4 Situationen, in denen AIOps die Softwareentwicklung beschleunigt

Es gibt einen neuen Trend im Bereich IT Operations, der kaum zu übersehen ist: AIOps. Seitdem Gartner den Begriff geprägt hat Dieser Ansatz der Erfassung von IT-Betriebsdaten und der Anwendung von maschinellem Lernen auf diese Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann. hat sich wirklich durchgesetzt. Während die Vorteile für die Ops auf der Hand liegen, wird dieser Trend auch den Entwicklern zugute kommen? Und ob! Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie.

AIOps befasst sich per Definition mit Daten, die auf der Betriebsseite des Hauses anfallen, wo jede Sekunde Informationen als Nebeneffekt der Bereitstellung, des Einsatzes und des Betriebs Ihrer Anwendungen erzeugt werden. Die IT-Betriebsingenieure nutzen diese Daten, um den Zustand der Anwendungen, die sie betreuen, zu beobachten und eventuell auftretende Probleme zu erkennen und zu beheben.

Traditionell sind die Softwareentwicklungsteams, die diese Anwendungen erstellen, von diesen Informationen weit entfernt. In vielen Unternehmen haben sie keinen direkten Zugriff, sondern bekommen diese Art von Informationen nur dann zu sehen, wenn es eine Krise gibt.

Es gibt ein paar Situationen, in denen eine AIOps-Lösung den Entwicklungsteams wirklich helfen kann.

1. Automatisierte Analyse der Grundursache

In einer komplexen IT-Umgebung treten Probleme nur selten allein auf. Wenn irgendwo in Ihrer Anwendung eine Fehlfunktion auftritt, sind die Auswirkungen dieses Fehlers potenziell enorm und lassen viele Alarmglocken schrillen. Wenn die Ursache nicht mit der Infrastruktur zusammenzuhängen scheint, müssen die Betriebsteams das Entwicklungsteam bei der Fehlersuche hinzuziehen.

Eine AIOps-Lösung hilft in diesen Fällen herauszufinden, was die eigentliche Ursache des Problems ist. Im Falle eines Anwendungsausfalls können die Entwicklungsteams ihre Anwendung als Ganzes betrachten und sehen, wie die ausgefallenen Dienste miteinander in Beziehung stehen. Auf diese Weise können die Entwickler viel schneller den oder die Dienste identifizieren, die die Ursache des Problems sind, und nicht nur ein Symptom.

Sobald die fehlerhafte Komponente bekannt ist, können AIOps-Lösungen, die alle Ereignisse in Ihrer Landschaft erfassen (Ereignisse wie Bereitstellungen, Konfigurationsaktualisierungen oder Neustarts), den Entwicklern weiterhelfen, indem sie sie über alle Änderungen informieren, die in und um den fehlerhaften Dienst stattfinden. Das ist der Unterschied zwischen dem Wissen, dass der Fehler etwas mit der Hypothekenanwendung zu tun hat, und dem Wissen, dass der Fehler wahrscheinlich durch die Bereitstellung von Hypotheken Version 3.15 verursacht wurde. Im letzteren Fall ist das technische Team viel näher an der Lösung des Problems dran.

2. Leistungstests im gesamten DTAP

Das "Ops" in AIOps muss nicht auf Ihre Produktionsumgebung beschränkt sein. Sie können eine AIOps-Lösung in Ihrer gesamten Entwicklungspipeline einsetzen (manchmal auch mit dem Akronym DTAP für Development - Test - Acceptance - Production bezeichnet, die typischen Umgebungen, die eine Software von der Entwicklung bis zur Produktion durchläuft).

Wenn Ihre AIOps-Lösung Ihre gesamte DTAP-Pipeline überwacht, können Entwicklungsteams die Leistung ihres Systems durchgehend verfolgen. Verfolgen Sie die Leistung bei jeder Übertragung, Veröffentlichung oder Bereitstellung und erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn Probleme auftreten. Das bedeutet, dass Sie in der Lage sind, Probleme früher im Zyklus zu entdecken und zu beheben, bevor sie die Produktion erreichen.

3. Sicherheitsnetz für kontinuierliche Lieferung

Wenn Ihr Entwicklungsteam mit Continuous Delivery arbeitet (super, Jungs!), bietet eine AIOPs-Lösung weitere Vorteile. In einer Continuous-Delivery-Umgebung finden Bereitstellungen sehr häufig statt. Das gilt nicht nur für den Dienst, an dem Ihr Team arbeitet, sondern auch für Ihre Abhängigkeiten. In einer so dynamischen Umgebung ist es wichtig, dass Sie alle Bereitstellungen und die damit verbundenen Versionsänderungen im Auge behalten, damit Sie Versionsinkompatibilitäten schnell erkennen können, wenn sie auftreten. In diesem Blogbeitrag wird dies ausführlicher beschrieben.

In derart dynamischen Umgebungen kann es zu Stabilitätsproblemen kommen, die sich auf die Benutzer Ihres Dienstes auswirken, ganz gleich, wie viel Sie in (automatisierte) Tests investiert haben. Eine AIOps-Lösung kann helfen, dieses Problem zu entschärfen. Indem Sie ein Canary-Release für Ihre Benutzer bereitstellen und dessen Zustand überwachen, können Sie Probleme frühzeitig erkennen und alle Änderungen, die die Leistung oder Verfügbarkeit beeinträchtigen, zurücknehmen. Lesen Sie diesen Blog für ein Beispiel.

Wenn etwas schief geht, sind AIOps-Lösungen, die Zeitreisen unterstützen, der beste Freund des Entwicklers. Anstatt Fehler mühsam im Labor zu reproduzieren oder, schlimmer noch, die Fehlerbehebung auf einem Live-System durchzuführen, auf dem sich das Problem manifestiert, können Sie mit diesen Produkten Ihre gesamte Systemlandschaft und die zugehörigen Metriken zum Zeitpunkt des Ausfalls einsehen. Das heißt, alle Ihre Dienste, Datenbanken und Webserver. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Bewegen Sie sich rückwärts, um zu sehen, wie das Problem begann, oder vorwärts, um zu sehen, wie es sich entwickelt hat. Und das alles, während Operations die Änderung bereits zurückgenommen hat und die Benutzer Ihren Service weiterhin nutzen.

4. Vorhersage von Softwareproblemen

Das Versprechen von AIOps geht darüber hinaus. Auf der Grundlage vergangener und aktueller Daten können AIOps-Lösungen Vorhersagen für die Zukunft treffen, wie sich bestimmte Kennzahlen entwickeln. Das klingt zwar wie Science Fiction, ist aber tatsächlich möglich und hat das Potenzial,
unsere Arbeitsweise grundlegend zu verändern.

Stellen Sie sich vor, eine neue Version Ihrer Software geht in Betrieb und enthält einen bösen Fehler, der die Leistung des Dienstes mit zunehmender Datengröße immer langsamer werden lässt. Dieses häufige Problem ist schwer zu finden und schleicht sich bei den meisten Teams ein, wodurch die Leistung immer schlechter wird und schließlich in einem Absturz endet.

Wie kann eine AIOps-Lösung mit prädiktiver Analytik helfen?

Zunächst einmal würde die KI einen Aufwärtstrend bei den Reaktionszeiten feststellen, lange bevor ein Mensch dies tun würde. Wenn die KI in die Zukunft projiziert, würde sie zu dem Schluss kommen, dass die Reaktionszeit in den nächsten 30 Minuten außerhalb der akzeptablen Grenzen liegen wird, und einen Alarm auslösen. Die Techniker werden alarmiert und können das Problem untersuchen, bevor es zu einem Problem kommt.

Es gibt sogar noch einen Schritt darüber hinaus.

Die Verknüpfung des vorhergesagten Problems mit den Antwortzeiten Ihrer Software bedeutet, dass die KI auch eine wahrscheinliche Ursache für das Problem vorschlagen kann. Das wäre so, als würden Sie von einem Fehler in Ihrem Code erfahren, bevor er sich auf einen Ihrer Benutzer auswirkt. Welcher Entwickler würde sich das nicht wünschen?

StackState, stolzes Mitglied der Xebia Group, baut ein AIOps-Produkt, das Entwicklern hilft, die Softwarebereitstellung mit Zuversicht zu beschleunigen.