Herausforderung

In modernen IT-Landschaften entstehen täglich riesige Mengen an Log-Dateien aus Anwendungen, Servern und Netzwerken. Diese enthalten wertvolle Informationen über Systemzustände, Fehler und Leistungskennzahlen. Die manuelle Auswertung ist jedoch extrem zeitaufwendig, erfordert tiefes technisches Wissen und birgt das Risiko, wichtige Muster oder Anomalien zu übersehen.

Dabei entstehen folgende Herausforderungen:

• Hoher Analyseaufwand durch unstrukturierte und umfangreiche Log-Daten
• Schwierigkeiten bei der Identifikation systemübergreifender Fehlerursachen
• Zeitverzögerungen bei der Fehlerbehebung durch manuelle Untersuchungsschritte
• Fehlende Skalierbarkeit und Transparenz bei komplexen IT-Infrastrukturen

Dadurch verlängern sich Ausfallzeiten, Supportkosten steigen und die Systemstabilität leidet.

Lösung

‍Durch den kombinierten Einsatz von klassischer und generativer Künstlicher Intelligenz (KI) kann die Fehleranalyse in Log-Dateien weitgehend automatisiert werden. Klassische KI-Methoden wie Anomalieerkennung, Clustering und Mustererkennung identifizieren Abweichungen und wiederkehrende Problemtypen, während generative KI-Modelle die Ergebnisse interpretieren und in verständliche Ursachenbeschreibungen übersetzen.

Der Prozess im Überblick:

• Automatisches Sammeln und Vorverarbeiten von Log-Dateien aus verschiedenen Quellen
• Identifikation von Anomalien und Korrelationen mittels klassischer KI-Modelle
• Generative KI analysiert Kontextinformationen und formuliert Erklärungen zur Root Cause
• Automatisierte Erstellung von aussagekräftigen Fehlerberichten und Handlungsempfehlungen

Business Case

‍Die automatisierte Root-Cause-Analyse reduziert die durchschnittliche Fehlerbehebungszeit um bis zu 60 %. Bei mehreren tausend Log-Ereignissen pro Tag ergibt das eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis.

Das bedeutet:

• Schnellere Identifikation und Behebung von Fehlern
• Entlastung von IT-Teams und effizientere Ressourcennutzung
• Minimierung ungeplanter Ausfallzeiten
• Erhöhte Transparenz und kontinuierliche Verbesserung der IT-Systeme

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