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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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Anzeigen-/Redaktionsschluss: 20.09.<strong>2024</strong><br />

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PC & Industrie 8/<strong>2024</strong> 13

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