Die Cloud - Treiber für "Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps" - Cloud Talk 16. Mai 2018 - Glenfis
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Die Cloud – Treiber für «Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps» Cloud Talk 16. Mai 2018 Martin Andenmatten, CEO Glenfis AG CISA‐CGEIT‐CRISC, ITIL Master
Agenda
Warum ist die Cloud ein Treiber für Artificial Intelligence?
Auswirkungen der AI au f IT Operations: DevOps, NoOps oder AIOps?
Die Zukunft klopft nicht an. Sie tretet einfach ein!
Get A.I. powered!
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 2
Künstliche Intelligenz ist schon über 60 Jahre alt
The Dartmouth Conference
Stanford researcher John McCarthy humans, and improve
coined the term during what is now themselves. We think that a
called the Dartmouth Conference, in significant advance can be
which the core mission of AI was made in one or more of these
defined. problems if a carefully selected
group of scientists work on it
In the original proposal for the together forfor
a summer.
a summer.
conference, McCarthy framed the
effort with the following: — John McCarthy, Marvin
Minsky, Nathan Rochester, and
An attempt will be made to Claude Shannon, “A Proposal
find how to make machines for the Dartmouth Summer
use language, form Research Project on Artificial
abstractions and concepts, Intelligence” (1955)
1955
solve kinds of problems now
reserved for
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: https://www.Wikipedia.org Cloud Talk – 16. Mai 2018 3
Cloud ist heute die Grundlage für IoT, Big Data und auch A.I.
Nur die Cloud bietet die grenzenlose
Skalierbarkeit der Ressourcen.
Und die Mega Clouds (Google,
Amazon, Microsoft) bieten
Entwicklungsplattformen an, welche
es jedermann ermöglicht, mit A.I. zu
starten.
AI as a Service:
Integrated development
environment with AI tools
Open Source Machine Learning
Software
Deep‐Learning libraries
Cognitive computing
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 4
Welche Auswirkungen hat AI au f IT Operations? © Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 5
Heute vielfache Realität: Die Grundlage für die Digitalisierung unserer Unternehmen?
Enterprise Architekt
Challenges heutiger IT Operations:
Business Analyst
‐ Komplexität der Infrastruktur
lässt sich mehr manuell
Projekt Manager
managen
‐ Datenmenge nimmt
Security Officer exponentiell zu
‐ Infrastrukturprobleme müssen
Change Management immer schneller beantwortet
werden
Solution Architect ‐ Mehr Rechenleistung
ausserhalb des RZs, die
Risk Manager gemanagt werden muss
‐ DevOps und Agile
CIO Programmierung verlangt nach
mehr Automatisierung und
Überwachung
Support Team
Operation Leiter
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 6
AI als Treiber für IT Operations im Zeitalter der Digitalisierung: AIOps
Artificial Intelligence for IT Operations
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: https://blogs.gartner.com/andrew‐lerner/2017/08/09/aiops‐platforms/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 7
Gartners 11 AI Capability‐Kategorien
Kategorie
Historical data management Protokolldaten, Daten, Metriken und Dokumente (BigData, oft auch unstrukturierte Daten)
Streaming data management Erfassung und Indexierung sowie die Echtzeitpräsentation eines oder mehrerer der unten genannten Datentypen ermöglichen
(z.bsp. IoT).
Log data ingestion Protokolldateien von beliebigen Software‐ oder Hardwaregeräten für den Zugriff und die Analyse.
Wire data ingestion Erfassen von Paketdaten direkt von Netzwerk ermöglicht.
Metric data ingestion Erfassung von Daten, auf die Zeitreihen und allgemeinere mathematische Operationen beruhen
Document text ingestion Parsen, syntaktische und semantische Indexieren von menschenlesbaren Dokumenten. Dies kann die Verwendung von
Technologien umfassen, die allgemein als Verarbeitung in natürlicher Sprache beschrieben werden
Automated pattern discovery Auf der Grundlage von historischen oder Streaming‐Daten eines oder mehrerer der oben genannten Typen mathematische
and prediction oder strukturelle Muster hervorruft, die neue Korrelationen beschreiben. Diese Muster können dann verwendet werden, um
in der Zeit vorwärts zu gehen und Vorfälle mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsgraden vorherzusagen.
Anomaly detection Die von den vorherigen Komponenten entdeckten Muster verwenden, um zuerst festzustellen, was normales Systemverhalten
ausmacht, und dann Abweichungen von diesem normalen Systemverhalten zu erkennen.
Root cause determination Ein Netzwerk von korrelierten Daten, die durch die automatisierte Musterermittlungs‐ und Vorhersagekomponente erstellt
wurden, um jene Beziehungsrelationen zu isolieren, die echte kausale Zusammenhänge im Sinne der Bereitstellung von
Lösungen für effektive Interventionen darstellen.
On‐premises delivery Eine oder mehrere der oben genannten AIOps‐Funktionen als lokale Lösung bereitzustellen.
Software as a Service (Cloud) Eine oder mehrere der oben genannten AIOps‐Funktionen aus der Cloud bereitzustellen.
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Gartner (August 2017) Cloud Talk – 16. Mai 2018 8
Gartners 11 AI Capability‐Kategorien
Table 1. Capabilities of Representative AIOps Vendors
Stored Streaming Logs Metrics Wire Data Document Pattern Anomaly Causal On‐Premises Cloud
Text Data Discovery Detection Analysis
BMC x x x x x x x x x x
Correlsense x x x x x x x x
Corvil x x x x x x x
Elastic x x x x x x x x
ExtraHop x x x x x x x x x
FixStream x x x x x x x x x
Hewlett Packard x x x x x x x x x x x
Enterprise (HPE)
IBM x x x x x x x x x x x
ITRS x x x x x x x x x x x
Logtrust x x x x x x x x x
Logz.io x x x x x x
Loom Systems x x x x x x x x x
Moogsoft x x x x x x x x x x x
Rocana x x x x x x x
SAP x x x x x x x x x
Scalyr x x x x x x
SIOS Technology x x x x x x x
Splunk x x x x x x x x x
Sumo Logic x x x x x x x x
VNT Software x x x x x x x x x
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Gartner Market Guide: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1‐48R1FQY&ct=170803&st=sb Cloud Talk – 16. Mai 2018 9
AIOps Tools sind eine aufstrebende Industrie © Glenfis AG | glenfis.ch Source: https://www.nexthink.com/periodic‐table/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 10
Beginne mit einem autonomen IT Betrieb: Automation des Betriebs um unmittelbaren
Mehrwert zu erhalten – und um strukturiert Daten zu sammeln
Es gibt hauptsächlich zwei Technologien:
RPA (Robotic Process Automation) Cognitive Automation
RPA ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben auf Cognitive kann Aufgaben automatisieren, die nicht
Makroebene. Grundsätzlich Dinge zu standardisieren, die standardisiert sind, nicht einem endlichen Regelwerk folgen
eine "endliche Anzahl von Regeln" haben oder einen und in der heutigen Welt als "wertschöpfend" gelten.
festgelegten Workflow für sie haben.
Rules based approach Knowledge & AI driven approach
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 11Traditional vs. Cognitive Automation
Traditionelle Automation AI basierte Automation (Robotic Automation)
Um ein Labyrinth zu lösen, folgt eine Maschine einem …benötigt 2 Knowledge Items (KI´s)
vordefinierten Run‐book:
Script Forward Left
1. Go forward 1 Backward Right
2. Turn right
3. Go forward 1 +
4. Turn left
5. Go forward 2 KI 1 KI 2
6. …
1. Der Algorithmus wendet KI's auf
das Labyrinth an und findet eine Lösung
... aber die Maschine kann das gleiche Run‐book nicht für
ein anderes Labyrinth verwenden!
2. …und findet den kürzesten Weg
und wähle es das nächste Mal
(Selbstlernen & Memory)
Flexibilität: Die gleichen 2 KI's,
können auch ein anderes Labyrinth
lösen!
RPA = Robotic Process Automation Knowledge Item = Knowledge as an object, to be reused
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 12Heutige Arbeitsweise (mehrheitlich) © Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 13
Das neue «Normal» © Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 14
Der Matrix‐Approach
Warum nicht umgekehrt?
Verbessern der Roboterfähigkeiten
mit kognitiven Fähigkeiten (z. B.
Problemlösungskompetenz) von
Menschen.
Der Automation
Spezialist
KI
KI
Hey, jetzt KI KI
kann ich KI
einen Server KI
managen KI
Lehre den Roboter
• objektorientiertes, wiederverwendbares Wissen
KI
• Einfach: Aufgaben innerhalb eines Prozesses, z.B.
Erforderliche • Reebot System, füge Tabelle hinzu,
Schnittstelle Der Roboter wird • Change Swapfile, überprüfe Logfiles
intelligenter und • Grant Access, PING
intelligenter • Erstelle ein Report, check health
• ….
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 15AI – einfach eine neue, eine weitere Initiative?
Process
Core IT
Tool
Process
Cloud
Tool
Process
DevOps
Tool
Process
Security / GDPR
Tool
Multiple Suppliers / Process
SIAM Tool
Process
Mobility
Tool
AIOps Artificial Process
Intelligence Tool
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 16Ein Ansatz zur Strukturierung der Daten und Funktionen bildet IT4ITTM von Open Group
Basic Concepts
Das Funktionsmodell ist die Menge der funktionalen Komponenten und ihrer Beziehungen.
Betonung von End‐to‐End‐IT‐Wertströmen und konzeptionellem Datenmodell
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: https://http://www.opengroup.org/it4it/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 17Daten, Knowledge, AI, Service Management und Automation sind entscheidend für das
Digitale Unternehmen
Digitalisierungs‐Domains
SMART Digital Digital New Digital
Factory Workplace Efficiency Business Model
Enabler der Digitalisierung
Agile Connectivity Information Big Data &
Mobility Cloud
DevOps & IoT & Data Sec. Analytics
Artificial Intelligence
Deep Machine Computer Speech Robotic Process
Learning Learning Vision Processing Automation
Prozess Automation
Enterprise Service Management
Strategy Design Continual Service
Transition Operation
Improvement
Kreativität und Wissen der Leute
Daten
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: Oliver Lindner, © Continental AG Cloud Talk – 16. Mai 2018 18Die Zukunft klopft nicht an. Sie tretet einfach ein! © Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 19
Es geht nicht ohne Blutvergiessen…. © Glenfis AG | glenfis.ch Source: http://www.techvshuman.com/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 20
… es gibt auch viele neue Chancen
Job Automation: Rund 12% aller existierenden Jobs sind gefährdet, durch
ein intelligentes System übernommen zu werden.
p.s. Verwechsle nicht Jobs mit Tasks!
Job Enhancement: Etwa 75% der
bestehenden Jobs werden durch Bots
verändert oder erweitert.
Job Creation: Etwa 13% neue Jobs werden
Die Beschäftigung wird bleiben, aber diese kreiert, wenn durch die neuen Maschinen
Arbeitsplätze werden einen höheren Output/ neue Umsatzmöglichkeiten schaffen –
Qualität liefern. und daher auch neue Job Kategorien.
© Glenfis AG | glenfis.ch Source: http://www.whenmachinesdoeverything.com/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 21The Future of HR: In‐Demand Work Skills of 2020 © Glenfis AG | glenfis.ch Source: https://www.versique.com/ Cloud Talk – 16. Mai 2018 22
Get A.I. empowered! © Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 23
Die Schweiz ist bereits Spitze! © Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 24
Summary – Wrap‐up
AI ist das neue «Normal» ‐ Starte jetzt! Wenn Du Dich heute nicht damit beschäftigst, dann wirst Du von
der Zukunft bestraft.
Daten und Wissen sind das Öl von Morgen. Und AI ist die neue Elektrizität!
Effizienz ist für den Roboter.
Digital arbeiten reicht nicht aus (Optimierung alter Technologie mit neuen Features): man muss Digital
sein (100% Daten getrieben & digital)
Der Weg ist das Ziel
Die Zukunft hat viele Namen: Für Schwache ist sie das Unerreichbare, für die Furchtsamen das
Unbekannte, für die Mutigen die Chance (Viktor Hugo).
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 25Source: http://www.techvshuman.com/ © Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018
Büchertipps für den Start
What To Do When Machines Do Everything: How to Get Ahead in a World of AI, Algorithms, Bots, and Big Data10
von Malcolm Frank und Paul Roehrig
ISBN‐13: 978‐1119278665
Technology vs. Humanity: The coming clash between man and machine
von Gerd Leonhard
ISBN‐13: 978‐0993295829
Breaking Smart: Season One: How Software is Eating the World
von Venkatesh Rao
ASIN: B079Q77446 (Kindle Edition)
Practical Artificial Intelligence: for Dummies
von Kristian Hammond, PhD
ISBN 978‐1‐119‐14983‐5
Download‐Link: http://gunkelweb.com/coms493/texts/AI_Dummies.pdf
Machine Learning: for Dummies
von Judith Hurwitz und Daniel Kirsch
ISBN 978‐1‐119‐45494‐6
Download‐Link: https://machine‐learning‐blog.de/2017/12/25/ibm‐bietet‐machine‐learning‐for‐dummies‐als‐pdf‐
zum‐download‐an/
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 27Vielen Dank. Fragen?
Martin Andenmatten
Geschäftsführer und Gründer der Glenfis AG
Martin.Andenmatten@glenfis.ch
@M_Andenmatten
Blog.ITIL.org
© Glenfis AG | glenfis.ch Cloud Talk – 16. Mai 2018 28Glenfis AG Badenerstrasse 623 8048 Zürich Schweiz +41 (0)848 88 90 89 +41 (0)848 88 92 89 glenfis.ch shop.glenfis.ch blog.itil.org
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