Intelligente Observability Cloud-Automatisierung: Mehr Kontrolle, weniger Aufwand

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Die Verbreitung von Cloud-Native-Technologien hat die Skalierbarkeit und Flexibilität der Unternehmens-IT deutlich erhöht. Hinzu gewinnen Multi- und Hybrid-Cloud-Ansätze an Bedeutung. Diese Entwicklungen haben aber gleichzeitig eine Fragmentierung der Plattformen bewirkt.

Wer verschiedene Cloud-Anbieter für unterschiedliche Anwendungen einsetzt, erzeugt automatisch heterogene Systemlandschaften. Gleichzeitig entstehen durch Monitoring- und Sicherheitstools Datenmengen, die oft isoliert gespeichert und verarbeitet werden.

Dadurch wird die Cloud-Nutzung komplexer und stellt immer höhere Anforderungen an die IT-Teams. Sie müssen kontinuierlich Software bereitstellen, Sicherheitsrisiken minimieren und Ressourcen effizient verwalten – und das oft mit begrenzten personellen Kapazitäten. Kein Wunder, dass der IT-Betrieb manuell kaum noch zu bewältigen ist. Fehlende Standardisierung, unzureichende Datenqualität, Silostrukturen sowie ständig neue Security-Regeln erschweren die Arbeit zusätzlich. Herkömmliche Automatisierungslösungen sind bei weitem nicht flexibel genug, um in dieser Situation hilfreich zu sein. Nötig sind stattdessen Systeme, die eine kontextbezogene Automatisierung anbieten.

Antwortgesteuerte Automatisierung mit KI

Das zentrale Element dieser Systeme ist die sogenannte antwortgesteuerte Automatisierung. Sie kombiniert Beobachtungsdaten, Sicherheitsinformationen und Geschäftsmetriken, um eine Analyse mit KI-Algorithmen zu ermöglichen. Basis dafür sind Observability-Plattformen, die umfassende Daten aus der gesamten IT-Infrastruktur zusammenführen – auch in Multi- und Hybrid-Cloud-Landschaften. Durch die Erfassung und Analyse von Metriken, Logs und Traces in Echtzeit ermöglicht Observability das frühzeitige Erkennen und Beheben von Fehlern, bevor diese zu Ausfällen führen.

Während kausale künstliche Intelligenz (KI) die eigentlichen Ursachen von Störungen identifiziert, erkennt prädiktive KI wiederkehrende Muster und ermöglicht die frühzeitige Vermeidung von Problemen. Generative KI ergänzt diese Fähigkeiten durch konkrete, handlungsorientierte Empfehlungen, die operative Entscheidungen beschleunigen. Eine Automatisierungs-Engine beseitigt selbsttätig Probleme und Schwachstellen, blockiert gefährliche Anwendungen und IP-Adressen oder sorgt für die Orchestrierung von Releases. Bei der antwortgesteuerten Automatisierung sind sowohl ereignisbasierte als auch Workflow-basierte Automatisierungsroutinen möglich, da sich beide sehr gut ergänzen.

Die ereignisgesteuerte Automatisierung beruht zumeist auf bestimmten Zuständen, die von der Observability-Plattform in einem System erkannt werden. Das kann eine Fehlermeldung, das Eintreffen eines Datenpakets oder ein bestimmtes Nutzerverhalten sein. Sobald ein vordefiniertes Ereignis eintritt, wird automatisch die damit verknüpfte Aktion ausgelöst – etwa die Änderung einer Konfiguration, die zusätzliche Freigabe von Ressourcen oder ein automatisierter Prozess.

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Workflow- und Ereignisautomation für flexible Prozesse

Die workflowbasierte Automatisierung beruht auf vordefinierten und häufig linearen Abläufen. Dabei werden die einzelnen Schritte eines Prozesses meist in No-Code/Low-Code-Umgebungen festgelegt. Dabei gibt es feste Regeln, wann und unter welchen Bedingungen ein Schritt ausgeführt wird. Typische Anwendungsfälle sind das Bereitstellen von Releases, das Ausbringen von Sicherheitsaktualisierungen oder das Onboarding neuer Anwender.

Die Kombination beider Ansätze ist sehr flexibel und eignet sich besonders für dynamische Cloud-Umgebungen, in denen nicht alle Abläufe im Voraus geplant werden können. Die IT-Teams können bei Bedarf ihre Workflows manuell auslösen. Doch im Falle eines besonderen Systemereignisses können auch komplexe Workflows automatisch ausgelöst werden. KI-Tools sind sogar in der Lage, diese Workflows „on the fly“ zu konstruieren.

Ein IT-Team kann damit ohne Programmiererfahrung Automatisierungen entwickeln. Beispielhafte Anwendungsfälle sind die Erstellung von Helpdesk-Tickets, die Integration von Monitoring-Tools und die automatisierte Rücknahme fehlerhafter Softwareversionen. Zeit- oder ereignisbasierte Auslöser ermöglichen eine flexible Steuerung. Bei den meisten Tools dieser Art gibt es außerdem eine Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der sich Workflows später warten und verändern lassen.

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Proaktive Sicherheit und intelligente Ressourcensteuerung

Für eine erfolgreiche Automatisierung in der Cloud ist ein proaktives Sicherheitsmanagement sinnvoll. Die IT-Teams müssen Schwachstellen kontinuierlich bewerten und Risiken priorisieren. Observability-Plattformen ermöglichen auf dieser Basis eine dynamische Reaktion auf neue Bedrohungen und die Automatisierung von Schutzmaßnahmen. Sie folgen dabei nicht starren Regeln, sondern aktuellen Daten und Analysen. Dadurch entsteht eine Feedback-Schleife, die das Fehlerrisiko senkt und die Reaktionsgeschwindigkeit erhöht.

Die Automatisierung ist auch hilfreich für die vorausschauende Optimierung der Cloud-Ressourcen. IT-Teams erkennen damit Lastspitzen frühzeitig. Hierzu nutzen die Plattformen historische Nutzungsdaten und Echtzeitinformationen. Sie skalieren die Ressourcen automatisch und ermöglichen damit eine bedarfsgerechte Bereitstellung von Rechenleistung.

Ein letztes Anwendungsgebiet ist die progressive Software-Bereitstellung auf der Basis von Service-Level-Zielen (SLOs, Service Level Objectives). Dabei wird Software schrittweise nur für Teile der Nutzer ausgerollt. Das Risiko von Störungen im Produktivbetrieb wird so gesenkt, da potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, ohne Auswirkungen auf alle Nutzer. Zentral für den Ansatz sind die SLOs als Messlatte für die Qualität neuer Releases, die anhand von Quality Gates kontinuierlich geprüft werden. Wird ein Schwellenwert nicht erreicht, stoppt der Rollout oder er wird rückgängig gemacht.

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Automatisierung als strategischer Erfolgsfaktor

Cloud-Automatisierung ist ein wichtiges Element in einer modernen IT-Strategie. Kausale KI und automatisierte Workflows senken die Einstiegshürden und ermöglichen eine breite Anwendung. Die anwenderfreundliche Automation ermöglicht eine selbstoptimierende Cloud-Steuerung. Doch trotz aller Möglichkeiten von KI: Menschen bleiben für die Überwachung und Weiterentwicklung automatisierter Systeme verantwortlich. Intelligente Automatisierung macht den Unterschied zwischen reaktiver Verwaltung und strategischer Steuerung von Cloud-Ressourcen.

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