AIOps und Event-Korrelation: Intelligenter IT-Betrieb in komplexen Infrastrukturen

January 13, 2025

Die digitale Transformation hat IT-Landschaften in hochdynamische, stark vernetzte Systeme verwandelt. Anwendungen sind zunehmend verteilt, Architekturen mikroservicebasiert und Infrastrukturen hybrid – lokal, in der Cloud oder als Multi-Cloud-Umgebungen. Diese Komplexität führt zu einer exponentiellen Zunahme von Monitoring-Daten und Ereignissen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Verfügbarkeit, Performance und Sicherheit. Klassische IT-Operations stoßen dabei an ihre Grenzen. Hier setzt AIOps an: die intelligente Automatisierung und Optimierung von IT-Betriebsprozessen mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens.

AIOps – Definition und Potenziale

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) beschreibt den Einsatz von KI-gestützten Analyseverfahren zur Optimierung operativer IT-Prozesse. Die Technologie vereint Methoden der Datenaggregation, Mustererkennung, Anomaliedetektion, prädiktiven Analyse sowie Automatisierung, um Betriebsdaten aus unterschiedlichsten Quellen – etwa Logs, Metriken, Traces oder Events – in Echtzeit zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, manuelle Routinetätigkeiten zu reduzieren, die Systemstabilität zu erhöhen, Vorfälle frühzeitig zu erkennen und die betriebliche Effizienz nachhaltig zu verbessern. AIOps ist dabei nicht als einzelnes Werkzeug zu verstehen, sondern als ein ganzheitlicher methodischer Ansatz, der verschiedenste Technologien und Datenströme intelligent miteinander verzahnt.

Ein zentrales Anwendungsfeld von AIOps liegt in der Automatisierung repetitiver Aufgaben wie der Klassifikation, Aggregation und Priorisierung von Warnmeldungen. Indem diese Tätigkeiten automatisiert erfolgen, wird die kognitive Belastung für IT-Teams signifikant reduziert, wodurch Fachkräfte sich verstärkt strategischen Aufgaben wie Architekturplanung oder Sicherheitskonzeption widmen können. Gleichzeitig ermöglicht AIOps eine beschleunigte Erkennung von Problemen: Durch die kontinuierliche Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Betriebsdaten lassen sich Ursachen für Störungen mit hoher Präzision identifizieren. Dies verkürzt nicht nur Reaktionszeiten, sondern ermöglicht im Idealfall auch eine proaktive Vermeidung von Ausfällen.

Ein weiterer Mehrwert ergibt sich aus den prädiktiven Fähigkeiten von AIOps. Historische Datenmodelle erlauben es, potenzielle Anomalien bereits im Vorfeld zu erkennen und frühzeitig entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Gleichzeitig trägt AIOps zur Reduktion der sogenannten Alarmmüdigkeit bei, indem es irrelevante oder redundante Warnmeldungen herausfiltert und den Fokus auf kritische Ereignisse lenkt. Schließlich leistet AIOps auch einen wesentlichen Beitrag zur Kostenoptimierung im IT-Betrieb. Die Kombination aus präziser Ressourcenprognose, automatisierter Eskalation und verkürzten Incident-Resolution-Zyklen führt zu einer effizienteren Nutzung der Infrastruktur bei gleichzeitiger Steigerung der Servicequalität – ein zentrales Ziel im Kontext moderner Betriebsmodelle wie DevOps, Site Reliability Engineering (SRE) und IT Service Management (ITSM).

Event-Korrelation als methodisches Fundament

Im Mittelpunkt jeder AIOps-Strategie steht die Fähigkeit zur intelligenten Event-Korrelation. In heutigen, hochvernetzten IT-Umgebungen erzeugen Systeme täglich tausende bis hunderttausende von Einzelereignissen – darunter Systemmeldungen, Änderungen von Leistungsmetriken, Logeinträge oder Netzwerkereignisse. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, aus dieser Vielzahl an Signalen jene wenigen Informationen zu filtern, die tatsächlich auf relevante betriebliche Zusammenhänge oder Störungen hinweisen.

Event-Korrelation dient genau diesem Zweck: Sie analysiert eingehende Ereignisse, erkennt wiederkehrende Muster, fasst verwandte Signale zu Clustern zusammen und identifiziert Beziehungen zwischen zunächst unabhängig erscheinenden Vorkommnissen. Ziel ist es, durch die Kontextualisierung paralleler Signale eine gemeinsame Ursache zu identifizieren – beispielsweise eine fehlerhafte Konfigurationsänderung, einen ausgefallenen Dienst oder einen sicherheitsrelevanten Vorfall.

Ein praxisnahes Beispiel veranschaulicht die Funktionsweise: Fällt ein Webserver aus, treten in der Regel verschiedene Symptome gleichzeitig auf – darunter eine erhöhte CPU-Auslastung, Timeouts bei Backend-Systemen, Fehlermeldungen in Logdateien oder auffälliger Netzwerkverkehr. Ohne eine zentrale Event-Korrelation müssten diese Anzeichen einzeln untersucht werden, was die Ursachenanalyse langwierig und fehleranfällig macht. Die korrelierte Auswertung dieser Einzelsignale unter Berücksichtigung aktueller Topologien, erfolgter Konfigurationsänderungen und bekannter Fehlerbilder ermöglicht hingegen eine automatisierte und präzise Root-Cause-Analyse – ein entscheidender Vorteil für reaktionsschnelles und zuverlässiges Incident Management.

Synergieeffekte zwischen AIOps und Event-Korrelation

Die Kombination aus AIOps und Event-Korrelation entfaltet ihr volles Potenzial, wenn beide Konzepte systematisch miteinander verzahnt werden. Während AIOps die analytische Intelligenz zur Verarbeitung großer Datenmengen liefert, stellt die Event-Korrelation den kontextuellen Rahmen bereit, um diese Informationen sinnvoll zu interpretieren. Durch die enge Integration beider Komponenten entstehen leistungsfähige Systeme, die komplexe Betriebsdaten nicht nur erfassen, sondern in Echtzeit auswerten, strukturieren und mit vorhandenen Topologien und Mustern verknüpfen. Auf diese Weise lassen sich Ursachen technischer Störungen bereits im Moment ihres Auftretens erkennen, was eine sofortige Reaktion ermöglicht.

Ein weiterer Vorteil dieser Integration liegt in der Reduktion von Fehlalarmen. Ähnliche oder redundante Ereignisse werden automatisch gebündelt und nur bei tatsächlicher Relevanz eskaliert – ein entscheidender Faktor zur Vermeidung von Alarmmüdigkeit in IT-Operations-Teams. Darüber hinaus erlaubt die kontinuierliche Auswertung historischer Daten eine proaktive Betriebsführung: Frühindikatoren wie ein wachsender Ressourcenverbrauch oder sich verändernde Nutzungsmuster können rechtzeitig erkannt und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden, bevor es zu Beeinträchtigungen kommt.

Die praktischen Einsatzfelder von AIOps und Event-Korrelation erstrecken sich über nahezu alle Bereiche des IT-Betriebs. Ein zentrales Anwendungsgebiet ist die proaktive Fehlervermeidung. Hierbei analysiert AIOps wiederkehrende Muster in den Betriebsdaten, erkennt potenzielle Störungen im Voraus und ermöglicht präventive Eingriffe – beispielsweise durch automatische Skalierung oder Speicherbereinigung, bevor ein Engpass entsteht. Eng damit verbunden ist die beschleunigte Root-Cause-Analyse: Die Verbindung von Echtzeitdaten, Korrelationsmechanismen und maschinellem Lernen erlaubt eine gezielte und schnelle Ursachenidentifikation, selbst in stark fragmentierten oder containerisierten Umgebungen.

Auch bei der Ressourcenoptimierung liefert AIOps substanzielle Mehrwerte. Durch die Analyse historischer Lastverläufe und Nutzungsmuster lassen sich IT-Ressourcen bedarfsgerecht zuweisen und Engpässe ebenso vermeiden wie überdimensionierte Infrastruktur. Dies führt zu Kosteneinsparungen und einer effizienteren Auslastung technischer Kapazitäten. Gleichzeitig eröffnet AIOps die Möglichkeit zur automatisierten Vorfallreaktion. Durch vordefinierte Workflows können Systeme bei bestimmten Ereignissen automatisch reagieren – etwa durch Neustarts von Services, dynamische Skalierung oder gezielte Eskalation an zuständige Fachabteilungen.

Im Bereich Sicherheit unterstützt AIOps das frühzeitige Erkennen verdächtiger Aktivitäten, etwa bei ungewöhnlichem Datenverkehr oder mehrfachen fehlerhaften Login-Versuchen. In Kombination mit einem SIEM-System kann AIOps Angriffsindikatoren identifizieren, bewerten und sofortige Gegenmaßnahmen einleiten. Auch das Nutzererlebnis lässt sich durch AIOps gezielt verbessern: Endnutzerbezogene Daten wie Ladezeiten, Fehlerraten oder Transaktionsabbrüche werden mit Infrastrukturereignissen korreliert, um die Ursachen für Performance-Probleme zu lokalisieren und nachhaltig zu beheben.

Nicht zuletzt profitieren Unternehmen auch im Hinblick auf regulatorische Anforderungen von AIOps. Die automatisierte Erfassung und Analyse von Ereignisdaten erleichtert die Umsetzung von Compliance-Vorgaben, wie sie etwa in der DSGVO oder branchenspezifischen Standards gefordert sind. Berichte zu Zugriffen, Änderungen oder Systemereignissen können revisionssicher generiert und zentral bereitgestellt werden – eine essenzielle Grundlage für Auditfähigkeit und Governance im modernen IT-Betrieb.

Herausforderungen bei der Einführung

Trotz der vielversprechenden Potenziale ist die Einführung von AIOps mit erheblichen Herausforderungen verbunden und keineswegs ein Selbstläufer. Eine der zentralen Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz ist die Qualität und Konsistenz der zugrundeliegenden Daten. In der Praxis bestehen häufig fragmentierte Datensilos, uneinheitliche Formate oder unstrukturierte Informationsquellen, die eine zielgerichtete Analyse erschweren. Daher ist die umfassende Konsolidierung und Normalisierung aller relevanten Betriebsdaten der erste und unverzichtbare Schritt jeder AIOps-Strategie. Nur eine saubere und integrierte Datenbasis erlaubt es den eingesetzten Algorithmen, valide Muster zu erkennen, Anomalien zuverlässig zu detektieren und fundierte Entscheidungen abzuleiten.

Neben der technischen Basis sind auch spezifische Kompetenzen erforderlich, um AIOps erfolgreich zu implementieren. Fachwissen in den Bereichen Data Science, IT-Betrieb und KI-Engineering bildet die Grundlage für die Entwicklung und das kontinuierliche Training von Modellen. Ohne ein tiefgehendes Verständnis der verwendeten Algorithmen, ihrer Datenabhängigkeiten und Interpretationslogiken besteht die Gefahr von Fehlkonfigurationen oder Fehlinterpretationen. Darüber hinaus darf der menschliche Faktor nicht unterschätzt werden: Organisatorische oder kulturelle Widerstände – etwa eine generelle Skepsis gegenüber Automatisierung oder die Angst vor Kontrollverlust – können den Rollout behindern und sollten durch frühzeitige Kommunikation und Einbindung der Stakeholder aktiv adressiert werden.

Ein methodisch fundiertes Beispiel für den Einsatz von AIOps ist die Event-Korrelation, insbesondere im Rahmen der Root-Cause-Analyse. Ihre Umsetzung erfolgt typischerweise in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten. Zunächst werden im Schritt der Aggregation sämtliche Betriebsdaten aus unterschiedlichen Quellen – etwa Monitoring-Systemen, Logdateien oder Infrastrukturkomponenten – zentral erfasst und gebündelt. Dies bildet die Grundlage für eine vollständige Übersicht über die Systemlandschaft. Anschließend erfolgt der Schritt der Filterung der Daten, um irrelevante oder redundante Informationsströme bereits im Vorfeld zu bereinigen. Gerade besonders „gesprächige“ Quellen wie Netzwerkgeräte oder Sensoren werden häufig voraggregiert, um Analysekapazitäten gezielt zu schonen.

Im Schritt der Deduplizierung, werden gleichartige oder sich wiederholende Warnmeldungen zusammengeführt. Ein typisches Beispiel: Wenn tausende Benutzer denselben Fehler melden oder ein Monitoring-Tool bei einem einzelnen Problem – etwa einer vollen Festplatte – hunderte gleichartige Alarme ausgibt, entsteht eine Informationsflut, die das Incident Management erheblich erschwert. Durch Deduplizierung entsteht ein klarer, fokussierter Ereignisstrom. Darauf folgt die Normalisierung, bei der unterschiedliche Bezeichnungen und Formate standardisiert werden. So können Begriffe wie „Host“ und „Server“ unter einem einheitlichen Attribut wie „Betroffene Komponente“ zusammengefasst werden. Erst durch diese Normalisierung wird eine quellenübergreifende und damit effektive Korrelation möglich.

Der finale Schritt bildet die eigentliche Ursachenanalyse. Hier werden die normalisierten und deduplizierten Daten mithilfe von maschinellen Lernverfahren analysiert und mit Kontextdaten wie Konfigurationsänderungen, Topologieinformationen oder Logdaten abgeglichen. Diese Verknüpfung erlaubt es dem System, wiederkehrende Muster zu erkennen, potenzielle Ursachen zu identifizieren und sogar konkrete Handlungsempfehlungen für die Behebung zu generieren. Die Praxis zeigt deutlich, dass ein Großteil kritischer IT-Störungen auf Konfigurationsänderungen zurückzuführen ist. Daher ist die Einbindung von Change-Daten in die Analyse nicht nur sinnvoll, sondern essenziell – eine Fähigkeit, die moderne AIOps-Plattformen standardmäßig unterstützen.

Eine leistungsfähige technologische Grundlage für eine solche integrierte AIOps-Strategie bieten die Lösungen LOMOC, COMMOC und SIEMOC . Während LOMOC die umfassende Erfassung und Strukturierung von Protokolldaten übernimmt, ermöglicht COMMOC die intelligente Normalisierung, Korrelation und Priorisierung von Events. SIEMOC ergänzt das Gesamtsystem um sicherheitsrelevante Aspekte und erlaubt eine umfassende Bewertung von Vorfällen im Kontext der IT-Sicherheit. Zusammengenommen bilden diese Werkzeuge eine robuste Infrastruktur, auf der sich leistungsfähige, automatisierte Betriebsmodelle mit AIOps zuverlässig umsetzen lassen.

Die erfolgreiche Umsetzung eines AIOps-Ansatzes beginnt mit einer sauberen, strukturierten und konsolidierten Datenbasis. In unseren Projekten hat sich das Zusammenspiel unserer drei Kernlösungen bewährt:

LOMOC sorgt für die umfassende Erfassung, Strukturierung und Auswertung von Protokolldaten über alle Systemebenen hinweg. COMMOC übernimmt die intelligente Ereignisverarbeitung, Normalisierung und Korrelation über technische Domänen hinweg. SIEMOC erweitert die Analyse um sicherheitsrelevante Aspekte und ermöglicht eine ganzheitliche Bewertung von Vorfällen mit Blick auf Bedrohungsszenarien.

Gemeinsam liefern diese Komponenten eine integrierte, zentralisierte Daten- und Ereignisplattform – die optimale Grundlage für den Einsatz moderner AIOps-Technologien.

Fazit

AIOps und Event-Korrelation stellen zentrale Bausteine für einen zukunftsfähigen IT-Betrieb dar. In einer Zeit, in der Systeme immer komplexer, Nutzeranforderungen immer höher und Zeitfenster für Problemlösungen immer kürzer werden, liefern sie die notwendige Intelligenz, um Betriebsprozesse nicht nur zu steuern, sondern vorausschauend zu gestalten.

Organisationen, die bereits heute auf AIOps setzen, schaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil: Sie agieren schneller, effizienter und resilienter. Der Weg dorthin führt über konsolidierte Datenquellen, intelligent verknüpfte Events und eine konsequente Integration von Automatisierung und Analyse – unterstützt durch etablierte Werkzeuge wie LOMOC, COMMOC und SIEMOC.