Automatisiertes Incident Management beschäftigt sich mit der frühzeitigen Erkennung von IT-Problemen und der automatisierten Behebung ihrer Ursachen. Durch den Einsatz intelligenter Systeme zur Datenerfassung lassen sich Anomalien in der IT-Infrastruktur identifizieren und durch Automatisierungsskripte selbstständig lösen.
Die Automatisierung spielt für IT- und Führungskräfte eine entscheidende Rolle, da sie manuelle Prozesse minimiert, die IT-Bereitstellung optimiert und eine umfassende Übersicht über Anwendungen und Geräte ermöglicht. Besonders die Fähigkeit zur Selbstheilung bietet einen großen Mehrwert. Automatisiertes Incident Management reduziert ungeplante Ausfälle und verbessert die Systemleistung. Es ermöglicht gleichzeitig eine präzisere Ressourcenplanung, indem es Überkapazitäten in der Software- und Infrastrukturverwaltung abbaut.
Lückenlose Daten als Grundlage für automatisiertes Incident Management
Ein erfolgreiches automatisiertes Incident Management erfordert eine solide Datenbasis. Unternehmen müssen zunächst verstehen, wie Automatisierung in diesem Bereich optimal genutzt wird, um den gewünschten Reifegrad zu erreichen.
Der erste Schritt besteht in der Erfassung qualitativ hochwertiger und lückenloser Daten aus sämtlichen IT-Bereichen – von Infrastruktur und Netzwerken bis hin zu Anwendungen und Protokollen. Nur vollständige und präzise Daten ermöglichen eine exakte Anomalieerkennung und eine fundierte Entscheidungsfindung durch maschinelles Lernen.
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Autoren: Alex Ron | Jost Enderle | Competence Center „Datenmanagement“ der Trovarit AG
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Die Baseline als entscheidender Referenzpunkt
Um automatisierte Vorfallsmanagement-Prozesse zu optimieren, ist es wichtig, typische Anomalien in Systemen und Geräten zu verstehen. Dabei hilft die sogenannte Baseline – ein mathematisch erstellter Referenzpunkt, der auf Machine-Learning-Algorithmen basiert.
Die Baseline sorgt dafür, dass Vorfälle präzise identifiziert und von Fehlalarmen unterschieden werden. Anwendungs-, Netzwerk-, Endbenutzer- und Infrastrukturdaten müssen dabei separat behandelt und analysiert werden. So wie Ärzt:innen für eine fundierte Diagnose historische Patientendaten heranziehen, benötigen IT-Systeme detaillierte, langfristige Aufzeichnungen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Incident-Management-Prozesse zu optimieren.
Automatisierte Skripte beschleunigen den Heilungsprozess
Um diesen Prozess in Gang zu bringen, müssen Unternehmen zunächst den Prozess der Erkennung automatisieren. Dazu müssen sie Skripte einführen, die vor Vorfällen warnen und angeben, woher sie kommen. Diese Informationen verhindern Fehlalarme und vermeiden menschliche Fehler, während gleichzeitig die Korrelation einzelner Probleme und die Identifizierung größerer Probleme und ihrer Ursachen ermöglicht wird. So verkürzen sich die mittlere Zeit bis zur Entdeckung eines Vorfalls (Mean Time To Detect/MTTD) und die Zeit zwischen dem Erkennen des Problems und dem Identifizieren der Ursache (Mean Time To Know/MTTK).
Nach dem Automatisieren der Datenerfassung, dem Festlegen der Baseline und dem Erkennen und Erklären von Vorfällen ist die gröbste Arbeit getan. Nun können Administratoren Automatisierungsskripte einsetzen, um die mittlere Zeit bis zum Ausfall (MTTF) oder die mittlere Reparaturzeit (Meantime To Recover/MTTR) zu verkürzen. So lassen sich Fehler beheben, bevor sich die Nutzer beschweren.
Incident Management als Basis für eine zuverlässige Selbstheilung
Ein ganzheitliches und automatisiertes Incident Management ist die Basis für zuverlässige Selbstheilungsmechanismen in der IT. Unternehmen, die auf kontinuierliches Monitoring und Systemfeedback setzen, schaffen einen nachhaltigen Geschäftswert und stärken ihre digitale Resilienz.
Angesichts der steigenden Komplexität moderner IT-Landschaften wird automatisiertes Incident Management immer wichtiger – insbesondere für IT-Verantwortliche, die eine zentrale Rolle in der digitalen Transformation einnehmen. jf
Der Autor
Oliver Oehlenberg
ist Director Solution Engineer Central Europe bei Riverbed Technology, einem Anbieter von Observability-Lösungen.
