SLA-Verletzungen vorhersehen – mit KI

Der Stand der Tools zur Arbeitslastautomatisierung

Tools und Scheduler zur Workload-Automatisierung sind seit Langem fester Bestandteil des IT-Betriebs. Sie automatisieren Routineaufgaben, planen ereignisgesteuerte Workflows und verwalten Batch-Jobs. Doch das heutige IT-Ökosystem ist so komplex, dass selbst diesen wichtigen Tools oft die notwendige prädiktive Transparenz fehlt, um SLA-Verletzungen zu vermeiden.

Fusionen und Übernahmen bringen widersprüchliche Lösungen für das Workload-Management mit sich. Personalfluktuation führt zu Wissenslücken. Viele Unternehmen streben zwar eine Konsolidierung an, Zunächst benötigen sie vollständige Transparenz darüber, wie die Arbeitsabläufe funktionieren, um einen reibungslosen Übergang zu ermöglichen. Wie legt die IT fest, welche Systeme welche SLAs verwalten? Wie kann sie Änderungen planen, ohne den Geschäftsbetrieb zu stören?

Die Komplexität, das Risiko und die Kosten der Umstellung von Lösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen veranlassen Unternehmen oft dazu, den Status quo zu akzeptieren. Statt SLA-Verletzungen vorzubeugen, reagieren die Teams erst darauf – sie rufen Experten zusammen, um jedes Problem im Nachhinein zu lösen. Doch auch kleinere Verzögerungen summieren sich. Wenn nur fünf bis zwanzig Teammitglieder monatlich Stunden mit der Behebung von SLA-Fehlern verbringen, sind das potenziell 40 Stunden Produktivitätsverlust – Zeit, die für Geschäftsinnovationen genutzt werden könnte.

Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, ist es Zeit für Der Übergang von reaktiver Problemlösung zu proaktivem SLA-Management ist entscheidend. KI kann dabei helfen.

Beaufsichtigte KI vs. unbeaufsichtigte KI

Es gibt verschiedene Arten von KI, und das Verständnis ihrer Rollen ist für ein effektives SLA-Management von entscheidender Bedeutung.

• Besuchte KI Erfordert menschliche Eingaben. Es generiert auf Aufforderung Reaktionen, wie z. B. das Erstellen von Code, Geschichten oder Antworten auf spezifische Anfragen.
• Unbeaufsichtigte KI, Andererseits arbeitet es autonom. Es überwacht kontinuierlich die Arbeitslast, prognostiziert SLA-Verletzungen und ergreift Korrekturmaßnahmen – ohne auf menschliches Eingreifen zu warten.

Für das SLA-Management Unbeaufsichtigte KI ist die effektivste Wahl. Anstatt erst nach dem Auftreten von SLA-Verletzungen zu reagieren, wertet die KI kontinuierlich Jobabhängigkeiten aus, identifiziert risikobehaftete Arbeitsabläufe und ergreift Korrekturmaßnahmen, um Ausfälle zu verhindern, bevor sie überhaupt auftreten.

Wie KI SLA-Verletzungen vorhersagt und verhindert

KI revolutioniert das Workload-Management, indem sie Überraschungen eliminiert und eine proaktive Problemlösung gewährleistet. So funktioniert es:

• Prädiktive Analysen: KI analysiert historische Daten, um Muster zu erkennen und SLA-Verletzungen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht IT-Teams, Risiken proaktiv anzugehen und so eine höhere SLA-Konformität und schnellere Lösungszeiten zu gewährleisten.
• Intelligente Workload-Planung: KI berücksichtigt Ressourcenverfügbarkeit, Abhängigkeiten und SLAs, um die Jobplanung zu optimieren und Engpässe zu reduzieren – wodurch IT-Teams die Möglichkeit erhalten, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.
• Ursachenanalyse: KI hilft dabei, die Ursache von Arbeitslastunterbrechungen genau zu ermitteln, was eine schnellere Problemlösung ermöglicht und wiederkehrende Probleme verhindert.
• Beobachtbarkeit und Vorhersagbarkeit: KI und ML ermöglichen tiefgreifende Einblicke in Workload-Ökosysteme. Durch die Erkennung von Anomalien in Echtzeit und das Lernen aus vergangenen Trends verbessert KI die Einhaltung von Service-Level-Agreements (SLAs) und die betriebliche Effizienz.

Von isolierten Systemen zu echter Beobachtbarkeit

Für ein effektives SLA-Management muss KI das gesamte Workload-Ökosystem überwachen. Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen auf Mainframes, offene Systeme oder mehrere Workload-Management-Plattformen setzt, bietet KI essenzielle Transparenz und ermöglicht prädiktive Überwachung über alle Automatisierungslösungen hinweg.

AI Predictive Pulse ist eine unbeaufsichtigte KI-Lösung, die sich nahtlos in alle Workload-Automatisierungstools von Rocket Software integrieren lässt. Sie bietet eine einheitliche Sicht auf die Workload-Performance und minimiert proaktiv SLA-Risiken.

Organisationen, die AI Predictive Pulse implementiert haben, verzeichnen bereits deutliche Vorteile:

Durchschnittliche Vorlaufzeit von 4 Stunden zur Vorhersage und Verhinderung von SLA-Verletzungen
Drastische Reduzierung des Zeitaufwands für die Planung von Änderungen – von Wochen auf Stunden
90% Genauigkeit bei der Vorhersage von Verzögerungen bei Batch-Jobs

Um herauszufinden, wie AI Predictive Pulse Ihrem Unternehmen helfen kann, SLA-Verletzungen vorherzusagen und zu verhindern, laden Sie unser Datenblatt herunter oder fordern Sie noch heute eine Demo an.