Vierstufiger Ansatz für KI-Ops für mehr Cloud-Erfolg
April 27, 2020 / Suzanne Taylor
Unsere Cloud Success BarometerTM-Studie zeigt, dass das Niveau des Cloud-Erfolgs eines Unternehmens direkt damit zusammenhängt, ob es ein fortgeschrittenes Kernengagement für die Cloud selbst eingeführt hat. Mit anderen Worten: Wenn sie die Cloud nicht zu einer Priorität machen, scheitern Projekte. Meiner Erfahrung nach stellen sich oft zwei wesentliche Hindernisse: schlechtes Cloud-Engagement und zu viele manuelle Vorgänge. Im ersten Fall hat der Kunde sehr wenige Cloud-Champions, die sich für die Cloud-Transformation einsetzen. An solchen Standorten verlangsamen sich Cloud-Initiativen im Laufe der Zeit aufgrund mangelnder Begeisterung und scheitern an der Umsetzung. Operations wird jedoch oft als ein weiterer „Cloud-Busting“-Schuldiger übersehen – aber auch er kann Cloud-Innovationen zum Stillstand bringen und sogar stoppen.
Wie? Nach der Bereitstellung der Cloud ist ein anderer Satz an Tools und Prozessen erforderlich, um den Betrieb effektiv zu verwalten – aber die richtigen Tools und Verfahren für Rechenzentren fehlen möglicherweise in der neu bereitgestellten Cloud. Denken Sie an einen Kunden aus der letzten Zeit. Nach einer Migration einer Azure-Workload lieferten die Tests eine Vielzahl von Incident-Tickets, die nach der ersten Inbetriebnahme zu erwarten sind. Um die Grundursachen dieser Startup-Vorfälle herauszufinden, braucht es Erfahrung mit Migration und Cloud-Betrieb – etwas, das in vielen Unternehmen knapp ist. Unsere CloudForte® Center of Excellence Cloud-Experten konnten die meisten Probleme schnell lösen und wussten genau, was bei dieser routinemäßigen Migration zu erwarten und zu beachten ist. Die meisten Kundenstandorte verfügen jedoch nicht über diese Expertise. Und angesichts wiederkehrender Chargen von Vorfällen denken sie möglicherweise zweimal darüber nach, eine weitere Migration zu versuchen. Wir haben ihnen Stunden und Stunden Zeit, Ärger und potenzielle Frustration gespart, indem wir den Großteil der Vorfalltickets schnell gelöst haben.
Bei Unisys automatisieren wir diesen gesamten Prozess – mit Tools und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Abläufe. Wir haben festgestellt, dass viele Vorfalltickets routinemäßig mithilfe von KI identifiziert und automatisch gelöst werden können, wobei hohe Priorität und komplexere Vorfälle für manuelles, menschliches Eingreifen reserviert werden. Im Wesentlichen unsere Expertise in automatisierte Systeme „verpacken“. In den meisten Fällen kann und sollte die Mehrheit der häufig vorkommenden Tickets täglich mithilfe von KI und Automatisierung gelöst werden, wodurch die Ticketzählung und die Lösungszeit erheblich reduziert werden. Dieser vorausschauende, proaktive Ansatz für den Betrieb spart Zeit und Geld – und schafft „Cloud-Moral.“
Wir arbeiten an einem vierstufigen Ansatz für unsere KI-Ops:
1) Betriebsdaten sammeln, z. B. unsere Erfahrungen mit der "neuen Migration
2) Geben Sie diese Daten in die Maschinelle Lernengine (ML) ein
3) Konkrete Ergebnisse aus dem ML vorantreiben, dann
4) Geben Sie die Daten in die Governance ein.
Auf diese Weise kann ein großer Prozentsatz der Vorfälle durch KI und Automatisierung gelöst werden, wodurch wichtigere Vorfälle für menschliches Eingreifen reserviert werden. Gleichzeitig werden Vorfälle schneller gelöst und menschliche Fehler reduziert. Durch die Rationalisierung und Automatisierung von Abläufen mit prädiktiver, proaktiver KI haben Unternehmen ein Hindernis weniger im Weg für ihren anhaltenden Cloud-Erfolg.
