8-2024
Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik
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Künstliche Intelligenz<br />
digitale Umgebung führt zu einer<br />
ineffizienten Verwaltung und Behebung<br />
von Schwachstellen, Angriffen<br />
und Bedrohungen. Umgekehrt<br />
können Teams mithilfe von Observability,<br />
die ihnen eine klare Erklärung<br />
für die Grundursache oder<br />
den Ursprung von Sicherheitsproblemen<br />
liefert, sofort mit der Problembehebung<br />
beginnen. Mithilfe<br />
von auf Observability basierenden<br />
Erkenntnissen können somit Ressourcen<br />
geschont und DevSecOps in<br />
großem Umfang ermöglicht werden.<br />
Observability<br />
und Platform Engineering<br />
DevOps-Effizienz freisetzen: Platform-Engineering-Teams<br />
profitieren<br />
ebenfalls immens von Observability.<br />
Über die einfache Zustandsüberwachung<br />
der Infrastruktur und<br />
Problemdiagnose hinaus, kann die<br />
Observability-Plattform Engineers<br />
unterstützen, indem sie wichtige<br />
Erkenntnisse für das Kapazitätsmanagement,<br />
die Leistungsoptimierung,<br />
Compliance und andere<br />
wichtige Aspekte der Plattformwartung<br />
und -bereitstellung liefert.<br />
Eine Observability-Lösung kann<br />
beispielsweise Nutzungsdaten verfolgen<br />
und analysieren, um den Ingenieuren<br />
zu helfen nachzuvollziehen,<br />
wie und wann Ressourcen je nach<br />
Systembedarf skaliert werden müssen.<br />
Die Integration der Observability<br />
in die Softwarebereitstellungspraktiken<br />
ermöglicht es Plattform-<br />
Engineering- und DevSecOps-Teams<br />
gleichermaßen, wichtige Aufgaben<br />
und Verantwortlichkeiten zuverlässig<br />
auszuführen. Observability<br />
ist jedoch nur ein Faktor, um den<br />
Erfolg von DevSecOps und Platform<br />
Engineering sicherzustellen.<br />
Die Rolle der KI<br />
im Bereich DevSecOps<br />
Eine Integration von KI in DevSec<br />
Ops hilft Teams dabei, Daten für<br />
die Automatisierung von Workflows<br />
in den Bereichen Entwicklung,<br />
Sicherheit und Betrieb zu nutzen.<br />
Die Kombination von kausaler<br />
KI mit auf Machine Learning basierenden<br />
Algorithmen analysiert riesige<br />
Datensätze in Echtzeit und liefert<br />
präzise Antworten auf Grundlage<br />
einer Ursachenanalyse. KI hilft<br />
dabei, Systemprobleme, Anomalien<br />
und andere Ereignisse in einen detaillierten<br />
Kontext zu stellen, anstatt sie<br />
lediglich zu identifizieren. Ohne diese<br />
Kontextebene wird es exponentiell<br />
schwierig, Datensätze zu analysieren<br />
und für effektive oder effiziente<br />
DevSecOps Prozesse zu nutzen.<br />
Kausale KI unterstützt DevSecOps<br />
auch, indem sie eine frühzeitige<br />
Erkennung von Anomalien und<br />
Schwachstellen, eine schnelle Problemlösung<br />
und eine Optimierung<br />
der Systemleistung ermöglicht.<br />
Zukünftige<br />
System anforderungen<br />
prognostizieren<br />
Auf der Grundlage vergangener<br />
Performance-Analysen prognostiziert<br />
prädiktive KI in Verbindung mit<br />
Observability zukünftige Systemanforderungen<br />
und bietet vorausschauende<br />
Erkenntnisse. Dies fördert<br />
einen proaktiven Ansatz hinsichtlich<br />
Systemzustand und Wartung.<br />
Hierdurch können Fachkräfte Störungen,<br />
Cyberangriffe und Ausfallzeiten<br />
minimieren, indem sie mögliche<br />
Probleme erkennen, bevor<br />
sie eskalieren. KI stärkt die Sicherheit<br />
im Bereich DevSecOps, indem<br />
sie nicht nur kontinuierliche Echtzeiteinblicke<br />
in Systemschwachstellen<br />
bietet, sondern auch Informationen<br />
zu zukünftigen, potenziellen<br />
Schwachstellen.<br />
Die Rolle der KI<br />
beim Platform Engineering<br />
Für Platform Engineers schafft KI<br />
eine Umgebung, in der ihre Fähigkeiten<br />
harmonisch mit Observability<br />
und Sicherheit zusammenfließen.<br />
KI-gesteuerte Erkenntnisse<br />
optimieren die Ressourcenzuweisung,<br />
unterstützen die Skalierbarkeit<br />
der internen Entwicklerplattform<br />
und führen autonome Abläufe<br />
für Platform Engineers ein. Autonome<br />
Abläufe können sich an die<br />
sich ändernden Umstände innerhalb<br />
einer Umgebung anpassen und die<br />
erforderlichen Workflows automatisch<br />
angleichen und ausführen. KI<br />
ermöglicht beispielsweise eine intelligente<br />
Ressourcenzuweisung für die<br />
optimale Skalierung der Plattforminfrastruktur,<br />
ohne dass menschliches<br />
Eingreifen erforderlich ist.<br />
Systemzuverlässigkeit<br />
erhöhen<br />
Automatisierte Rollbacks oder<br />
Rollouts auf der Grundlage von<br />
Observability-Daten werden mit KI<br />
ebenfalls umsetzbar. Diese automatisierten<br />
Maßnahmen erhöhen<br />
die Systemzuverlässigkeit und die<br />
allgemeine Widerstandsfähigkeit<br />
der Plattform. Die Einführung von<br />
KI im Platform Engineering markiert<br />
einen neuen Horizont für diese<br />
Disziplin und verbessert ihre Effizienz,<br />
Effektivität und Sicherheit<br />
wie nie zuvor.<br />
Gemeinsam besser sein<br />
Die Synergie von Observability,<br />
Security und KI ermöglicht eine<br />
deutliche Stärkung von DevSec<br />
Ops- und Platform-Engineering-<br />
Prozessen. Jede Komponente bietet<br />
zahlreiche Vorteile, wie etwa die<br />
Beschleunigung der Softwarebereitstellung,<br />
die Optimierung der<br />
Software-Resilienz, die Reduzierung<br />
manueller Aufgaben sowie<br />
die Verbesserung der Produktivität<br />
und Zufriedenheit der Entwickler.<br />
Eine Unified-Observability-Plattform,<br />
die diese Schlüsselkomponenten<br />
vereint, ermöglicht<br />
Unternehmen KI-gestützte<br />
End-to-End-Observability sowie<br />
integrierte Sicherheitsanalysen für<br />
mehr Agilität und Effizienz.<br />
Referenzen<br />
[1] https://www.dynatrace.com/<br />
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Einsendeschluss für Unterlagen: 13.09.<strong>2024</strong><br />
Anzeigen-/Redaktionsschluss: 20.09.<strong>2024</strong><br />
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PC & Industrie 8/<strong>2024</strong> 13