Wie die Automatisierung das Lösen von Problemen in der IT erschwert

Die Automatisierung findet statt - daran besteht kein Zweifel. Für die IT-Abteilungen von Unternehmen bedeutet Automatisierung, dass sie in der Lage sind, Technologieressourcen schnell und effizient bereitzustellen (und wieder bereitzustellen), um die Nutzung zu optimieren und die Betriebskosten zu senken. Das sind gute Dinge... aber sie sind nicht ohne Herausforderungen. Dieselben Automatisierungsfunktionen, die Geschwindigkeit und geschäftliche Flexibilität ermöglichen, machen es für IT-Organisationen zunehmend schwieriger, Probleme zu lösen, wenn sie in der Technologieumgebung auftreten.

Die erste Herausforderung besteht darin, dass sich die technologischen Umgebungen, die durch die Automatisierung ermöglicht werden, schneller entwickeln als die IT-Prozesse, mit denen sie verwaltet werden. Es ist toll, dass Ihr Auto schnell fahren kann, aber wenn Sie bei hohen Geschwindigkeiten nicht lenken können, haben Sie ein Problem. Die meisten IT-Problemverwaltungsprozesse beinhalten Diagnosemethoden, die versuchen, das ursprüngliche Problem durch die Synthese der Umgebungsfaktoren und die Wiederholung bekannter Ereignisabläufe zu reproduzieren. Die Automatisierungskapazitäten konzentrieren sich in erster Linie auf die Beschleunigung des Wandels (und die Flexibilität des Unternehmens), nicht aber auf die Wiederholbarkeit, die erforderlich ist, um zu verstehen, was passiert ist und warum. Wenn IT-Mitarbeiter einen Fehler reproduzieren wollen, hat sich die Umgebung wahrscheinlich geändert, und sie verfügen nicht über die Tools, um den Zustand zu reproduzieren, der vor dem Auftreten des Problems herrschte.

Plattform- und herstellerübergreifende Umgebungen erschweren dieses Problem zusätzlich, da wichtige Teile der Technologie außerhalb der direkten Kontrolle des Unternehmens liegen und eine Koordinierung zwischen Anbietern erforderlich ist, die miteinander konkurrieren und eigentlich keine Informationen offen austauschen wollen. Anbieterübergreifende Umgebungen bieten zwar Möglichkeiten zur Kostenoptimierung (Nutzung der günstigsten Optionen für eine bestimmte Aktivität), doch fehlt es der IT-Abteilung oft an einer umfassenden Transparenz, da die Diagnosetools der einzelnen Anbieter einzigartig und meist nicht interoperabel sind. Service-Management- und Betriebsmanagement-Tools von Drittanbietern haben versucht, diese Lücke zu schließen, aber in den meisten Fällen reichen sie nicht aus, um der IT-Abteilung alle Problemlösungstools an die Hand zu geben, die sie benötigt, um in einer hochdynamischen, automatisierten Technologieumgebung erfolgreich zwischen verschiedenen Anbietern vermitteln zu können.

Geschwindigkeit und Umweltkomplexität sind nicht die einzigen Herausforderungen (viele Dinge sind komplex und entwickeln sich schnell und sind dennoch überschaubar). Es ist kontinuierliche Veränderung die zu managen immer problematischer wird, weil die meisten IT-Prozesse nach dem Muster "anhalten, herausfinden, was passiert ist, es beheben und dann wieder weiterfliegen" aufgebaut sind (anstatt das Flugzeug zu reparieren, während es fliegt). Wenn ein Ereignis oder Vorfall eintritt, ist es oft zu spät, um die Aktionen und Umgebungsfaktoren zu erfassen, die ihn verursacht haben (die Spur der Brotkrümel ist verschwunden). Die dynamische Neukonfiguration der Infrastruktur (ermöglicht durch Automatisierung) erschwert die Diagnose von Umweltproblemen, da man nicht wissen kann, ob dieselben Umweltkonfigurationen in Zukunft wieder auftreten werden. Die Analyse der Muster von Ursache und Wirkung kann Hilfe Die IT-Mitarbeiter stellen Vermutungen darüber an, was das Problem verursacht haben könnte, aber oft sind ihre Hypothesen nicht zuverlässig genug, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.

Mit der Zeit entwickeln sich die Automatisierungsregeln weiter und werden immer komplexer, bis sie einen Punkt erreichen, an dem die Maschinen sie ausführen können, die Menschen aber nicht mehr in der Lage sind, die Regeln zu interpretieren. Dies geschieht übrigens auch, wenn die Personen, die die Regeln erstellen, ihre Funktion wechseln. Fehlendes Verständnis dafür, warum etwas auf eine bestimmte Art und Weise implementiert wurde, verhindert nicht nur eine effektive Problemdiagnose, sondern auch die Fähigkeit der IT-Abteilung, Änderungen vorzunehmen, um zu verhindern, dass dasselbe Umgebungs-/Ereignisszenario in Zukunft auftritt. Um dieser Situation zu begegnen, müssen die Mitarbeiter des IT-Problemmanagements in der Lage sein, sowohl was was in der technischen Umgebung vor sich ging, als das Ereignis eintrat, sowie warum Die Automatisierungsregeln haben die Konfiguration auf diese Weise implementiert - etwas, womit die IT-Abteilung heute Schwierigkeiten hat.

Moderne IT-Umgebungen entwickeln sich schnell und IT-Mitarbeiter haben nur ein begrenztes Zeitfenster, um Probleme zu reproduzieren und zu lösen, wenn sie auftreten. Um bei der Diagnose von Automatisierungsproblemen erfolgreich zu sein, benötigen die IT-Mitarbeiter Ihres Unternehmens eine robuste und gut strukturierte Methodik, die ihnen hilft, die Umgebung schnell zu überblicken, das Wesentliche zu erkennen und Maßnahmen einzuleiten.

Mit mehr als 60 Jahren Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmen bei der Implementierung von Problemmanagement-Prozessen und Best Practices wissen die Experten von Kepner-Tregoe, was es braucht, damit sich Unternehmen an technologische Veränderungen anpassen können. Die Verwendung der KT-Methoden kann Ihren Mitarbeitern helfen,:

  • Verschaffen Sie sich ein klares Bild von der Situation, indem Sie klärende Fragen stellen
  • Sammeln von Daten anhand von Protokollen, um ein Verständnis für die Situation und die Umstände zu entwickeln, unter denen das Problem auftrat - in einer stark automatisierten Umgebung ist dies die beste Alternative zur Replikation
  • Anwendung eines prozessgesteuerten Ansatzes unter Verwendung der Daten, um die Ursache des Problems zu finden, unter Berücksichtigung der Herausforderungen plattform- und herstellerübergreifender Umgebungen
  • Verwenden Sie einen rationalen Prozess, um die benötigten Daten herauszufiltern, und lassen Sie sich nicht von der großen Menge an Daten "Rauschen" überwältigen, die die traditionelle Big-Data-Analyse erzeugt.

Die Automatisierung findet statt, und sie ist nicht mehr aufzuhalten.

Ähnliche Artikel

Blog Bild 1
Probleme mit Automatisierung angehen
Blog Bild 1
Wie die Automatisierung moderne Problemlösungen ermöglicht
Blog Bild 1
Verdummt die Automatisierung Ihre Belegschaft?
Blog Bild 1
Die Zukunft der Arbeit annehmen: Die Bedeutung von Agilität und Anpassungsfähigkeit

Wir sind Experten in:

Kontaktieren Sie uns

für Anfragen, Details oder ein Angebot!