<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://dc.ads.linkedin.com/collect/?pid=380018&amp;fmt=gif">
_Collaboration_icon Community
Technische Beratung und Vertrieb

Kontakt

 

    4 min read

    Wie Sie mit ML-basierter Prognoseanalytik über das bloße Monitoring hinauswachsen können

    Featured Image

    Als einzige AIOps-Plattform für die Automatisierung des SAP-Betriebs übernimmt Avantra diejenigen alltäglichen Aufgaben, die Ihren Basis-Teams Zeit rauben. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie die Avantra Enterprise Edition Ihre SAP-Experten dabei unterstützt, potenzielle Probleme zu antizipieren und nicht nur auf sie zu reagieren. Es ist der nächste Schritt, der über die bloße Überwachung hinausgeht.

    Schwellenwerte für IT-Operations

    Bei Avantra sind wir stets bestrebt, Antworten zu geben, die nicht komplexer sind als das Problem, das wir zu lösen versuchen. In der traditionellen Welt der Überwachung - dem Kern jeder IT-Betriebsaktivität - hat Ihr Betriebsteam "Schwellenwerte" dafür definiert, wann ein System oder ein Dienst in einen kritischen Zustand gerät. Mit der zukunftsweisenden AIOps-Plattform von Avantra können sie diese Aufgabe in einem einzigen Schritt für Tausende von Systemen durchführen und unterschiedliche Richtlinien für Tag und Nacht definieren. Schwellenwerte sind großartig, weil sie einfach zu verstehen sind. Sie sind im Grunde das, was Sie in Ihrem Service Level Agreement (SLA) festgelegt haben. Eine einzige Zahl, die zwischen gut und nicht so gut unterscheidet.

    Aber Schwellenwerte sind furchtbar schlecht, wenn es um "spikey" oder "bursty" Situationen geht. Wenn IT-Betriebsteams Schwellenwerte definieren, denken sie in Begriffen wie "es wird schlecht", "es bleibt schlecht" oder "es wird schlimmer". Das ist es, was sie interessiert. Wenn sie reagieren müssen, wollen sie darauf aufmerksam gemacht werden. In Wirklichkeit ist es oft so, dass eine Situation nur eine Zeit lang schlecht wird, aber langfristig ist alles gut. Wir haben viele Fälle erlebt, in denen die Zeit, in der es "schlimm" ist, kürzer ist als die Zeit, die es braucht, um die arme Person auf Abruf mitten in der Nacht aus dem Bett zu holen!

    Und das ist genau die Art von Situation, die Sie vermeiden wollen. Es ist nicht nur eine Zeitverschwendung, sondern beeinträchtigt auch das Wohlbefinden der Mitarbeitenden. Und Sie brauchen höchstwahrscheinlich alle Ihre SAP-Fachleute an Deck - und bei guter Gesundheit - um Innovationen voranzutreiben.

    Wie man künstliche Intelligenz zur Stärkung der menschlichen Intelligenz einsetzt

    Viele andere Anwendungen auf dem Markt, insbesondere solche mit einem Performance-Management-Hintergrund, versuchen, dieses Problem mit der so genannten "Anomalie-Erkennung" zu lösen. Dahinter steckt der Ansatz, die Frage "Wann ist ein System oder ein Dienst in einem schlechten Zustand?" in ein statistisches Problem zu übertragen. Wenn man genügend Daten hat, und hier hilft Machine Learning (ML), kann man Werte mit einer gewissen statistischen Signifikanz identifizieren und diese als Anomalie bezeichnen. Es sind keinerlei Schwellenwerte erforderlich. Alles geschieht automatisch.

    251928_Enterprise_Sheri_Email_Signature_Banner_600x250_v1_DE

    Nur dass Ihre SAP-Verantwortlichen nicht mehr die Kontrolle haben. Menschen haben kein natürliches oder intuitives Verständnis für Statistiken. Wenn das System zum dritten Mal sagt, dass es sich um eine Anomalie handelt, und dies nicht mit der Wahrnehmung der Situation durch Ihr Betriebsteam übereinstimmt, werden sie ihm einfach nicht mehr trauen. Es ist frustrierend, mit einem Instrument zu arbeiten, das im Grunde eine Blackbox ist.


    Offensichtlich ist dies weder für uns noch für Ihre Teams eine praktikable Option. Bei Avantra wollen wir Menschen befähigen, die menschliche mit der künstlichen Intelligenz zu verbinden. Ihr Betriebsteam muss die Kontrolle behalten. Wie ich bereits erwähnte, sind Schwellenwerte großartig, weil sie verständlich sind. Wir haben daher versucht, die Vorteile von Schwellenwerten beizubehalten und gleichzeitig ihre Nachteile zu überwinden.

    AIOps der nächsten Generation. Für SAP-Lösungen.

    Anstatt nur den Zustand eines Systems oder einer Dienstes zu einem einzigen Zeitpunkt zu betrachten, sagen wir voraus, wie sich dieser Zustand im Laufe der Zeit entwickeln wird. Die Avantra Enterprise-Plattform verwendet Algorithmen zum maschinellen Lernen, um permanent einen Zukunftstrend zu ermitteln. Und bei der Bewertung von Schwellenwerten wird dieser Zukunftstrend berücksichtigt. Wenn die Plattform vorhersagt, dass sich die Situation verschlechtert, gibt sie eine Frühwarnung aus. Deutet die Vorhersage auf eine Verbesserung hin, wird die Warnung bis zur nächsten Auswertung der Schwellenwerte aufgeschoben.

    Die Anwendung dieses einfachen Prinzips ermöglicht es Ihnen und Ihren Teams, mit Belastungsspitzen umzugehen, aber auch "flatternde" Überwachungsergebnisse zu vermeiden, bei denen der Zustand des Systems um einen Schwellenwert herum schwankt. In beiden Szenarien wird Ihr Betriebsteam nur dann alarmiert, wenn ein kritischer Zustand vorliegt, der nicht verschwinden will. Und das Team hat nach wie vor die Kontrolle über die Schwellenwerte.

    Sie werden sich vielleicht fragen: "Was ist denn so besonders daran? Heutzutage macht doch jeder ML." Ja, und der Begriff Maschine Learning ist genau der Punkt, an dem Sie Ihre Augenbrauen hochziehen sollten.

    Die Avantra AIOps-Plattform ist eine On-Premise-Plattform. Natürlich gibt es auch Cloud-Angebote, aber fast alle unsere Kunden betreiben die Plattform lokal im Rechenzentrum. Außerdem handelt es sich um eine verteilte Anwendung mit Agenten, die auf allen Ihren Systemen, auf denen SAP-Anwendungen gehostet werden, Business-Logik ausführen. Darüber hinaus sind wir bestrebt, den Fußabdruck unserer Anwendungen sehr klein zu halten. Das bedeutet, dass Avantra nur so viele Daten wie nötig sammelt und häufig aggregiert, um Platz zu sparen.

    Avantra kann und wird sich nicht alle 30 Sekunden mit Ihren SAP-Systemen verbinden, um Daten abzurufen. Und wir werden unsere Kunden niemals auffordern, die größte Hardware zu installieren, die sie sich leisten können, um Standardmodelle für maschinelles Lernen in einer ressourcenhungrigen Umgebung auszuführen. Stattdessen hat unser Entwicklungsteam sehr viel Zeit damit verbracht, die minimale Datenmenge zu ermitteln, die für vernünftige Vorhersagen erforderlich ist. In unserer neuesten Produktversion haben wir die effizientesten Modell- und Optimierungsalgorithmen für diese Aufgabe implementiert.

    Avantra speichert und überträgt Daten effizient, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen. Kurz gesagt, Avantra bietet Ihnen speicher- und CPU-bewusstes maschinelles Lernen für eine verteilte On-Premise-Umgebung.

    Wir nennen es Prognoseanalytik (Predictive Analytics). Das ist ein weiterer kleiner Schritt, um die Belastung durch den SAP-Betrieb zu verringern und die Innovation im gesamten IT-Betrieb wieder anzukurbeln.

    Wenn Sie mehr über Avantra Enterprise erfahren möchten, vereinbaren Sie bitte einen Termin für einen Überblick.