Der Schlüssel zur Weiterentwicklung des Monitorings liegt im Wandel von der Erkennung von Vorfällen hin zu ihrer frühzeitigen Antizipation.
Traditionelles Monitoring: Eine Momentaufnahme statt einer kontinuierlichen Übersicht
Seit Jahren basiert das Monitoring von SAP-Systemen in erster Linie auf dem Fachwissen von Consultants und regelmäßigen Überprüfungen. Das traditionelle Monitoring umfasst die Prüfung von Alerts, die Ausführung von Monitoring-Transaktionen (unter anderem ST22, SM21 und DBACOCKPIT), die Validierung von Logs, die Überprüfung der Speicherauslastung, die Kontrolle von Jobs, die Analyse des Datenbankwachstums, die Überprüfung von Queues sowie die Kontrolle der Verfügbarkeit.
All dies liefert lediglich eine Momentaufnahme des Systemzustands zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das Problem: Bereits fünf Minuten später kann sich die Situation verändert haben. Der Consultant überwacht das System nicht rund um die Uhr, und einige Probleme im System können sich zu Vorfällen entwickeln, ohne dass sie rechtzeitig erkannt werden. Laut Gartner kostet ungeplante Ausfallzeit Unternehmen inzwischen durchschnittlich $5.600 pro Minute.
Die neue Spielregel: Vorfälle verhindern, statt sie schnell zu beheben
Die Erwartungen haben sich geändert. Heutzutage benötigen Unternehmen eine Verfügbarkeit von nahezu 100 %, einen unterbrechungsfreien Betrieb, reduzierte Ausfallzeiten, eine kontinuierliche Überwachung, die auf der Kombination aus menschlichem Fachwissen und intelligenter Überwachung basiert, datengestützte Entscheidungen und vor allem die Fähigkeit, Probleme frühzeitig zu erkennen.
Es reicht nicht mehr aus, einen Vorfall schnell zu beheben. Der eigentliche Mehrwert liegt darin, das Auftreten von Vorfällen von vornherein zu verhindern.
Dies erfordert ein Monitoring, das in der Lage ist, historische Muster zu analysieren, Systemsignale miteinander zu korrelieren und Abweichungen vom normalen Verhalten in Echtzeit zu erkennen – mit anderen Worten: prädiktives Monitoring, das Trends identifiziert, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten, beispielsweise ein ungewöhnlich starkes Tabellenwachstum oder sich zunehmend verschlechternde Antwortzeiten, bevor daraus sichtbare Probleme entstehen. Gartner schätzt, dass Unternehmen durch die Integration von AIOps-Funktionen in ihren Monitoring-Ansatz die mittlere Zeit bis zur Behebung (Mean Time to Resolution, MTTR) um bis zu 50 % reduzieren können.
Über die Daten hinaus: Die Leistungsfähigkeit der KI bei der Vorhersage des Systemverhaltens
Die nächste Entwicklungsstufe ist ein durch künstliche Intelligenz (KI) unterstütztes Monitoring. KI beobachtet nicht nur – sie leistet etwas weitaus Wertvolleres. Statt beispielsweise einen isolierten Datenpunkt wie „CPU-Auslastung bei 85 %“ zu melden, liefert KI-basiertes prädiktives Monitoring Kontext und Wahrscheinlichkeiten: „Der anhaltende Anstieg der CPU-Auslastung in Kombination mit der zunehmenden Anzahl wartender Dialogprozesse und längeren Antwortzeiten deutet auf eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Systemüberlastung innerhalb der nächsten zwei Stunden hin.“
Diese Entwicklung steht im Einklang mit der Weiterentwicklung der zugrunde liegenden Plattform. SAP hat SAP Cloud ALM und SAP Focused Run kürzlich um die auf maschinellem Lernen basierende System Anomaly Prediction erweitert. Damit entwickelt sich das Monitoring von statischen Schwellenwerten hin zu dynamischen, selbstlernenden Schwellenwerten.
KI kann gleichzeitig zahlreiche Variablen miteinander korrelieren, darunter CPU-Auslastung, Speichernutzung, Log-Wachstum, Abstürze, RFC-Queues, Jobs, verbundene Benutzer, Tabellenwachstum, Dumps und ausstehende Updates.
Es analysiert nicht einzelne Kennzahlen isoliert, sondern betrachtet vielmehr das Verhalten des Systems als Ganzes.
KI empfiehlt, der Experte entscheidet: Das neue Modell für effizienten Support
Das Ziel ist nicht, menschliche Expertise zu ersetzen, sondern ihr einen Partner zur Seite zu stellen: einen unermüdlichen Kollegen, der das System rund um die Uhr überwacht, relevante Auffälligkeiten hervorhebt und erklärt, warum sie wichtig sind – damit der Experte mit mehr Kontext und nicht mit weniger fundierte Entscheidungen treffen kann. KI ist eine zusätzliche Ebene der Intelligenz und kein Ersatz für das fachliche Urteilsvermögen des Basis-Consultants. Während die KI kontinuierlich überwacht, Trends analysiert, Muster erkennt und Maßnahmen vorschlägt, entscheidet und handelt das menschliche Team. Der Consultant validiert, interpretiert und trifft Entscheidungen.
Technologie beschleunigt die Transparenz im operativen Betrieb und schafft Freiräume für strategisches Denken, ersetzt jedoch weder Urteilsvermögen noch Verantwortung oder die endgültige Entscheidung – diese bleiben fest in der Hand des Experten, der mit der KI zusammenarbeitet, anstatt durch sie ersetzt zu werden.
Die Kombination dieser beiden Fähigkeiten führt zu einem besseren Service.
Mit Blick auf die Zukunft wird die nächste Reifestufe in der Automatisierung von risikoarmen Vorgängen bestehen: Neustart von Diensten, Bereinigung von Dateien, Freigabe von Speicherplatz, Ausführung von Skripten, Neuverteilung von Prozessen oder automatische Erstellung von Tickets – stets im Einklang mit klaren Governance-Richtlinien und architektonischen Leitplanken, denn Automatisierung ohne Transparenz erhöht das Risiko schneller als den Mehrwert.
Auf dieser Ebene sind noch geeignete Regeln, Validierungen und Kontrollen erforderlich, bevor eine Aktion automatisiert und eigenständig ausgeführt werden kann.
Weiterentwicklung statt bloßem Support: Avvales Engagement für die Zukunft Ihrer Betriebsabläufe
Es geht nicht nur darum, KI zu integrieren, sondern darum, das Monitoring hin zu einem Modell weiterzuentwickeln, bei dem die Aufmerksamkeit kontinuierlich ist, die Analyse intelligent erfolgt, Alerts kontextbezogen sind, Maßnahmen empfohlen werden, Risiken erkannt werden, bevor ein Vorfall eintritt, und Consultants mehr Zeit für die Schaffung von Mehrwert haben, anstatt Kennzahlen manuell zu überprüfen.
Bei Avvale bieten wir nicht einfach nur Support: Wir entwickeln unseren Service gemeinsam mit der Technologie weiter, damit unsere Kunden über die notwendigen Tools verfügen, um Vorfälle vorherzusehen und zu verhindern, anstatt auf sie zu reagieren. So setzen wir diese Philosophie in unseren Application Managed Services in die Praxis um: KI erweitert die Möglichkeiten unserer Teams, Zusammenhänge zu erkennen, während unsere Experten weiterhin die Kontrolle darüber behalten, was als Nächstes geschieht.
Sehen Sie sich die Infografik an!
