Seit DevOps Ende der 2000er Jahre auf den Plan trat, hat es die Art und Weise verändert, wie Entwicklungs- und IT-Betriebsteams zusammenarbeiten, um neue digitale Dienste, Apps, Funktionen und Updates zu erstellen und bereitzustellen. DevOps hat dazu beigetragen, die Produktion Prozess, um effizientere Arbeitsabläufe und einen zuverlässigeren Service zu gewährleisten. Dadurch entstand eine gemeinsame Verantwortung zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams, zusammenzuarbeiten und das Ziel zu verfolgen, ein erstklassiges Produkt oder einen erstklassigen Service für ihre Kunden zu entwickeln. Für viele Teams war dies jedoch immer noch eine ständige Herausforderung, da sich die Services ständig änderten oder neue Funktionen und Updates eingeführt wurden. Die IT-Teams mussten Vorfälle schnell erkennen und beheben und gleichzeitig ungeplante Ausfallzeiten vermeiden.

Eingeben AIOps . Mit der Implementierung künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen AIOps – was für Künstliche Intelligenz für IT-Operationen steht – ermöglichte es IT-Teams, die Erkennung und Behebung von Vorfällen zu automatisieren. Dies sparte letztlich Zeit bei der Bewältigung von Ausfallnotfällen und ermöglichte es den IT-Teams, sich auf das Gesamtbild zu konzentrieren: das Kundenerlebnis.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir zu AIOps gekommen sind und was dies für die Zukunft von DevOps-Teams wie Ihrem bedeutet.

Ein Blick zurück: Was hat uns hierher geführt?

DevOps begann als eine Möglichkeit zur Schaffung einer kollaborativere Arbeitskultur zwischen Entwicklern und IT-Betrieb . In einem traditionellen Produktionsteam arbeiteten die Entwickler getrennt vom Betrieb, und es war ziemlich üblich, dass Entwickler ihren Code einfach an ein zentrales IT-Team übergaben und ihn dann vergaßen. Mit DevOps gibt es eine gemeinsame Verantwortung für das Produkt, und die Teams arbeiten ohne Silos zusammen, um einen rationaleren und effizienteren Workflow zu gewährleisten. Mit DevOps konnten die Produktionsteams neue Dienste und Updates schneller bereitstellen, und die Entwickler konnten sich auf die Erstellung neuer und innovativer Funktionen konzentrieren, ohne sich ständig mit Eskalationen herumschlagen zu müssen.

Obwohl DevOps die Spielregeln für Produktions- und Bereitstellungsprozesse geändert hat, standen die Teams noch vor einer weiteren Herausforderung. Wenn ein Vorfall auftrat, war es die Aufgabe der SREs (Site Reliability Engineers) und DevOps-Teams, das Problem zu erkennen und zu lösen. Dies bedeutete, dass sie sich durch die verschiedenen Alarmmeldungen wühlen mussten, um herauszufinden, wo innerhalb des Dienstes oder der Infrastruktur Vorfälle auftraten. Die Teams mussten auch die verschiedenen Beziehungen zwischen bestimmten Datenpunkten verstehen und bestimmen, welche Teams oder Personen benachrichtigt werden mussten, um ein Problem zu lösen.

Um ein optimales Benutzererlebnis zu gewährleisten und Ausfallzeiten zu vermeiden, konzentrierten sich IT-Teams häufig auf die Behebung von Ausfällen und Notfällen, die sich auf die Kunden auswirkten. Dadurch wurden die Mitarbeiter weniger agil und flexibel und mussten sich darauf konzentrieren, Vorfälle so schnell wie möglich zu lösen. Zeit für Innovationen blieb kaum bis gar nicht.

Was die Teams brauchten, war eine Möglichkeit, alle verschiedenen Datenpunkte in ihren Anwendungen und Infrastrukturen zu überwachen und gleichzeitig auftretende Vorfälle schnell in Echtzeit zu erkennen und zu beheben. Wir haben bereits viele der unglaublichen Vorteile gesehen, die künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in der realen Welt haben können, indem sie komplexe Algorithmen verwenden, um bestimmte Muster in Daten zu erkennen und im Laufe der Zeit aus den Daten zu lernen. Denken Sie beispielsweise daran, wie Google manchmal Ihren Gedanken zu Ende führt, wenn Sie anfangen, Begriffe in eine Suchleiste einzugeben. Oder wie Ihre Wegbeschreibungs-App Ihre Route basierend auf Verkehrsmustern und Echtzeit-Updates ändern und anpassen kann.

Wenn es um DevOps geht, haben KI-Technologien und -Tools dabei geholfen, Automatisierung und Effizienz einen Schritt weiter zu bringen. AIOps half dabei, die Herausforderungen zu bewältigen, denen sich IT-Betriebsteams bei der Erkennung und Lösung von Vorfällen gegenübersahen. Automatisierung dieser Aufgaben um Vorfälle in Echtzeit zu erkennen und zu beheben – und sogar zu verhindern, dass sie überhaupt auftreten.

Was AIOps für DevOps-Teams leisten kann

Wie Sie sehen, arbeiten AIOps und DevOps zusammen, um Entwicklungs-, Produktions- und Betriebsteams dabei zu unterstützen, effektiver zusammenzuarbeiten, effizienter zu arbeiten und sich dabei auf den Kunden zu konzentrieren. AIOps kann DevOps-Teams in vielerlei Hinsicht zugutekommen, darunter:
Ermöglichen Sie es den Bedienern, intelligenter zu arbeiten. Bei AIOps liegt der Schwerpunkt stärker auf der Verbesserung und dem Aufbau eines skalierbaren und zuverlässigen Dienstes als auf dessen bloßer Aufrechterhaltung der Funktionalität.

Intelligente Rauschunterdrückung. Durch die Integration von KI in Ihre gesamte Infrastruktur werden Arbeitsabläufe optimiert, da sich Algorithmen des maschinellen Lernens an die spezifischen Anforderungen und die Umgebung Ihres Teams anpassen, Warnungen gruppieren und dabei helfen, aus dem Rauschen herauszufiltern und verwertbare Warnungen zu finden.

Lernen Sie aus vergangenen und ähnlichen Vorfällen. Wenn Vorfälle erkannt und behoben werden, lernt AIOps aus diesen Vorkommnissen und kann Muster auf Grundlage früherer Vorfälle erkennen. Indem AIOps im Laufe der Zeit aus diesen Vorfällen lernt, kann es Anomalien erkennen, die von bekannten Mustern abweichen, und Vorfälle vorhersagen, bevor sie auftreten.

Automatisieren Sie routinemäßige Korrekturmaßnahmen Aufgaben. AIOps ermöglicht automatische Behebung, indem es aus erkannten und behobenen Vorfällen lernt und sich an sie anpasst. Das bedeutet, dass AIOps benutzerdefinierte Aktionen auslösen kann, um Behebungen durchzuführen und diese oft sogar zu verhindern.

Für wen ist AIOps?

AIOps eignet sich hervorragend für DevOps-Teams, die die zahlreichen Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen möchten. Dank proaktiver Vorfallerkennung und automatischer Behebung können sich IT-Betriebsteams auf die Verbesserung der Dienste konzentrieren, um den Kunden ein optimales Benutzererlebnis zu bieten. AIOps trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit der Dienste sicherzustellen, ohne dass die Betriebsteams ständig aufgestockt werden müssen, um das Produkt funktionsfähig zu halten. Der Schwerpunkt liegt nun auf Innovation und Kreativität – während künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, die Reaktion auf Vorfälle zu verbessern und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.

So integrieren Sie AIOps für DevOps

AIOps lässt sich problemlos in viele vorhandene Tools und Prozesse integrieren und hilft Teams, das Beste aus ihren vielen Datenströmen herauszuholen, die von verschiedenen Anwendungen und Infrastrukturen generiert werden. AIOps verarbeitet all diese verschiedenen Datenpunkte und analysiert sie, um die verschiedenen Beziehungen innerhalb der Daten zu verstehen und das System effektiv zu überwachen, um jederzeit eine ordnungsgemäße Funktionalität sicherzustellen.

Schließlich einer der wichtigsten Vorteile der Nutzung von AIOps und die Automatisierung Ihrer Arbeitsabläufe beugt Burnout vor. Ohne sich ständig um die Lösung von Notfällen kümmern zu müssen, können sich Teams nun auf das konzentrieren, was sie am besten können: kreativ und innovativ sein. Wenn sie sich nur auf die Behebung von Problemen konzentrieren, ist die Wahrscheinlichkeit eines Burnouts höher. Da AIOps diese Aufgaben automatisieren kann, können sich Teams stärker auf die Verbesserung eines Produkts oder einer Dienstleistung und die Schaffung des bestmöglichen Kundenerlebnisses konzentrieren.

Sind Sie bereit, mit der Integration von AIOps für Ihr DevOps-Team zu beginnen? Kontakt PagerDuty für weitere Informationen darüber, wie wir Ihrem Team bei der Automatisierung der Vorfallerkennungs- und -behebungsprozesse helfen können mit AIOps .