Container, verteilte Anwendungen und ihre Telemetrie
  • Herausforderungen: Alarmflut, Werkzeugvielfalt, verteilte Ursachen, knappe Bereitschaftsteams
  • AIOps: Begriff, Datenbasis und Abgrenzung zu klassischem Monitoring und Observability
  • Anwendungsfälle nach Reifegrad: Korrelation, Ursachenanalyse, Prognose, automatische Behebung
Betriebsdaten als Grundlage
  • Metriken, Logs, Traces und Ereignisse: Eigenschaften und typische Qualitätsprobleme
  • OpenTelemetry als herstellerneutraler Standard für das Erfassen von Telemetrie
  • CMDB und Abhängigkeitskarte als Voraussetzung für die Korrelation über Komponenten
  • Tickets, Changes und Störungshistorie als Trainingsdaten bereinigen und kennzeichnen
Anwendungsfall: Fehlerursachenanalyse
  • Ursachenanalyse im Incident- und Problem-Management: Symptom, Auslöser, Grundursache
  • Klassifikation mit Deep Learning: Merkmale, Ursachenklassen, Trainings- und Testdaten
  • Daten zur Ursachenanalyse: Ereignisse, Changes und Topologie eines Vorfalls zusammenführen
  • Vorverarbeitung: Zeitfenster bilden, Werte normalisieren, kategoriale Merkmale kodieren
  • Übung im Jupyter-Notebook: Klassifikationsmodell für Grundursachen mit Keras aufbauen
  • Grundursachen vorhersagen und mit Wahrscheinlichkeit an das Bereitschaftsteam übergeben
  • Korrelation über die Topologie: wie Plattformen vom Symptom zur auslösenden Komponente finden
Anwendungsfall: Self-Service-Desk
  • Helpdesk-Funktionen automatisieren: Passwortrücksetzung, Berechtigungen, Standardanfragen
  • Semantische Suche: LSA und LSI als Grundidee, Embeddings als heute übliches Verfahren
  • Daten für den Self-Service: Wissensartikel, gelöste Tickets, Formulare
  • Dokumentvektoren erzeugen: Texte in Zahlen übersetzen und Ähnlichkeit messen
  • Suchmodell aufbauen, LSI-Modell als Vergleich, Test mit echten Anfragen
  • Passende FAQs und Lösungsartikel empfehlen und die Trefferquote messen
  • Antworten aus eigenen Artikeln erzeugen (RAG) mit Quellenpflicht und Rückfallebene
Anwendungsfall: Vorhersage der Serviceauslastung
  • Zeitreihen im Betrieb: Saisonalität, Trend, Lastspitzen, Wartungsfenster
  • RNN und LSTM: Funktionsweise und wann einfachere statistische Verfahren genügen
  • Sequenzdaten aufbereiten: Fensterlänge, Skalierung, zeitliche Aufteilung in Training und Test
  • Übung: LSTM-Modell mit Keras für die Anfragelast eines Webdienstes
  • Zeitreihenmodell testen: rollierende Validierung, Fehlermaße, Vergleich mit naiver Prognose
  • Künftige Servicelast vorhersagen und für Kapazitätsplanung und Autoskalierung nutzen
Weitere Anwendungsfälle im IT-Betrieb
  • Anomalien in Metriken erkennen: dynamische Schwellwerte statt fester Grenzen
  • Vorausschauende Alarmierung: Füllstände, Zertifikatsablauf, Speicherlecks vor dem Ausfall
  • Vorfälle automatisch kategorisieren und der zuständigen Gruppe zuweisen
  • Spam- und Phishing-Filterung im Postfach des Service-Desks
  • Netzwerkverkehr analysieren: ungewöhnliche Verbindungen, Lastmuster, Hinweise auf Angriffe
  • Alarmflut reduzieren: Ereignisse deduplizieren, korrelieren und zu einem Vorfall bündeln
AIOps-Plattformen auswählen
  • Plattformtypen: KI in Observability-Lösungen, in ITSM-Suiten, eigenständige Korrelationsplattformen
  • Kriterien: Datenquellen, Topologie, Erklärbarkeit, Anbindung an Ticket- und Bereitschaftssystem
  • Proof of Concept mit eigenen Daten: historische Störungen nachspielen, Treffer zählen
  • Kostentreiber: Datenvolumen, Aufbewahrungsdauer, Lizenzmodell
Modelle entwickeln und betreiben
  • Bewährte Praktiken der Modellentwicklung: Vergleichsbasis, Datenlecks vermeiden, Versionierung
  • Plattformen für maschinelles Lernen: Notebooks, Experiment-Tracking, Modellregister
  • Modellbereitstellung: Batch oder Echtzeit, Drift überwachen, Rückfallebene vorsehen
  • Modelle wie Dienste betreiben: Verantwortliche, Bereitschaft, Änderungsverfahren
Sicherheit, Datenschutz und Einführung
  • Sicherheit und Datenschutz: personenbezogene Daten in Logs, Zugriffsrechte, Aufbewahrung
  • Automatische Maßnahmen begrenzen: Runbooks mit Freigabe, Rücknahme und Protokoll
  • Einführung: Pilotdienst, Kennzahlen MTTD und MTTR, Akzeptanz im Bereitschaftsteam
  • Chat-Assistenten im 1st Level: Überblick mit Verweis auf das Seminar zu IT-Support und Helpdesk
Praxisprojekt: Alarmflut im Bereitschaftsdienst eines Hosting-Anbieters
  • Alarme und Ereignisse eines Monats aus dem Monitoring exportieren und bereinigen
  • Korrelation und Anomalieerkennung entwerfen, Alarmzahl vorher und nachher vergleichen
  • Lastprognose für den Folgemonat erstellen und mit der Kapazitätsplanung abgleichen
  • Einführungsvorschlag mit Kennzahlen und Freigaberegeln für automatische Maßnahmen
Lernziele
  • Sie beurteilen Metriken, Logs, Traces und Ereignisse auf ihre Eignung für AIOps-Verfahren
  • Sie bauen im Notebook ein Klassifikationsmodell für Grundursachen und ein Prognosemodell für Servicelast nach
  • Sie setzen semantische Suche für Self-Service-Artikel um und messen die Trefferquote
  • Sie vergleichen AIOps-Plattformen anhand definierter Kriterien und planen einen Proof of Concept
  • Sie legen Regeln für automatische Maßnahmen und den Betrieb von Modellen fest
Zielgruppe
  • IT-Betrieb, Operations- und SRE-Teams
  • Service-Management und Verantwortliche für Incident- und Problem-Management
  • Architekt:innen und Teamleitungen, die eine AIOps-Plattform auswählen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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