{"id":65425,"date":"2019-09-12T14:34:00","date_gmt":"2019-09-12T14:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/blogs\/why-cloud-services-are-making-problem-management-more-difficult-and-perhaps-a-little-easier-too\/"},"modified":"2019-09-12T14:34:00","modified_gmt":"2019-09-12T14:34:00","slug":"why-cloud-services-are-making-problem-management-more-difficult-and-perhaps-a-little-easier-too","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/de\/blogs\/why-cloud-services-are-making-problem-management-more-difficult-and-perhaps-a-little-easier-too\/","title":{"rendered":"Warum Cloud-Dienste das Problemmanagement erschweren und vielleicht auch ein wenig erleichtern"},"content":{"rendered":"<p>Unternehmen und Regierungsbeh\u00f6rden weltweit haben erkannt, dass Cloud-Dienste ihre Organisationen schneller, skalierbarer und agiler machen k\u00f6nnen, wenn es darum geht, auf gesch\u00e4ftliche Ver\u00e4nderungen zu reagieren. Mit dynamischen Infrastrukturumgebungen wie Infrastructure as a Service (IaaS) und Platform as a Service (PaaS) sowie einer Vielzahl von SaaS-Software und Drittanbieterangeboten, die in der Cloud verteilt und betrieben werden, scheint es keine Grenzen daf\u00fcr zu geben, was Unternehmen tun k\u00f6nnen und wie schnell sie es tun k\u00f6nnen. W\u00e4hrend Geschwindigkeit und technische Agilit\u00e4t f\u00fcr Gesch\u00e4ftsfunktionen, die schnell agieren m\u00fcssen, sehr vorteilhaft sind, k\u00f6nnen sie f\u00fcr Problemmanager, die herausfinden m\u00fcssen, \u201ewas passiert ist\u201c und \u201ewarum es passiert ist\u201c, wenn ein Problem den Gesch\u00e4ftsbetrieb st\u00f6rt, ernsthafte Schwierigkeiten verursachen.  <\/p>\n<h4>Werkzeuge und Techniken der Vergangenheit sind f\u00fcr die Geschwindigkeit der Cloud unzureichend<\/h4>\n<p>Problemmanager haben sich lange auf zwei Kerns\u00e4tze von Betriebsdaten verlassen, um die Ursache von Problemen zu diagnostizieren: Abh\u00e4ngigkeitsdaten und \u00c4nderungsdaten. Mit Cloud-Diensten ben\u00f6tigen Problemmanager immer noch Abh\u00e4ngigkeits- und \u00c4nderungsdaten, aber diese Betriebsdaten m\u00fcssen jetzt jederzeit aktuell, vollst\u00e4ndig und pr\u00e4zise sein. Sie ben\u00f6tigen auch Betriebsdaten, die sich mit jeder \u00c4nderung Ihrer IT-Umgebung weiterentwickeln und synchron bleiben; wenn also ein Cloud-Dienst eine neue Instanz startet oder Komponentenabh\u00e4ngigkeiten neu konfiguriert, m\u00fcssen Sie dies wissen, sobald es geschieht.  <\/p>\n<p>In einer fr\u00fcheren Welt der On-Premise-Infrastruktur und installierten Softwarepakete wurden \u00c4nderungen relativ selten vorgenommen (t\u00e4glich, w\u00f6chentlich, monatlich), sodass sich Abh\u00e4ngigkeits- und \u00c4nderungsdaten nicht sehr oft \u00e4nderten. Mit Cloud-Diensten werden \u00c4nderungen kontinuierlich vorgenommen, und Abh\u00e4ngigkeiten k\u00f6nnen nur wenige Sekunden bestehen, bevor sie im Rahmen der normalen Cloud-Optimierung neu konfiguriert werden. Tritt ein Vorfall auf, der einen Ausfall verursacht, existiert der \u201eSchnappschuss\u201c der Umgebung zum Zeitpunkt des Vorfalls m\u00f6glicherweise nur f\u00fcr einen Bruchteil einer Sekunde. Herk\u00f6mmliche Ans\u00e4tze zur Pflege von \u00c4nderungs- und Abh\u00e4ngigkeitsaufzeichnungen k\u00f6nnen nicht realistisch skaliert werden, um eine sich so schnell \u00e4ndernde Umgebung zu erfassen.   <\/p>\n<h4>Cloud-Admin-Tools als Problemmanagement-Toolset<\/h4>\n<p>Die einzigen Systeme, die die \u00c4nderungen in Cloud-Diensten erfassen k\u00f6nnen, sobald sie auftreten, sind die in die Cloud-Dienste selbst integrierten Verwaltungstools, die die \u00c4nderungen initiieren. Traditionelle Configuration Management Databases (CMDBs) und \u00c4nderungsaufzeichnungs-Repositories in IT Service Management (ITSM)-Systemen k\u00f6nnen bei der Integration und bei \u00fcbergeordneten Problemen helfen, aber die Cloud-Admin-Tools verf\u00fcgen \u00fcber die Details, die f\u00fcr ein modernes Problemmanagement erforderlich sind. Problemmanager m\u00fcssen verstehen, dass Cloud-Dienste in einem v\u00f6llig anderen Tempo als herk\u00f6mmliche IT-Umgebungen arbeiten, und die Diagnose der Ursache von Problemen in diesen Umgebungen erfordert die Interaktion mit einem neuen Satz von Tools und Daten.  <\/p>\n<p>Eine hilfreiche Analogie ist der Unterschied zwischen einem Standbild und einer Filmsequenz. Problemmanager sind es gewohnt, auf das Standbild zu starren und nach versteckten Details zu suchen, aber sie sind nicht an die Komplexit\u00e4t von bewegten Bildern gew\u00f6hnt. CMDB- und \u00c4nderungsaufzeichnungen geben dem Problemmanager Hinweise auf den allgemeinen Bereich in der Sequenz, aber ein anderer Satz von Tools ist erforderlich, um einzelne Frames und Objekte zu isolieren, um ein wahres Verst\u00e4ndnis dessen zu entwickeln, was geschieht. Cloud-Admin-Tools tun im Wesentlichen dasselbe. Sobald der Problemmanager in der Lage ist, zu identifizieren, wann der Vorfall aufgetreten ist, kann er oder sie sich darauf konzentrieren, was in dieser Zeit geschah und welche Aktionen\/Aktivit\u00e4ten bestimmte Ereignisse ausgel\u00f6st haben.    <\/p>\n<h4>Moderne Funktionen machen einige Problemmanagement-Aktivit\u00e4ten \u00fcberfl\u00fcssig<\/h4>\n<p>Eine vielversprechende Entwicklung im Bereich der Cloud-Dienste ist die Reifung von Selbstheilungsfunktionen. Wenn Cloud-Verwaltungstools ein Problem identifizieren, sind sie zunehmend in der Lage, Daten zu sammeln und die Dienste neu zu konfigurieren, um die Kontinuit\u00e4t aufrechtzuerhalten und eine Unterbrechung f\u00fcr die Benutzer zu vermeiden. Diese erh\u00f6hte Service-Resilienz hat viele ITSM-Praktiker dazu veranlasst, zu hinterfragen, ob es immer notwendig ist, die Ursache eines Problems zu verstehen, das sich von selbst gel\u00f6st hat.  <\/p>\n<p>Da Machine-Learning- und K\u00fcnstliche-Intelligenz-Funktionen in die ITSM-F\u00e4higkeiten von Unternehmen integriert werden, werden sich viele der traditionellen Analyseprozesse, wie das Problemmanagement, in den n\u00e4chsten Jahren voraussichtlich erheblich \u00e4ndern. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Technologien das Problemmanagement als menschlichen Prozess eliminieren werden, sondern Machine Learning (ML) und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) werden ein erweitertes, robusteres Set von Tools und neue Informationen bereitstellen, um Problemmanagern zu erm\u00f6glichen, effektiver und effizienter zu sein, vorausgesetzt, sie sind in der Lage, die Daten zu interpretieren und Rohdaten in nutzbare Informationen umzuwandeln, um ihre RCAs und Untersuchungen zu speisen. Cloud-Dienste m\u00f6gen das Problemmanagement erschweren, aber andere Technologien werden die Auswirkungen ausgleichen und es ein wenig einfacher machen.  <\/p>\n<h4>\u00dcber Kepner-Tregoe<\/h4>\n<p>Kepner-Tregoe ist seit mehr als 60 Jahren Branchenf\u00fchrer f\u00fcr Probleml\u00f6sungs- und Service-Excellence-Prozesse. Die Expertinnen und Experten von KT haben Unternehmen dabei unterst\u00fctzt, ihre Leistungsf\u00e4higkeit im Incident- und Problem-Management durch Tools, Trainings und Beratung zu steigern \u2013 und so hochwirksame Service-Management-Teams aufzubauen, die bereit sind, auf die kritischsten Themen Ihres Unternehmens zu reagieren. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unternehmen und Regierungsbeh\u00f6rden weltweit haben erkannt, dass Cloud-Dienste ihre Organisationen schneller, skalierbarer und agiler machen k\u00f6nnen, wenn es darum geht, auf gesch\u00e4ftliche Ver\u00e4nderungen zu reagieren. 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