Auf Wiedersehen Konsolen, hallo Agenten: Die KI-Revolution im Management

Application Delivery als Disziplin war schon immer dynamisch und entwickelt sich im Einklang mit Veränderungen bei Anwendungsarchitekturen, Infrastruktur und Nutzererwartungen. Der Übergang von monolithischen zu Microservices-Architekturen belastet herkömmliche Managementansätze wie nie zuvor und zwingt Unternehmen, ihre Strategien im Umgang mit Komplexität und Skalierung zu überdenken. Das Unternehmensportfolio ist heute stark modernisiert: 53 % der Anwendungen gelten als moderne Anwendungen, eine Zahl, die mit der Verbreitung von KI weiter steigen wird. 

Virtualisierung, Container und Clouds—einst neuartig—sind heute Standard. Sie haben eine zunehmend stärkere Abhängigkeit von Automatisierung geschaffen. Der Übergang von automatisierten Skripten zu KI-gesteuerten Entscheidungen ist schlicht die nächste logische Entwicklung.

Diese Jahresstudie hebt einen entscheidenden Wandel hervor: Fast die Hälfte der Befragten möchte KI für die Richtliniendurchsetzung und operative Entscheidungen einsetzen. Und sie sind damit im Reinen: 99 % sind damit einverstanden, dass KI eigenständig mindestens eine Betriebsfunktion übernimmt. 

Es ist offensichtlich, dass Unternehmen genug von ineffizienten Arbeitsabläufen, widersprüchlichen Konsolen und der Komplexität im Umgang mit APIs haben. Das führt zu einem kollektiven Wunsch nach einer einzigen, KI-gesteuerten Schnittstelle, die in mehreren Umgebungen nahtlos funktioniert.

Warum steht das Ende der Verwaltungskonsole unmittelbar bevor? In einer hybriden Multi-Cloud-Welt jonglieren Betriebsteams mit einer Vielzahl von Umgebungen, Tools und Dashboards. 

Seit fast einem Jahrzehnt stellen wir dieselbe Frage: Welche Frustrationen treten bei der Bereitstellung und Absicherung von Anwendungen in Multicloud-Umgebungen auf? Die drei häufigsten Punkte haben sich kaum verändert: die Komplexität von APIs und Tools, Leistungsprobleme bei Anwendungen und die Migration von Anwendungen zwischen Clouds. 

Diese Fragmentierung erhöht das Risiko von Fehlkonfigurationen, Compliance-Abweichungen und Sicherheitslücken. Kombinieren Sie das mit Microservices, die über flüchtige Netzwerke kommunizieren, sowie einer ständig wachsenden Liste von APIs – und Sie haben einen betrieblicher Albtraum, der nur darauf wartet, aufzutreten.

Dieses Jahr haben wir die Teilnehmer gebeten, nur die beiden wichtigsten auszuwählen, um herauszufinden, was die Leute wirklich frustriert. Selbst wir waren von den Ergebnissen etwas überrascht: 53 % der Befragten geben inkonsistente Sicherheitsrichtlinien über mehrere Clouds hinweg als ihre größte Frustration an, 47 % nennen inkonsistente Bereitstellungsrichtlinien als knappen zweiten Platz. 

Hier kommt AIOps ins Spiel, eine Methode, die Automatisierung, Analyse und KI-gesteuerte Orchestrierung kombiniert, um Application zu warten und zu optimieren. AIOps verspricht, Beobachtungsdaten zu vereinheitlichen, Sicherheitsrichtlinien zu integrieren und eine konsistente Governance in allen Umgebungen durchzusetzen. Anstatt sich durch mehrere Konsolen klicken zu müssen, interagieren die Bediener mit einem einzigen intelligenten System, das natürliche Sprache versteht, Empfehlungen ausgibt und Aufgaben mit minimaler Aufsicht ausführt. Mehr als die Hälfte der Organisationen möchte KI einsetzen, um Lieferbedingungen automatisch anzupassen und Service-Level-Ziele zu erreichenein klares Zeichen dafür, dass das Vertrauen in automatisierte Entscheidungsfindung wächst.

Ein wesentlicher Paradigmenwechsel besteht darin, dass KI künftig die primäre Steuerungsebene für Anwendungsbereitstellung und Sicherheit bildet. Das bedeutet, dass das e4hnliche e4udferliche Gehirn Ihrer Infrastruktura0b4a0der Ort, an dem Daten zu Anwendungen und APIs von Nutzern, Systemen und Netzwerken verarbeitet werden, eine KI-Plattform sein wird, die nicht nur Analysen durchführt, sondern auch in Echtzeit Anpassungen vornimmt.

Damit dies funktioniert, benötigen Unternehmen saubere, konsistente Datenströme und robuste Governance-Frameworks. Eine KI ist nur so gut wie die Daten, die sie aufnimmt. Aus diesem Grund sehen wir eine erneute Betonung der End-to-End-Beobachtbarkeit: kontinuierliche Überwachung physischer, virtueller und Cloud-Ressourcen. Sobald die Daten vereinheitlicht sind, kann die KI Muster erkennenwie einen plötzlichen Traffic-Anstieg oder verdächtiges Nutzerverhaltenund sofort reagieren, indem sie das Lastenausgleichssystem neu konfiguriert, Firewall-Regeln anpasst oder zusätzliche Ressourcen bereitstellt.

Sicherheit ist heute ebenfalls kein nachträglicher Gedanke mehr. KI-gesteuerte Sicherheit bedeutet dynamische, kontextabhängige Richtlinien, die sich in Echtzeit anpassen. Wenn eine Anomalie auf einen potenziellen Bedrohungsvektor hinweist, kann KI sofort zusätzliche WAF-Regeln anwenden oder die API-Sicherheit verschärfen, ohne auf manuelle Eingriffe zu warten.