ITK-Infrastruktur
Intelligente Wege in der IT-Automatisierung
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Automatisierung wie sie sein sollte
Wäre es nicht viel effizienter, wenn eine Automatisierungslösung auch wirklich automatisieren würde? Also alles – von der Erfassung der Alarme, über das Informieren des Fachpersonals bis zur automatischen Lösung des Problems; eine vollständige beziehungsweise nahezu vollständige Automatisierung des kompletten IT-Betriebs. Schließlich wäre genau das die gewünschte Entlastung für das gesamte Unternehmen.
Die meisten Automatisierungslösungen sind jedoch nicht in der Lage, tatsächlich das komplette Spektrum abzudecken: Es fehlt ihnen das notwendige Wissen sowie die Fähigkeit, eine Vielzahl komplexer Sachverhalte zu lösen. Eine effiziente Automatisierung muss also Lösungswege kombinieren können, mehrere Themen gleichzeitig bearbeiten, immer up to date sein und wissen, in welcher Situation sie nicht weiter kommt und den Input von IT-Mitarbeitern benötigt. Das heißt auch, dass sie nicht von Standardisierung abhängig sein darf. Vielmehr muss die Automatisierung auch in heterogenen IT-Landschaften funktionieren sowie Individualapplikationen lösen können. Ein umfangreicher Wissenspool, der stetig weiter wächst, ist dafür essenziell.
Automatisierungslösungen, die tatsächlich die ganze Bandbreite an IT-Aufgaben in komplexen IT-Umgebungen automatisch bearbeiten, basieren auf einem solchen Wissenspool. Um ihn aufzubauen, geben die Experten aus der IT-Abteilung ihr Wissen in modularen Bausteinen – sogenannten Wissensbausteinen – an die Maschine weiter, sobald sie eine Aufgabe zum ersten Mal manuell erledigt haben. Wie ein Mitarbeiter durchläuft die wissensgestützte Automatisierungsmaschine somit auch eine Einarbeitungszeit beziehungsweise eine Lernphase. In dieser Zeit erlernt das Automatisierungsprogramm alles Wissenswerte, um die eingehenden Alarmmeldungen abarbeiten zu können. Die gelernten Lösungswege wendet das Programm dann vollkommen selbständig und dynamisch an. Durch die eigenständige Kombination der verschiedenen Wissensbausteine kann es schnell, flexibel und 24/7 auf Problemmeldungen reagieren. Intelligente Automatisierungsprodukte sind sogar in der Lage, in heterogenen Umgebungen – bis hin zu Individualapplikationen – zu arbeiten. Sie automatisieren selbst ungeplante und ungenau beschriebene oder unbekannte Aufgaben. Damit können über 90 Prozent aller Probleme im IT-System eines Unternehmens tatsächlich automatisch gelöst werden.
Im Umkehrschluss heißt das: In nur etwa zehn Prozent der Fälle stößt ein intelligentes Automatisierungsprogramm an seine Grenzen und kann ein Problem nicht selbstständig lösen. Es fragt dann nach dem notwendigen Input, indem es den Vorgang dokumentiert und an einen Administrator weiterleitet. Nach diesem Schritt hat die Automatisierungsmaschine auch diesen Vorgang gelernt und speichert ihn als neuen Wissensbaustein ab. Die Maschine lernt stetig hinzu. Das unterscheidet sie ganz deutlich von herkömmlichen Automatisierungslösungen.
Dank der Zentralisierung des Expertenwissens in Form von Wissensbausteinen, also der anhaltenden Ansammlung und Dokumentation sämtlicher Vorgänge, lässt sich das einmal „gelernte“ Know-how auch in ähnlichen Situationen anwenden. Es steht im direkten Gegensatz zu Runbooks, wo jede Aufgabe mit einem neuen Programm bedient wird – denn ändert sich eine bekannte Situation, muss eine neue Runbook-Automatisierung erstellt werden.
Speziell im Incident-Bereich entstehen im IT-Alltag diverse Routineaufgaben, die mit – aus Sicht vieler ITler – trivialen Aufgaben wie der Pflege der Speicherkapazitäten von Servern oder dem Housekeeping zusammenhängen. Aufgrund des hohen Ticket-Aufkommens bearbeiten die Mitarbeiter ihre Tickets, die sie vom System erhalten, nach dem FIFO-Prinzip (First In First Out), also ein Ticket nach dem anderen. Dabei besteht die Gefahr, dass Arbeiten doppelt anfallen oder Lösungen redundant werden, da diverse Tickets kausal zusammenhängen, dies aber auf den ersten Blick nicht unbedingt ersichtlich ist. Erfährt der Administrator also via Ticket, dass ein Dienst ausgefallen ist, wäre eine übliche Vorgehensweise, die betroffenen Serverdienste zu rebooten, damit alle Funktionen wieder reibungslos laufen. Er könnte dabei aber übersehen, dass die eingeschränkte Leistung mit der ausgelasteten Festplattenkapazität zusammenhängt. Die Folge: Das System speichert so lange Daten in den Hauptspeicher, bis die Festplatte wieder für das Beschreiben frei ist und verlangsamt damit den Betrieb aller Systemkomponenten drastisch. Gerade in Bereichen wie Online-Handel oder -Banking können diese Limitierungen geschäftskritisch sein.
Aufgrund der FIFO-Methode wird demnach die eigentliche Fehlerquelle übersehen und das Problem nicht gelöst. Zusätzlich birgt der Server-Neustart auch die Gefahr, dass Kundendaten verloren gehen. Zum „Ressourcenfresser“ wird dieses Szenario, wenn der Admin eine große Anzahl Server gleichzeitig verwaltet.
Eine intelligente Automatisierungsplattform arbeitet anders, da sie auf den ersten Blick die kausalen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Incidents erkennt. Sollte gemeldet werden, dass bestimmte Dienste beeinträchtigt sind, leitet die intelligente Lösung sofort sämtliche Schritte ein, um das Problem zu stoppen – und führt dabei auch mehrere Tasks gleichzeitig durch.
In diesem Fall identifiziert die Plattform zuerst die betroffenen Dienste und stoppt sie gegebenenfalls, damit der Load-Balancer nicht mehr zu den langsamen Servern weiterleitet. Parallel prüft und reinigt sie die Festplatte, bis genügend Speicherplatz vorhanden ist und sämtliche Prozesse wieder ordnungsgemäß funktionieren – während im Hintergrund mit den Housekeeping-Maßnahmen weiterverfahren wird.
Die wissensbasierte Lösung übernimmt damit eine Routine-Aufgabe des Admins, erledigt sie jedoch in einem Bruchteil der Zeit und kann dabei auch Events kausal korrelieren. Gerade wenn Fachkräfte dieses Szenario auf mehreren Servern parallel angehen, ergibt sich für den IT-Betrieb eine signifikante Zeitersparnis, da die Automatisierung alle Server gleichzeitig verwaltet.
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