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Durch eine stark steigende Anzahl von Anwendungen und Komponenten werden in vielen Unternehmen die Systemlandschaften immer komplexer und eine einfache, zentrale Überwachung aller Softwaresysteme zunehmend schwieriger. Durch die Komplexität der Umgebungen kommen klassische Monitoring Ansätze häufig schnell an ihre Grenzen.

Es gibt zwar eine Vielzahl von sehr mächtigen Tools, die z.T. auch ein Real-time Monitoring ermöglichen und so die Reaktionszeiten zur Beseitigung von Anwendungsausfällen verkürzen. Eine proaktive Vermeidung von anwendungsübergreifenden Systemausfällen ist hierdurch in der Regel jedoch nicht möglich, da erst der auftretende Fehler zu einer Reaktion bzw. Identifikation des Problems führt.

Wie sieht es aber mit kleinen Störungen oder Warnungen aus, die noch nicht direkt zu einem Ausfall geführt haben? Können und sollten diese Anomalien nicht mit Unterstützung von AI ausgewertet und interpretiert werden, um vor einem Ausfall rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können?

Wir zeigen in diesem Vortrag einen methodischen Ansatz, wie eine solche ganzheitliche, AI-gestützte Lösung in einem heterogenen Umfeld aussehen kann, um genau diesem Anspruch gerecht zu werden.