Tiefe KI-gestützte Echtzeit-Einblicke für Entwicklungsprozesse

Prozesse

Veröffentlicht 05.06.2024 12:20, Dagmar Finlayson

Bei der Bereitstellung von Cloud-nativen Technologien und Software spielen die Disziplinen DevOps und Platform Engineering eine entscheidende Rolle. Um Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz in den Prozessen zu gewährleisten, ist es wichtig, weitere technologische Investitionen zu tätigen. Eine dieser Schlüsseltechnologien ist Observability.

Die Observability von Anwendungen und Infrastrukturen ist eine wichtige Grundlage für DevOps und Platform Engineering und ermöglicht einen umfassenden Einblick in die Systemleistung und das Systemverhalten. Observability geht über die herkömmliche Überwachung mithilfe von Metriken, Logs und Traces hinaus und umfasst Topologie-Mapping, Details auf Code-Ebene und Metriken zur Benutzererfahrung für Einblicke in Echtzeit. Dies ermöglicht es Teams, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben – unverzichtbar für die Aufrechterhaltung der Agilität und Zuverlässigkeit, die für DevOps und Platform-Engineering-Prozesse von zentraler Bedeutung sind.

Darüber hinaus zeigt eine aktuelle Umfrage, dass 71 Prozent der befragten Unternehmen Daten und Erkenntnisse aus der Observability aktiv nutzen, um Automatisierungsentscheidungen und Optimierungen in DevOps-Workflows voranzutreiben. Die Technologie hat zudem 78 Prozent der Unternehmen in die Lage versetzt, die Release-Validierung zu automatisieren, und 74 Prozent können Engpässe identifizieren und die Lieferpipelines automatisieren.

Observability und DevSecOps: Shift-Left-Ansatz zur Kontrolle von Softwarequalität, Leistung und Sicherheit

Observability ermöglicht es Teams, einen Shift-Left-Ansatz zu verfolgen. Die tiefe Transparenz und die Einblicke, die Observability bietet, ermöglichen es Fachkräften, frühzeitig im Softwareentwicklungszyklus (Software Development Life Cycle, SDLC) proaktive Maßnahmen zu ergreifen.

Der Shift-Left-Ansatz schließt Softwarequalitäts-, Leistungs- und Sicherheitstests als Teil des SDLC ein. Dies gewährleistet die optimale Funktion der Software und eine schnelle Behebung von Problemen, bevor sie sich ausbreiten. Diese Praxis ist zu einem integralen Bestandteil des DevSecOps-Konzepts geworden, das eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung fördert, in der alle Beteiligten eine Rolle bei der Aufrechterhaltung der Integrität von Software und Infrastruktur spielen.

Ohne Observability ist ein DevSecOps-Ansatz immer schwieriger umzusetzen. Denn ein Mangel an Einblick und Transparenz in eine digitale Umgebung führt zu einer ineffizienten Verwaltung und Behebung von Schwachstellen, Angriffen und Bedrohungen. Umgekehrt können Teams mithilfe von Observability, die ihnen eine klare Erklärung für die Grundursache oder den Ursprung von Sicherheitsproblemen liefert, sofort mit der Problembehebung beginnen. Mithilfe von auf Observability basierenden Erkenntnissen können somit Ressourcen geschont und DevSecOps in großem Umfang ermöglicht werden.

Observability und Platform Engineering: DevOps-Effizienz freisetzen

Platform-Engineering-Teams profitieren ebenfalls immens von Observability. Über die einfache Zustandsüberwachung der Infrastruktur und Problemdiagnose hinaus, kann die Observability-Plattform Engineers unterstützen, indem sie wichtige Erkenntnisse für das Kapazitätsmanagement, die Leistungsoptimierung, Compliance und andere wichtige Aspekte der Plattformwartung und -bereitstellung liefert.

Eine Observability-Lösung kann beispielsweise Nutzungsdaten verfolgen und analysieren, um den Ingenieuren zu helfen nachzuvollziehen, wie und wann Ressourcen je nach Systembedarf skaliert werden müssen. Die Integration der Observability in die Softwarebereitstellungspraktiken ermöglicht es Plattform-Engineering- und DevSecOps-Teams gleichermaßen, wichtige Aufgaben und Verantwortlichkeiten zuverlässig auszuführen. Observability ist jedoch nur ein Faktor, um den Erfolg von DevSecOps und Platform Engineering sicherzustellen.

Die Rolle der KI im Bereich DevSecOps

Eine Integration von KI in DevSecOps hilft Teams dabei, Daten für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Entwicklung, Sicherheit und Betrieb zu nutzen. Die Kombination von kausaler KI mit auf Machine Learning basierenden Algorithmen analysiert riesige Datensätze in Echtzeit und liefert präzise Antworten auf Grundlage einer Ursachenanalyse. KI hilft dabei, Systemprobleme, Anomalien und andere Ereignisse in einen detaillierten Kontext zu stellen, anstatt sie lediglich zu identifizieren. Ohne diese Kontextebene wird es exponentiell schwierig, Datensätze zu analysieren und für effektive oder effiziente DevSecOps-Prozesse zu nutzen. Kausale KI unterstützt DevSecOps auch, indem sie eine frühzeitige Erkennung von Anomalien und Schwachstellen, eine schnelle Problemlösung und eine Optimierung der Systemleistung ermöglicht.

Auf der Grundlage vergangener Performance-Analysen prognostiziert prädiktive KI in Verbindung mit Observability zukünftige Systemanforderungen und bietet vorausschauende Erkenntnisse. Dies fördert einen proaktiven Ansatz hinsichtlich Systemzustand und Wartung. Hierdurch können Fachkräfte Störungen, Cyberangriffe und Ausfallzeiten minimieren, indem sie mögliche Probleme erkennen, bevor sie eskalieren. KI stärkt die Sicherheit im Bereich DevSecOps, indem sie nicht nur kontinuierliche Echtzeiteinblicke in Systemschwachstellen bietet, sondern auch Informationen zu zukünftigen, potenziellen Schwachstellen.

Die Rolle der KI beim Platform Engineering

Für Platform Engineers schafft KI eine Umgebung, in der ihre Fähigkeiten harmonisch mit Observability und Sicherheit zusammenfließen. KI-gesteuerte Erkenntnisse optimieren die Ressourcenzuweisung, unterstützen die Skalierbarkeit der internen Entwicklerplattform und führen autonome Abläufe für Platform Engineers ein. Autonome Abläufe können sich an die sich ändernden Umstände innerhalb einer Umgebung anpassen und die erforderlichen Workflows automatisch angleichen und ausführen. KI ermöglicht beispielsweise eine intelligente Ressourcenzuweisung für die optimale Skalierung der Plattforminfrastruktur, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Automatisierte Rollbacks oder Rollouts auf der Grundlage von Observability-Daten werden mit KI ebenfalls umsetzbar. Diese automatisierten Maßnahmen erhöhen die Systemzuverlässigkeit und die allgemeine Widerstandsfähigkeit der Plattform. Die Einführung von KI im Platform Engineering markiert einen neuen Horizont für diese Disziplin und verbessert ihre Effizienz, Effektivität und Sicherheit wie nie zuvor.

Observability, Security und KI: Gemeinsam besser

Die Synergie von Observability, Security und KI ermöglicht eine deutliche Stärkung von DevSecOps- und Platform-Engineering-Prozessen. Jede Komponente bietet zahlreiche Vorteile, wie etwa die Beschleunigung der Softwarebereitstellung, die Optimierung der Software-Resilienz, die Reduzierung manueller Aufgaben sowie die Verbesserung der Produktivität und Zufriedenheit der Entwickler. Eine Unified-Observability-Plattform, die diese Schlüsselkomponenten vereint, ermöglicht Unternehmen KI-gestützte End-to-End-Observability sowie integrierte Sicherheitsanalysen für mehr Agilität und Effizienz.

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Über Dynatrace
Dynatrace (NYSE: DT) wurde entwickelt, damit die Software der Welt perfekt funktioniert. Die umfassende Plattform von Dynatrace kombiniert weitreichende und tiefe Observability und kontinuierliche Runtime Application Security mit Davis® hypermodal AI, um aus Daten Erkenntnisse und intelligente Automatisierung in enormem Ausmaß zu liefern. Dies ermöglicht es, den Cloud-Betrieb zu modernisieren und zu automatisieren, Software schneller und sicherer bereitzustellen und optimale digitale Erlebnisse zu gewährleisten. Aus diesem Grund vertrauen die größten Unternehmen der Welt Dynatrace®, um die digitale Transformation zu beschleunigen.

Autor:

Alexander Zachow, Regional Vice President EMEA Central bei Dynatrace


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