AIOps Was ist AIOps?
AIOps, oder künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb, bezieht sich auf die Nutzung künstlicher Intelligenz, wie maschinelles Lernen (ML) und generative KI (GenAI), um die Identifizierung und Lösung gängiger IT-Probleme zu automatisieren oder die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Im Netzwerkbereich wird AIOps eingesetzt, um die sich ändernden Benutzer- und IoT-Anforderungen für die modernen und komplexen Campus-, Zweigstellen- und WFH-Netzwerke von heute zu erfüllen. AIOps kombiniert die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben und die Überwachung durch Netzwerkexperten und steigert so die Effizienz.
Die Transparenz und Automatisierung durch AIOps für Netzwerke geben IT-Organisationen die nötigen Einblicke, um Design-/Konfigurationsaufgaben zu beschleunigen und Netzwerkausfälle vorherzusagen, schnell darauf zu reagieren oder sogar zu verhindern. So können AIOps-Einblicke beispielsweise für die Erstellung von Endpunktprofilen zu Sicherheitszwecken und für die Transparenz genutzt werden, die erforderlich ist, um die ordnungsgemäße Leistung von lokalen und Cloud-Anwendungen sicherzustellen.
- Wie liefert AIOps Einblicke in einer Unternehmensnetzwerkumgebung?
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Wie liefert AIOps Einblicke in einer Unternehmensnetzwerkumgebung?
AIOps verwendet Telemetriedaten, die von jedem Netzwerk- und Client-Gerät gesammelt werden, um Baselines zu erstellen, die automatisch dabei helfen, Probleme zu identifizieren, Ursachen zu ermitteln und Optimierungshinweise in Echtzeit zu geben.
AIOps kann den Einsatz der folgenden KI-Techniken beinhalten:
- Klassifizierungs-KI (einschließlich maschinelles Lernen) – Algorithmen, die in der Lage sind, über Veränderungen in der Umwelt zu lernen und sich an diese anzupassen. Sie können Algorithmen ändern oder neu erstellen, um Probleme früher zu erkennen und wirksame Lösungen zu empfehlen.
- Generative KI (GenAI) – KI, die Texte, Bilder, Videos oder andere Daten mithilfe generativer Modelle erzeugen kann, oft als Reaktion auf Aufforderungen. Generative KI-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), lernen die Muster und die Struktur ihrer Trainingsdaten und generieren dann neue Daten, die ähnliche Merkmale aufweisen. Ein Beispiel für eine GenAI, die LLMs verwendet, ist ChatGPT von OpenAI.
Um KI-Modelle effektiv zu trainieren und abzustimmen, sind oft große Netzwerktelemetrie-Data-Lakes erforderlich.
