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Denken Sie an die IT: Warum Sie ein L1-Tool nicht zur Lösung eines L3-IT-Vorfalls verwenden können 

Da IT-Umgebungen immer komplexer werden - und sogar unbeständig, um regelmäßige Aktualisierungen und Änderungen zu ermöglichen -, sucht die Unternehmens-IT ständig nach Möglichkeiten, die Störungsbehebung zu verbessern und die Arbeitsbelastung ihrer qualifiziertesten Techniker zu reduzieren. Das "Shifting Left" ist eine bekannte Strategie in der IT, bei der die Aufgaben der Störungsbehebung, die traditionell von den Support-Teams der Stufe 3 (L3) erledigt werden, auf niedrigere Stufen wie Stufe 1 (L1) oder sogar auf self-service (Stufe 0) verlagert werden. Die auf maschinellem Lernen und Automatisierung basierende Ursachenanalyse (Root Cause Analysis, RCA ) macht diese Verlagerung möglich. Ziel ist es, den Betrieb zu rationalisieren, die Kosten zu senken und die Lösungszeiten zu verbessern. 

Aber was passiert, wenn ein L3-Vorfall spezielle Fachkenntnisse erfordert oder wenn es tief verwurzelte Systemprobleme gibt? Viele L3-Vorfälle lassen sich mit einem L1-Tool einfach nicht lösen, und ein "Linksruck" ist unmöglich. Das ist so, als würden Sie versuchen, Ihr altes, kaputtes Auto mit einem Maserati-Schlüssel aus dem Jahr 2024 zu starten. Das wahrscheinliche Ergebnis ist, dass Ihr Auto für einige Zeit in der Einfahrt stecken bleibt. 

Wenn es also um komplexe L3-Vorfälle geht, sind robuste Datensätze und maschinelles Lernen (ML) unabdingbar. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und RCA auf der Grundlage von ML-Modellen können IT-Abteilungen diese schwierigen L3-Vorfälle nicht nur schneller lösen, sondern auch daraus lernen, um künftige Vorfälle zu verhindern. Tools, die nur L1-Probleme lösen können, verfügen nicht über die Daten und die Transparenz, die erforderlich sind, um Probleme in der gesamten IT-Umgebung zu erkennen und die Grundursache für komplexere Probleme zu ermitteln. 

Wenn ein L3-Problem eskaliert, benötigen IT-Servicedesks leistungsstarke Diagnosen, um die Ursache schnell zu finden. Die Möglichkeit, eine Ursachenanalyse durchzuführen, versetzt Service-Desk-Teams in die Lage, die Fehlerbehebung für die komplexesten technischen Probleme zu beschleunigen und so das digitale Mitarbeitererlebnis, das Engagement und die Produktivität zu verbessern.  

Lakesides L3-Fähigkeit zur Ursachenanalyse in SysTrack kombiniert historische und Echtzeitdaten aus dem gesamten IT-Umfeld, um automatisierte Diagnosen durchzuführen und detaillierte Drilldowns für L3-Techniker bereitzustellen, damit diese entweder physische oder virtuelle Desktops triagieren können. SysTrackDie L3-Ursachenanalyse von Lakeside zentralisiert sowohl die Sammlung als auch die Analyse von Daten zur Systemleistung, zum Anwendungsverhalten und zu Umgebungsengpässen, indem sie diese Daten nutzt:  

  • Automatisierte Diagnose 
  • Über 1.300 intelligente Sensoren 
  • Abbildung von Abhängigkeiten 
  • Leistungsstarke Visualisierungen 

Diese integrierte L3-Expertise hebt sich von den anderen DEX-Lösungen auf dem Markt ab. In der Forrester Wave™: End User Experience Management, Q3 2024, nannten Kunden den "außergewöhnlichen Support und die extrem robusten RCA-Fähigkeiten" von Lakeside sowie "erhebliche Kosteneinsparungen durch den Einsatz von (SysTrack)." Der Bericht verwies auch auf die "Echtzeit-Berichterstattung und die marktführenden Datenaufbewahrungsrichtlinien, die eine tiefgreifende historische Analyse ermöglichen, was Lakeside zu einem exzellenten Tool für Level-Three-RCA macht." SysTrack

Verständnis von L3-Vorfällen und die Bedeutung der Ursachenanalyse 

L3-Vorfälle betreffen in der Regel die komplexesten und kritischsten Probleme in einer IT-Umgebung. Diese können von Systemausfällen wie einem Blue Screen of Death bis hin zu Softwarefehlfunktionen reichen, deren Diagnose und Behebung ein hohes Maß an technischem Fachwissen erfordern. Im Gegensatz zu L1- oder L2-Vorfällen, die oft durch vordefinierte Skripte oder Automatisierungen gelöst werden, erfordern schwierige L3-Probleme eine gründliche Untersuchung der zugrunde liegenden Ursachen des Problems. 

Die Ursachenanalyse ist in diesen Fällen entscheidend. Anstatt die Symptome zu behandeln, zielt RCA darauf ab, das Kernproblem zu identifizieren, das den Vorfall überhaupt erst ausgelöst hat. Die Durchführung von RCA für L3-Vorfälle kann jedoch zeitaufwändig sein, da sie die Zusammenarbeit mehrerer Teams und die Sichtung großer Datenmengen erfordert. Dementsprechend ist ein DEX-Tool, das sich bei der Lösung von L1-Tickets bewährt, möglicherweise nicht die beste Option für die Lösung komplexer L3-Probleme. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen einen erheblichen Einfluss haben, indem es Teile des RCA-Prozesses automatisiert und eine schnellere und genauere Lösung ermöglicht. Aus diesem Grund sind die Tiefe, Breite, Historie und Qualität der Daten wichtig. Lakeside SysTrack zum Beispiel sammelt mehr Daten als jedes andere DEX-Tool auf dem Markt. Genauer gesagt, sammelt es alle 15 Sekunden 10.000 Datenpunkte von einem Endpunkt.  

Mit Hilfe von Lakeside SysTrack konnte das IT-Team einer weltweit tätigen Anwaltskanzlei mit Sitz in Großbritannien zum Beispiel Folgendes erreichen 

- Erkennen Sie drei Sensoren, die dank ML-basierter Anomalieerkennung ausfallen und 800 Maschinen in der Umgebung oder fast 10 % der Mitarbeiter betreffen. 

- Untersuchen Sie die Ursache der CPU-Spitzen und finden Sie heraus, dass der Übeltäter ein gewöhnlicher Grafiktreiber ist. 

- Behebung des Problems durch ein Treiber-Update, bevor das Problem das gesamte Unternehmen und die betroffenen Mitarbeiter betrifft 

Wie maschinelles Lernen die Ursachenanalyse verbessert 

Warum hebt sich Lakeside SysTrack von anderen DEX-Tools für die Reaktion auf L3-Vorfälle ab (zusätzlich zur Lösung von L1- und L3-Tickets)? Die Unterscheidungsmerkmale lassen sich auf zwei Dinge reduzieren: Daten und KI auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Die Anwendung von maschinellem Lernen auf den IT-Betrieb ermöglicht es Systemen, große Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen, bevor sie eskalieren. Für L3-Vorfälle können ML-Modelle auf historischen Vorfallsdaten trainiert werden, um Trends, gemeinsame Fehlerpunkte und Korrelationen zwischen verschiedenen Systemereignissen zu erkennen. Hier sehen Sie, wie ML-gestützte RCA in der Praxis funktioniert: 

  1. Anomalie-Erkennung: ML-Modelle können das Systemverhalten kontinuierlich überwachen, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Diese Anomalien, seien es unerwartete Spitzen im Netzwerkverkehr oder ungewöhnliche Antwortzeiten von Anwendungen, dienen oft als Frühindikatoren für größere Probleme. Die frühzeitige Erkennung dieser Anomalien ermöglicht es IT-Teams, ihre Untersuchungen auf bestimmte Bereiche zu konzentrieren und so die für die Fehlerbehebung benötigte Zeit zu verkürzen. 
  1. Automatisierte Korrelation: Wenn ein L3-Vorfall auftritt, besteht eine große Herausforderung darin, seine Beziehung zu anderen Systemereignissen zu verstehen. ML kann diesen Prozess automatisieren, indem es den Vorfall mit anderen Ereignissen in der gesamten Infrastruktur korreliert, z. B. mit kürzlichen Software-Updates, Konfigurationsänderungen oder Leistungsverschlechterungen in verwandten Systemen. Diese automatische Korrelation grenzt die möglichen Grundursachen ein und ermöglicht es den IT-Teams, gezieltere Maßnahmen zu ergreifen. 
  1. Historische Analyse: ML kann frühere Vorfälle analysieren, um wiederkehrende Muster zu erkennen. Wenn zum Beispiel ähnliche Probleme in der Vergangenheit aufgrund einer bestimmten Netzwerkkonfiguration aufgetreten sind, wird das ML-Modell dieses Problem als wahrscheinliche Ursache vorschlagen, wenn ein neuer Vorfall auftritt. Im Laufe der Zeit, wenn mehr Vorfälle protokolliert und behoben werden, wird das Modell in seinen Vorhersagen immer genauer. In diesem Zusammenhang ist die Datenhistorie von Bedeutung; deshalb speichert Lakeside SysTrack Daten bis zu drei Jahre lang. Andere DEX-Tools verzichten auf diesen zusätzlichen Schritt bei der Erfassung von Endpunktdaten. 
  1. Proaktive Empfehlungen: ML kann nicht nur die Grundursache identifizieren, sondern auch proaktive Empfehlungen auf der Grundlage historischer Daten und vorhergesagter Trends geben. Wenn das ML-Modell vorhersagt, dass ein ähnlicher Vorfall aufgrund von wiederkehrenden Systemproblemen wahrscheinlich wieder auftreten wird, kann es Präventivmaßnahmen wie Software-Patches oder Systemumstellungen vorschlagen. 

Geschäftswert der Nutzung von Daten und maschinellem Lernen für die L3-Ticketlösung 

Die Integration von maschinellem Lernen in den RCA-Prozess für L3-Vorfälle bietet mehrere bedeutende Geschäftsvorteile: 

  • Schnellere Lösung von Vorfällen: Durch die Automatisierung von Teilen des Untersuchungsprozesses können IT-Teams L3-Vorfälle schneller beheben, was die Ausfallzeiten reduziert und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb minimiert. Diese verbesserte Effizienz reduziert die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR)
  • Kosteneffizienz: L3-Vorfälle sind in der Regel am teuersten zu lösen, da sie ein hohes Maß an Fachwissen erfordern. Durch maschinelles Lernen wird der Bedarf an manuellen Untersuchungen reduziert, sodass Unternehmen Betriebskosten einsparen und dennoch qualitativ hochwertige Lösungen erhalten können. 
  • Besser Digital Employee Experience: RCA ermöglicht die Fehlerbehebung ohne Unterbrechung Anwender, so dass IT-Teams eine starke digitale Mitarbeitererfahrung aufrechterhalten können. 
  • Kontinuierliche Verbesserung: Die Modelle des maschinellen Lernens werden mit der Zeit immer besser, da sie mit immer mehr Vorfallsdaten trainiert werden, was zu einer immer genaueren Fehlerbehebung und einer proaktiveren Vorfallsprävention führt. 
  • Erhöhte IT-Ausfallsicherheit: Die proaktive Identifizierung von Grundursachen und die frühzeitige Erkennung von Anomalien erhöhen die allgemeine Widerstandsfähigkeit der IT-Umgebung, so dass Unternehmen Ausfälle vermeiden und die Verfügbarkeit ihrer Dienste aufrechterhalten können. 

Da IT-Umgebungen immer komplexer werden, reicht die Verwaltung von L3-Vorfällen mit herkömmlichen Methoden nicht mehr aus. Die Nutzung von Daten und maschinellem Lernen für die Ursachenanalyse verändert die Art und Weise, wie Unternehmen diese komplexen Probleme angehen, und ermöglicht schnellere und präzisere Lösungen sowie die Vermeidung künftiger Vorfälle. Daten liefern das Gesamtbild und den detaillierten Einblick, den RCA benötigt, um komplexe L3-Probleme im Zusammenhang mit Endgeräten, Software, Netzwerken, Webanwendungen und der historischen Leistung des Geräts oder der IT-Anlage zu lösen.   

IT-Führungskräfte, die in ML-gestützte Lösungen für L3-Tickets wie SysTrack investieren, senken nicht nur die Betriebskosten, sondern bauen auch eine widerstandsfähigere, zukunftssichere IT-Infrastruktur auf. Da SysTrack auch ein leistungsstarkes Tool für die Lösung von L1- und L2-Tickets ist, sollten Sie sich für eine DEX-Lösung entscheiden, die alles kann

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