IT Operations Analytics

Mit dem Geschäftsbereich IT Operations Analytics (ITOA) greift die amasol AG ein Thema auf, das von Marktanalysten wie Gartner als eines der Schlüsselthemen für die nächsten Jahre angesehen wird, wenn es um den erfolgreichen Betrieb komplexer heterogener IT-Umgebungen geht.

Diese IT-Umgebungen stellen nämlich immer größere Anforderungen an den Anwendungssupport und die IT-Betriebsteams. Es genügt dabei nicht länger, einfach nur die Performance und Verfügbarkeit von IT-Services zu verwalten. Erwartet wird der Nachweis einer (möglichst positiven) Auswirkung dieser Services auf die betriebswirtschaftlichen Ergebnisse des Unternehmens.

Darüber hinaus werden unternehmenskritische IT-Services immer häufiger als lose gekoppelte Anwendungen konstruiert, die sowohl auf physischen als auch auf virtuellen Infrastrukturen laufen. Damit wird es aber auch immer schwieriger, den Gesamtservice zu überwachen und Performance-Probleme, die den Geschäftsprozess beeinträchtigen, zu minimieren.

Damit wird der Ruf laut nach einem transformatorischen, Analyse-getriebenen Ansatz für das Service Performance Management, der Unternehmen dabei unterstützt:

  • den Zustand unternehmenskritischer Anwendungen und deren Auswirkungen auf die End User Experience sowie die Geschäftsprozesse zu visualisieren,
  • Performance-Probleme über IT-Silos hinweg zu isolieren, um die durchschnittliche Problemlösungszeit und die Dauer, die Fachpersonal mit „Krisen-Gesprächen“ verbringt, zu reduzieren,
  • sich proaktiv mit Anomalien bei der Service Performance zu beschäftigen, bevor sie außer Kontrolle geraten und das Business beeinträchtigen.

Die wesentlichen Treiber für IT Operations Analytics-Lösungen entstehen aus einer Vielzahl von Herausforderungen, wie z.B.:

  • Datenmenge
    Moderne Managementsysteme für Performance und Verfügbarkeit von IT-Umgebungen liefern heute eine Fülle an Informationen, die von IT-Betriebsteams kaum mehr bewältigt werden können.
  • Komplexität
    Komplexität wird zur neuen Normalität. Die IT-Abteilung hat mit dem Messen und Überwachen der Performance und Verfügbarkeit ihrer Anwendungen so viel zu tun, dass sie gar nicht dazu kommt, die eigentlich wichtigen Business-relevanten Fragen zu beantworten.
  • Dynamik
    IT-Umgebungen bestehen aus einer zunehmend größeren Anzahl von einzelnen Bestandteilen und Komponenten, die relativ unabhängig voneinander fortlaufend Änderungen unterworfen sind. Jede dieser Veränderungen kann wiederum Auswirkungen auf die Performance und Verfügbarkeit des Gesamtsystems haben. Die IT-Abteilung muss aber in der Lage sein, diese Auswirkungen möglichst sogar proaktiv zu erkennen und zu bewältigen.

Die Verknüpfung von ITOA mit modernen APM-Lösungen liefert einen wichtigen Einblick in die Nutzung von Applikation und stellt damit die Grundlage für eine Vielzahl von Verbesserungen bei der operativen Effizienz dar.

So ist es kein Wunder, dass beispielsweise Gartner davon ausgeht, dass im Jahr 2015 60 Prozent der Global 2000-Unternehmen ITOA eine höhere Priorität einräumen werden. Im Jahr 2012 waren dies noch 20 Prozent.

Die Analytics-Technologie lässt sich in fast allen IT-Management Disziplinen anwenden. Sinnvolle Einsatzgebiete sehen wir derzeit insbesondere in folgenden Themen:

  • Root Cause Investigation: Zielgenaues Ermitteln auch von bisher unbekannten Ursachen bei einem Fehlverhalten des Gesamtsystems,
  • Prioritize Service Issues by Business Value (Service Impact Analysis): Bestimmen und Einordnen des Service Impacts eines Alarms, so dass die Ressourcen zur Fehlerbeseitigung zeitgerecht und effizient verteilt werden können,
  • Proactive Control of Service Performance and Availability: Vorausberechnung zukünftiger Systemzustände und Ermittlung der Auswirkungen auf die Service Performance,
  • Problem Assignment: Zuordnung der auftretenden Probleme zu den am besten geeigneten IT-Operation Teams zur Problemlösung,
  • Capacity Management: Analysiert aktuelle und historische Trends und prognostiziert Zukunfts-Szenarien in Ihrer vernetzten IT-Umgebung, auch in genutzten Cloud-Umgebungen.

ITOA Systeme können die Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen verarbeiten. Die Mächtigkeit der Analysemöglichkeiten nimmt mit der Anzahl der genutzten Quellen zu. Die Daten sollen dabei möglichst aus allen IT-Silos stammen. Folgende Arten von Datenquellen eignen sich zur Analyse:

  • Network-Daten (Packets and Flows)
  • Maschine Data (Log-Files und anderer Polystructured Text)
  • Dokumente
  • Monitoring Systems (Legacy ITOM)
  • KPIs aus eigenen Anwendungen (Native Instrumentation)

Gartner definiert fünf Dimensionen von ITOA Funktionalität. Derzeit decken alle verfügbaren Lösungen nur jeweils einzelne Teilbereiche davon ab:

  • Complex Operations Event Processing
  • Statistical Pattern Discovery (Anomaly Detection)
  • Indizierung, Suche und Erkenntnisgewinnung aus unstrukturiertem Text
  • Topological Analysis
  • Multidimensional Database Analysis

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