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Studie: IT-Ressourcen vs. Managementanforderungen Cloud-Komplexität übersteigt menschliche Fähigkeiten

| Autor / Redakteur: Bernhard Lück / Dipl.-Ing. (FH) Andreas Donner

800 von Dynatrace befragte Chief Information Officer (CIOs) sorgen sich um ihre Fähigkeit, das Business effektiv zu unterstützen. Schuld sei die wachsende Kluft zwischen vorhandenen IT-Ressourcen und steigenden Managementanforderungen für immer größere und komplexere Enterprise-Cloud-Systeme.

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Die IT ertrinkt in Daten, da herkömmliche Monitoring-Tools nicht für die Anforderungen dynamischer, webbasierter Enterprise Clouds entwickelt worden sind.
Die IT ertrinkt in Daten, da herkömmliche Monitoring-Tools nicht für die Anforderungen dynamischer, webbasierter Enterprise Clouds entwickelt worden sind.
(Bild: © – 3dkombinat – stock.adobe.com )

Der Studie „Top challenges for CIOs on the road to the AI-driven autonomous cloud“ zufolge erhalten IT- und Cloud-Operationteams jeden Tag im Schnitt fast 3.000 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools. Aufgrund dieser hohen Anzahl verbrächten IT-Teams durchschnittlich 15 Prozent ihrer Zeit mit der Analyse, welche Alerts wichtig und welche irrelevant seien. Dies koste Unternehmen im Schnitt 1,5 Mio. Dollar an Gemeinkosten pro Jahr. Daher würden CIOs zunehmend nach Automatisierungs- und KI-Lösungen suchen, um die Kontrolle zu behalten und die Lücke zwischen IT-Ressourcen sowie zunehmender Größe und Komplexität der Enterprise Cloud zu schließen.

IT ertrinkt in Daten

Herkömmliche Monitoring-Tools seien nicht für die Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten entwickelt worden, die von Anwendungen in dynamischen, webbasierten Enterprise Clouds erzeugt werden. Diese Tools funktionierten oft isoliert und berücksichtigten nicht den breiteren Kontext von Ereignissen, die über den gesamten Technologie-Stack hinweg ablaufen. Entsprechend würden sie IT- und Cloud-Betriebsteams jeden Tag mit Tausenden Meldungen bombardieren. Die IT ertrinke in den Daten, da inkrementelle Verbesserungen der Tools keinen Unterschied brächten. Laut Studie

  • erhalten IT- und Cloud-Operationteams in Deutschland täglich 2.624 Alerts von ihren Monitoring- und Management-Tools (weltweit: 2.973) – 15 Prozent mehr als in den letzten zwölf Monaten (weltweit: 19 %),
  • sagen 68 Prozent der deutschen CIOs, dass ihr Unternehmen mit der Anzahl der Meldungen von Monitoring- und Management-Tools zu kämpfen hat (weltweit: 70 %),
  • sind laut 74 Prozent der deutschen Unternehmen die meisten Alerts von Monitoring- und Management-Tools irrelevant (weltweit: 75 %),
  • erfordern im Durchschnitt nur 22 Prozent der Meldungen, die täglich bei Unternehmen in Deutschland eingehen, eine Aktion (weltweit: 26 %).

Bestehende Systeme liefern mehr Fragen als Antworten

Herkömmliche Monitoring-Tools böten nur Daten zu wenigen Komponenten aus dem Technologie-Stack. IT-Teams müssten daher Alerts manuell integrieren und korrelieren, um Dubletten und Fehlalarme herauszufiltern, bevor sie die eigentliche Problemursache manuell identifizieren können. Dies beeinträchtige deutlich die Fähigkeit der IT-Teams, das Unternehmen und die Kunden zu unterstützen, da sie mehr Fragen als Antworten erhielten. Laut Studie

  • verbringen deutsche IT-Teams im Durchschnitt neun Prozent ihrer Zeit mit der Analyse, welche Alerts wichtig und welche irrelevant sind (weltweit: 15 %),
  • kostet allein diese Zeit zur Analyse Unternehmen in Deutschland durchschnittlich 860.000 Euro pro Jahr (weltweit: 1,53 Mio. US-Dollar),
  • führt die enorme Anzahl an Alerts dazu, dass 64 Prozent der deutschen IT-Teams mit Problemen kämpfen, die hätten verhindert werden sollen (weltweit: 70 %).

Präzise, nachvollziehbare KI bringt Erleichterung

Unternehmen benötigten daher einen deutlich anderen, auf Antworten basierenden Monitoring-Ansatz. Nur damit könnten sie mit der Transformation ihrer IT-Umgebungen mithalten. Bei diesem Ansatz stünden KI und Automatisierung im Mittelpunkt.

„Vor einigen Jahren haben wir gesehen, dass die Größe und Komplexität von Enterprise-Cloud-Umgebungen die Möglichkeiten der heutigen IT- und Cloud-Operationteams übersteigen wird“, sagt Bernd Greifeneder, CTO und Gründer von Dynatrace. „Wir erkannten, dass traditionelle Monitoring-Tools und Ansätze nicht annähernd das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der heute erzeugten Warnmeldungen bewältigen würden. Deshalb haben wir unsere Plattform neu erfunden, sodass sie keiner anderen gleicht. Die Dynatrace Software Intelligence Platform umfasst mehrere Module, die ein gemeinsames Datenmodell mit einer präzisen, nachvollziehbaren KI-Engine nutzen. Im Gegensatz zu anderen Lösungen, die einfach nur mehr Daten anzeigen, kann Dynatrace durch diese Kombination die präzisen Antworten und kontextabhängigen Ursachen liefern, die Unternehmen für die Bewältigung der Cloud-Komplexität benötigen. Letztlich erreichen sie damit einen KI-gesteuerten autonomen Cloud-Betrieb.“

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