Verbesserte Alert-Qualität und Incident-Erkennung
New Relic: Erweiterung von AIOps-Techniken
New Relic, Anbieter einer cloudbasierten Observability-Plattform, verfolgt das Ziel, Nutzern die Entwicklung einer fehlerfreien Software zu ermöglichen. Das Unternehmen gab Erweiterungen für New Relic AI bekannt, einer AIOps-Suite für Bereitschaftsteams in den Bereichen DevOps und Site Reliability Engineering (SRE) sowie in Network Operations Centern (NOC). New Relic AI enthalte neue Techniken für Applied Intelligence (AI) und maschinelles Lernen, um Incidents im Rahmen kontinuierlicher Optimierung schneller zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben.
DevOps- und SRE-Teams sehen sich konfrontiert mit einem wachsenden Katalog an Leistungsvorgaben. Ihre Software soll perfekt und fehlerfrei sein. Etwaige Probleme sollen sie beheben, bevor eine Relevanz auf Kundenseite entsteht. Immer häufiger finden sie sich überschwemmt von Warnmeldungen. Fragmentierte Tool-Stacks geben diese aus. Diese machen es noch schwerer, die zugrunde liegenden Probleme anzugehen. Genau hier möchte New Relic AI ansetzen: Intelligence- und Automatisierungstechniken sollen Incident-Management-Teams der Problemursache näher bringen.
Laut Anbieter wertet New Relic AI bestehende Alerts nicht nur aus, sondern bringt maschinelles Lernen und KI zum Einsatz, um den konstanten Fluss weiterer Warnmeldungen mit Kontext korreliert relevanter zu gestalten. Die Lösung sei quellen- und datenagnostische und außerdem mit der "New Relic One Observability"-Plattform integriert. Daher soll sie Bereitschaftsteams vielseitige Analyse- und Automatisierungstools bieten. Im Zusammenspiel mit der NRDB (New Relic Database) nutzt New Relic AI neue Modelle für maschinelles Lernen.
Laut New Relic ermögliche die Lösung durch die Prüfung der Telemetriedaten auf Anomalien eine proaktive Problemerfassung. Die zugehörigen Warnmeldungen sollen direkt über die im Engineering implementierten Collaboration-Tools erfolgen. Somit ist nach Angaben des Herstellers die Behebung größere Problemstellungen möglich, bevor sie Einfluss auf das Kundenerlebnis nehmen können. New Relic AI könne die Erfassung und Analyse verschiedenster Datentypen sowie die im Anschluss adäquaten Maßnahmen realisieren. DevOps- und SRE-Teams sollen dabei präzisere Kontextinformationen und Details zu den Auswirkungen in der Gesamtumgebung erhalten und Probleme schneller diagnostizieren und priorisieren können.
Darüber hinaus interagiere New Relic AI nahtlos mit einer Vielzahl an Datenquellen und bündele dabei miteinander im Zusammenhang stehende Alerts und Incidents. Von KI unterstützte Korrelationen helfen bei der Priorisierung von Alerts und den wichtigsten Problemstellungen, so New Relic. Durch die intelligente Korrelation für Alerts, Events und Incidents reduziere sich die Alert-Schwemme automatisch auf ein relevantes Maß. Die Lösung bereitet zusammenhängende Incidents mit zusätzlichem Kontext auf und klassifiziert sie anhand der vier "goldenen Signale des Monitorings" (Fehler, Sättigung, Traffic und Latenz). Es folge eine Identifizierung betroffener Komponenten und adäquater erster Schritte zur Problembehebung, um die zuständigen Bereitschaftsteams so direkt wie möglich an die Fehlerursache heranzuführen. Die im Falle von AIOps-Tools häufig anfallenden intensiven Schulungsanforderungen, langwierigen Implementierungen und komplexen Integrationen bleiben aus, so New Relic.
Durch die Integrationen mit Slack, PagerDuty, ServiceNow, OpsGenie, VictorOps und weiteren Tools soll sich New Relic AI in bestehende Incident-Management-Workflows anpassen. Daher erreichen die mit Kontextdetails angereicherten Incidents und auf maschinellem Lernen basierenden Handlungsempfehlungen die verantwortlichen Teams direkt über die gewohnten Workflows, so der Hersteller.
Weitere Informationen stehen unter www.newrelic.de zur Verfügung.
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