Mit KI zu effizienten DevOps-Prozessen:

Birol Yildiz, ilert

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In traditionellen IT-Umgebungen arbeiten Entwickler:innen (Developer) und IT-Betrieb-Teams (Operations, kurz Ops) oft getrennt: Die Entwickler:innen schreiben den Code und übergeben ihn an die IT-Betriebsteams, die Server einrichten und überwachen sowie die Anwendungen warten. Diese Trennung von Entwicklung und IT-Betrieb kann jedoch zu Verzögerungen und Kommunikationsproblemen führen. In der modernen IT-Welt wurden diese Silos längst aufgebrochen. Hier arbeiten Entwickler:innen und IT-Betrieb kaum noch getrennt voneinander. Stattdessen bilden sie gemeinsam sogenannte DevOps-Teams, die auf enge Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung setzen.

Diese Teams vereinen die Verantwortung für die Entwicklung und den Betrieb von Software, was es ihnen ermöglicht, schneller auf Fehler zu reagieren und insgesamt effizienter zu arbeiten. Gleichzeitig ist der Arbeitsalltag vieler DevOps-Teams von gleichbleibenden, sich immer wiederholenden Abläufen und Strukturen bestimmt, insbesondere bei der Fehlerbehebung. Deswegen ist in DevOps-Teams Automatisierung mithilfe von Künstlicher Intelligenz ein wichtiger Faktor, da sie dazu beiträgt, Arbeitsabläufe zu optimieren und so mehr Freiraum für Innovation zu ermöglichen.

Für Birol Yildiz, den CEO und Gründer des Kölner Softwareunternehmens ilert, gibt es fünf wichtige Stellschrauben für DevOps-Teams, um Störungen oder Zwischenfälle in IT-Systemen effizient zu erkennen und zu beheben. Dieses sogenannte Incident-Management ist besonders wichtig, um die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von IT-Diensten zu gewährleisten und einen sicheren Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten.

Wenn Server ausfallen, Netzwerkverbindungen unterbrochen werden und Bugs auftreten, ist Eile geboten. Damit DevOps-Teams schnell und angemessen auf Vorfälle reagieren können, bedarf es beim Incident-Management einer vorausschauenden Planung. Welche Mitarbeitenden zu welchen Tages- und Nachtzeiten erreichbar sind oder wie die Zuständigkeiten rotieren, sind nur einige Komponenten eines effizienten On-Call-Managements. Mithilfe von KI können Pläne fair und sinnvoll erstellt werden. Dies verringert den administrativen Aufwand für die Teamleitung und sorgt für eine gleichmäßige Verteilung der Arbeitslast. Insbesondere bei der Erstellung von komplexen, mehrschichtigen Bereitschaftsplänen sind KI-Tools eine hilfreiche und objektive Unterstützung.

Ein DevOps-Team erhält oft mehrere Alarme von verschiedenen Monitoring-Tools zu ein und demselben Problem. Mithilfe von KI können sogenannte „Embeddings“-Modelle verwendet werden. Diese können komplexe Daten verarbeiten, indem sie sie in numerische Vektoren übersetzen. Damit können die Modelle vielschichtige Ereignisdaten auf inhaltliche Ähnlichkeiten untersuchen und anschließend clustern. Die KI fasst diese Cluster wiederum zusammen, sodass das Team erkennen kann, dass es sich um dasselbe Problem handelt. Durch die Reduzierung der Alarmflut können sich die Teammitglieder auf die Lösung der Störung konzentrieren, anstatt durch doppelte Alarme abgelenkt zu werden.

Künstliche Intelligenz kann DevOps-Teams auch beim Störungs- und Prozessmanagement unterstützen. Während eines Vorfalls ist die Erstellung und Verteilung von Statusaktualisierungen an alle Beteiligten, einschließlich externer Stakeholder, besonders zeitaufwendig. KI-gestützte Kommunikation rationalisiert diesen Prozess, indem sie automatisch standardisierte Statusberichte generiert und an die relevanten Kommunikationspartner:innen übermittelt. So wird sichergestellt, dass alle Beteiligten auf dem aktuellen Stand sind. Dies vereinfacht den internen und externen Informationsfluss und ermöglicht es dadurch den Entwicklern und Entwicklerinnen, sich voll und ganz auf das zu lösende Problem zu konzentrieren.

Sobald ein Vorfall bearbeitet wurde, ist es die Aufgabe des DevOps-Teams, eine umfassende Post-Mortem-Analyse durchzuführen, um die Ursachen des Incidents zu ermitteln und den Prozess der Fehlerbehebung zu reflektieren. Dazu werden die relevanten Logs, Metriken und Berichte gesammelt, die während und unmittelbar nach dem Ausfall erfasst wurden. Mithilfe von KI können alle relevanten Daten analysiert und ein detaillierter Bericht erstellt werden, der die wichtigen Ereignisse und Entscheidungen im Laufe des Incidents dokumentiert. Dies spart Zeit und bietet detaillierte Einblicke, die durch manuelle Auswertung schwer bis gar nicht zu erhalten wären.

Die Reflexion über gemachte Fehler hilft, aus ihnen zu lernen und diese in Zukunft zu vermeiden. Mittels KI können DevOps-Teams gelöste Vorfälle dokumentieren und für die künftige Nutzung archivieren. Mit entsprechenden Tools werden die Teams dabei unterstützt, Berichte, Dokumentationen und Protokolle automatisierend und zeitsparend zu erstellen. Darüber hinaus hilft KI bei der Pflege einer zentralen Datenbank, die relevante Informationen und Lösungen zu verschiedenen Incidents enthält, und somit nicht nur für aktuelle Teammitglieder, sondern auch für zukünftige Neuzugänge einen Wissensspeicher und -transfer ermöglicht. Durch personalisierte Lernprogramme, die auf den vorhandenen Daten basieren, können neue Kollegen und Kolleginnen gezielt und effizient eingearbeitet werden. Dies verkürzt die Zeit des Onboarding-Prozesses und sorgt dafür, dass – in Zeiten des Fachkräftemangels – neue Mitarbeiternde schneller produktiv werden. Zusätzlich können durch KI erstellte automatische Benachrichtigungen das Team auf neu hinzugefügte Erkenntnisse oder Verbesserungen aufmerksam machen.

In einer Branche, die oft von Hypes und Buzzwords geprägt ist, erweist sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Incident-Management als wahre Bereicherung – nicht nur als Trend, sondern als konkrete Antwort auf dringende Herausforderungen. KI bringt echte Unterstützung und schafft eine Lösung für Probleme, mit denen viele IT- und DevOps-Teams tagtäglich konfrontiert sind. Von der effizienten Planung der Bereitschaftsdienste über die Vermeidung redundanter Alarmmeldungen und die Verbesserung der internen Kommunikation bis hin zu präzisen Post-Mortem-Analysen und vorausschauender Wartung bietet die KI eine Vielzahl von Funktionen, die eine nachhaltige Effizienzsteigerung und Optimierung der täglichen Arbeitsabläufe ermöglichen.

Der Einsatz von KI im DevOps-Management bietet nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten in den Bereichen Personalisierung, Transparenz und Integration. Durch personalisierte Incident-Management-Strategien kann KI die Arbeitsweise der einzelnen Teammitglieder erkennen und darauf abgestimmte Lösungsvorschläge liefern. Zum Beispiel können Kommunikationspräferenzen und Problemlösungsansätze der Teammitglieder berücksichtigt werden, um individuell angepasste Strategien bereitzustellen, die die Effizienz und Zufriedenheit im Team steigern.

Ein weiteres zentrales Thema ist die Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen. Gerade in der schnellen und kritischen Fehlerbehebung ist es maßgeblich, dass die Entscheidungen der KI für die Teammitglieder verständlich und plausibel sind. Schlüssige KI-Algorithmen geben den Mitarbeitenden das Vertrauen, das System in kritischen Momenten zu nutzen, und erlauben gleichzeitig, die Vorgänge bei Bedarf anzupassen und anzuleiten.

Zuletzt ermöglicht KI im DevOps-Management eine nahtlose Integration mit anderen Systemen und Datenquellen. Durch die Anbindung an Projektmanagement-Tools, Monitoring-Systeme und Wissensdatenbanken kann KI einen zentralen Pool an Informationen schaffen, der es dem DevOps-Team erlaubt, alle relevanten Daten in Echtzeit zu überblicken und auszuwerten. Diese umfassende Integration verbessert die Entscheidungsfindung und sorgt für eine reibungslose Zusammenarbeit aller eingesetzten Tools und Technologien – was nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch den gesamten Arbeitsablauf optimiert.