Mit Predictive IT einem IT-Ausfall immer einen Schritt voraus sein 

Wie wir in "Aufbau einer proaktiven IT-Organisation zur Stärkung der IT-Resilienz im Jahr 2025 und darüber hinaus" erörtert haben , steht die IT-Resilienz für Unternehmen, die in der digitalen Wirtschaft konkurrieren, jetzt auf dem Spiel, insbesondere wenn Vorschriften wie der Digital Operational Resilience Act (DORA) in Kraft treten. Traditionelle, reaktive Ansätze funktionieren einfach nicht für IT-Umgebungen, die kurz vor einem weitreichenden Problem stehen - einem Problem, das den gesamten IT-Betrieb lahmlegen und die Geschäftskontinuität unterbrechen könnte.  

Glücklicherweise kann die proaktive IT mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens (ML) und der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu einem Punkt reifen, an dem sie vorausschauend ist. Anstatt sich auf vordefinierte Schwellenwerte zu verlassen, identifiziert die Anomalieerkennung Abweichungen in der Systemleistung und ermöglicht es IT-Teams, Probleme anzugehen, bevor sie sich auf die gesamte Infrastruktur auswirken. 

Dieser vorausschauende IT-Ansatz verschafft den IT-Teams die nötige Frühzeitigkeit, um unternehmensweite Trends zu erkennen und einen drohenden Ausbruch einzudämmen, bevor es zu einem IT-Ausfall kommt. 

Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und eines robusten Datensatzes kann Lakeside SysTrack Muster erkennen, für die menschliche Analysten möglicherweise nicht die nötige Bandbreite haben, um die Probleme in solch umfangreichen Datensätzen zu analysieren. Eine langsame Verschlechterung der Systemleistung könnte auf einen zukünftigen Hardwareausfall hindeuten, oder ein bestimmtes Benutzerverhalten könnte mit zukünftigen Sicherheitsbedrohungen korrelieren. KI erkennt diese Muster in Echtzeit und versorgt IT-Teams mit den Informationen, die sie benötigen, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen, bevor kleine Probleme zu Ausfällen eskalieren.  

Predictive IT: Je besser die Daten, desto besser die Einblicke

Eine solide Datenerfassung am Endpunkt kann zu den genauesten und relevantesten Erkenntnissen über den Zustand des Systems und die digitale Erfahrung der Mitarbeiter führen. 

Daten allein machen jedoch noch nicht widerstandsfähig. Was zählt, sind die Erkenntnisse, die aus gut strukturierten Daten gewonnen werden. Speziell für die IT entwickelte KI, wie z. B. die eingebettete KI/ML-Engine von Lakeside SysTrack, ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen zu durchsuchen, Muster zu erkennen und die Ergebnisse über verschiedene Teile der IT-Landschaft hinweg zu korrelieren.  

So mag eine Anomalie in der Anwendungsleistung zunächst isoliert erscheinen, doch KI-gesteuerte Tools können diesen Indikator mit zugrunde liegenden Hardwareproblemen oder sogar externen Netzwerkproblemen korrelieren und so eine ganzheitliche Sichtweise bieten, die IT-Teams hilft, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. 

Fallstudie: Predictive IT

Mit Lakeside SysTrack, dem IT-Team einer globalen Anwaltskanzlei mit Sitz in Großbritannien: 

- Dank der ML-basierten Anomalieerkennung wurden drei ausgelöste Sensoren entdeckt, die 800 Maschinen in der Umgebung oder fast 10 % der Mitarbeiter betrafen. 

- Ich habe die Ursache für die CPU-Spitzen untersucht und herausgefunden, dass der Schuldige ein gewöhnlicher Grafiktreiber ist. 

- Das Problem wurde durch ein Treiber-Update behoben, bevor es sich auf die gesamte Firma auswirkte und die Produktivität der Mitarbeiter und die abrechenbaren Stunden beeinträchtigte. 

Das Versprechen der vorausschauenden IT: Probleme von vornherein verhindern

Das Versprechen von KI, die speziell für die IT entwickelt wurde, besteht nicht nur darin, Probleme schneller zu lösen, sondern auch darin, sie gar nicht erst entstehen zu lassen. Die Erkennung von Anomalien führt eine weitere proaktive Ebene ein, indem sie Abweichungen identifiziert, die nicht mit den erwarteten Mustern übereinstimmen, selbst wenn das IT-Team nicht speziell nach ihnen sucht. So kann es beispielsweise vorkommen, dass Sie erst dann einen Sensor für Speicherverluste in einer bestimmten Anwendung einrichten, wenn diese zu einem Problem werden. Die Anomalieerkennung kann diese Anomalie durch die Korrelation verschiedener Datenpunkte präventiv aufzeigen - ohne darauf zu warten, dass sich das Problem manifestiert. 

Da KI-gesteuerte Tools wie SysTrack kontinuierlich Anomalien erkennen und automatisierte Ursachenanalysen durchführen, können sich IT-Fachleute auf strategischere Projekte konzentrieren, die den Wandel des Unternehmens vorantreiben. Das Versprechen von KI, die speziell für die IT entwickelt wurde, besteht nicht nur darin, Probleme schneller zu lösen, sondern auch darin, sie gar nicht erst entstehen zu lassen. 

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