Die wichtigsten Erkenntnisse
- KI beschleunigt die Datengenerierung und verteilte Arbeitsabläufe, wodurch herkömmliche reaktive Ansätze nicht mehr ausreichen, um die Ausfallsicherheit zu gewährleisten.
- Resilience Operations (ResOps) helfen Teams dabei, von der reaktiven Fehlerbehebung zu koordinierten Maßnahmen überzugehen, wobei Commvault KI in drei Bereichen einsetzt: Schutz von KI-Daten, -Modellen und -Pipelines; Nutzung von KI zur Steuerung und Beschleunigung von Reaktionen; sowie Ausweitung der KI auf das gesamte Resilience-Ökosystem.
- Praktische KI-Agenten sind darauf ausgelegt, betriebliche Probleme aufzudecken (Arlie Data Sense), Entscheidungen zum Schutz zu unterstützen (Arlie Advisor) und dialogorientierte Arbeitsabläufe zu ermöglichen (MCP-Server).
- Datensicherheit und Governance sind nach wie vor von grundlegender Bedeutung. KI muss so trainiert werden, dass sie Zugriffskontrollen einhält, die Nachvollziehbarkeit gewährleistet und innerhalb der festgelegten Richtlinien arbeitet.
- Unternehmen können klein anfangen – mit gezielten Maßnahmen – und schrittweise zu koordinierten, intelligenten Abläufen übergehen.
KI bringt sowohl neue Herausforderungen als auch potenzielle Durchbrüche für die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen mit sich. Einerseits wurden herkömmliche, isoliert voneinander arbeitende Tools für Schutz, Wiederherstellung und Governance nicht dafür konzipiert, in sich ständig weiterentwickelnden KI-Umgebungen zu funktionieren, die sich über mehrere Plattformen erstrecken. Andererseits können KI-gestützte Resilienz-Tools eine transformative Wirkung entfalten, indem sie Teams dabei helfen, Transparenz zu wahren, Richtlinien durchzusetzen und eine saubere Recovery zu gewährleisten. Für IT- und Sicherheitsteams stellt sich die Frage, wie sie die Vorteile der KI am besten nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen operativen Risiken minimieren können. In einem kürzlich abgehaltenen Webinar habe ich mich mit Teja Medasani, Principal Product Manager für KI bei Commvault, zusammengesetzt, um praktische Anwendungsfälle zu erörtern, bei denen KI-Agenten in Resilienz-Workflows auf Cloud-, SaaS-, lokalen und KI-nativen Plattformen zum Einsatz kommen.
Warum KI den Katastrophenschutz neu definiert
Das rasante Wachstum und die Dynamik KI-nativer Umgebungen setzen operative Workflows unter Druck. Manuelles Tagging, Tabellenkalkulationen und Logik geraten schnell aus dem Gleichgewicht. Ausufernde Tabellen mit Jobverläufen und Prüfpfaden verlangsamen die manuelle Fehlerbehebung und führen dazu, dass subtile Warnzeichen leicht übersehen werden. Recovery-Prozesse, die von zentralisierten Daten und isolierten Ausfällen ausgehen, sind für exponentielles Datenwachstum und fragmentierte Workloads plattformübergreifend schlecht geeignet.
Wenn Daten, Workloads und Umgebungen plattformübergreifend sind, darf die Ausfallsicherheit nicht in einzelnen Teams, Tools und Richtlinien isoliert bleiben. Es bedarf eines neuen Betriebsmodells: Resilience Operations, kurz ResOps.
Wie ResOps in der Praxis aussieht
Das ResOps-Framework geht diese Herausforderungen in drei Dimensionen an:
- Protect AI: Schutz von KI-Daten, -Modellen und -Pipelines in allen Umgebungen, damit diese wiederherstellbar und konform bleiben.
- KI nutzen: Einsatz von KI zur Reduzierung des manuellen Aufwands, zur Gewinnung operativer Erkenntnisse und zur Unterstützung von Entscheidungen hinsichtlich Reaktion und Wiederherstellung.
- Extend AI: Vernetzung von ResOps über Tools und Teams hinweg zum Schutz von Dialoginteraktionen und integrierten Arbeitsabläufen.
Im Webinar haben wir uns vor allem auf die Nutzung und Erweiterung von KI konzentriert und dabei die Schlüsselrollen hervorgehoben, die KI-Agenten im täglichen Betrieb übernehmen können. Im Mittelpunkt dieser Beispiele steht Arlie, der KI-Assistent von Commvault. Arlie wurde entwickelt, um Anwendern dabei zu helfen, Daten zu interpretieren, Probleme zu verstehen und effizienter Maßnahmen zu ergreifen. Er umfasst eine Bibliothek von Agenten, die speziell darauf ausgelegt sind, bestimmte Workflows zur Gewährleistung der Ausfallsicherheit zu unterstützen.
Indem sie dazu beitragen, sich wiederholende Analysen zu reduzieren, aussagekräftige Signale zu erkennen und Entscheidungen im Hinblick auf eine sicherheitsbewusste Wiederherstellung zu unterstützen, können diese Agenten Teams dabei helfen, schneller und sicherer Maßnahmen zu ergreifen. Arlie Data Sense, Arlie Advisor und der MCP-Server von Commvault veranschaulichen einige der Möglichkeiten, die durch KI-gestützte ResOps eröffnet werden.
Aufdeckung betrieblicher Probleme mit Arlie Data Sense
Arlie Data Sense hilft Teams dabei, komplexe Betriebsdaten wie Auftragshistorientabellen und Prüfpfade zu verstehen. Anstatt Hunderte von Zeilen manuell durchzugehen, um Muster zu erkennen oder Fehler zu diagnostizieren, können Nutzer Arlie damit beauftragen, die Daten zu analysieren und eine Zusammenfassung zu erstellen, in der Anomalien und aufkommende Probleme hervorgehoben werden.
Teams können Folgefragen in natürlicher Sprache stellen und die Daten mithilfe interaktiver Zusammenfassungen oder Visualisierungen weiter untersuchen. Wenn ein Auftrag fehlschlägt, kann Arlie dabei helfen, die Protokolle zu analysieren, den Fehler zusammenzufassen, die mögliche Ursache zu ermitteln und nächste Schritte zur Behebung des Problems vorzuschlagen.
Entscheidungen zur Reaktion mit Arlie Advisor lenken
Da neue Arbeitslasten hinzukommen, sich Zuständigkeiten ändern und Anforderungen sich wandeln, wird es immer schwieriger, den Schutzumfang über alle Umgebungen hinweg aufrechtzuerhalten. Arlie Advisor wurde entwickelt, um Teams dabei zu unterstützen, Schutzkonzepte in großem Maßstab zu erstellen und zu validieren, indem es die Eigenschaften und den aktuellen Schutzumfang jeder einzelnen Ressource bewertet und anschließend aufzeigt, wo Anpassungen erforderlich sein könnten.
Die Empfehlungen werden klar und mit einer Begründung dargelegt, sodass Teams sie bewerten und entscheiden können, wie sie diese in bestehende Governance-Prozesse integrieren möchten. Dies hilft den Teams, in dynamischen Umgebungen für Konsistenz zu sorgen.
Erweiterung von Resilience-Workflows mit dem MCP-Server
Resilience-Workflows müssen häufig mit Ticketingsystemen, Tools für die Zusammenarbeit und Sicherheitsplattformen außerhalb der Plattform verbunden werden und für Benutzer zugänglich sein, die keine Resilience-Experten sind. Der MCP-Server von Commvault ermöglicht die Erweiterung von Workflows ohne benutzerdefinierte Integrationen oder umfangreichen Schulungsaufwand, indem er eine dialogorientierte Interaktion ermöglicht.
Benutzer können Fragen stellen oder Aktionen in natürlicher Sprache anfordern, wobei ihre Eingaben im Hintergrund in standardisierte API-Aufrufe übersetzt werden – beispielsweise, um bei fehlgeschlagenen Aufträgen automatisch Tickets in ServiceNow zu erstellen.
Koordination und Klarheit über Teams und Plattformen hinweg
Den oben genannten Beispielen ist eines gemeinsam: Koordination. Eine effektive Ausfallsicherheit erfordert Transparenz, die Durchsetzung von Richtlinien und eine reibungslose Wiederherstellung über alle Umgebungen hinweg. KI kann dazu beitragen, diese Fähigkeiten zu stärken, indem sie Teams dabei unterstützt, das Wesentliche zu erkennen und schneller zu handeln.
Auch wenn die Weiterentwicklung der Ausfallsicherheit weg von einer reaktiven Wiederherstellung hin zu kontinuierlichen Erkenntnissen und gezielten Maßnahmen mittlerweile unverzichtbar geworden ist, muss dies nicht auf einen Schlag geschehen. Teams können mit gezielten Maßnahmen beginnen, die bestimmte operative Schwachstellen beheben, und dann, sobald die Fähigkeiten ausgereift sind und die Teams an Selbstvertrauen gewinnen, auf einen besser koordinierten Betrieb hinarbeiten. Entscheidend ist, dass wir jetzt mit ResOps beginnen – denn die Herausforderungen, die sich aus den sich wandelnden Anforderungen an die Ausfallsicherheit ergeben, werden weiter zunehmen.
Sehen Sie sich die vollständige Aufzeichnung des Webinars an, um detaillierte Demos von Arlie Data Sense, Arlie Advisor und der Ausfallsicherheit von Dialogsystemen in der Praxis zu erleben, und erfahren Sie, wie KI-gestützte ResOps Ihre betrieblichen Arbeitsabläufe unterstützen können.
FAQs
F: Was versteht man unter „Resilience Operations“? A: ResOps ist ein Betriebsmodell, das Datensicherheit, Identitätsresilienz und Cyber-Wiederherstellung zu einem kontinuierlichen, automatisierten Prozess vereint, anstatt sie als separate IT-Funktionen zu behandeln. ResOps trägt dazu bei, Resilienz von einer reaktiven Reaktion auf Vorfälle in eine aktive Praxis zu verwandeln, die dabei hilft, Datenzugriffsmuster kontinuierlich zu verstehen, Bedrohungen und Anomalien zu erkennen und eine schnelle, intelligente Wiederherstellung in großem Maßstab zu ermöglichen.
F: Was ist Arlie und wie hat es sich entwickelt? A: Arlie, kurz für „autonomous resilience“ (autonome Ausfallsicherheit), wurde erstmals im Jahr 2023 als KI-Assistent eingeführt, um Nutzern die Navigation auf der Plattform zu erleichtern. Mit der Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten hat sich auch Arlie weiterentwickelt.
Arlie beantwortet nicht nur Fragen und unterstützt bei der Konfiguration, sondern umfasst nun auch eine Bibliothek speziell entwickelter Agenten für bestimmte Resilienz-Workflows, beispielsweise zur Gewinnung betrieblicher Erkenntnisse, zur Empfehlung von Schutzstrategien und zur Unterstützung sicherheitsbewusster Entscheidungen bei der Wiederherstellung. Arlie ist mittlerweile mehr als nur ein Assistent für praktische Anleitungen – es ist ein Einstiegspunkt in betriebliche Erkenntnisse. F: Wie unterstützt Arlie Data Sense bei der Fehlerbehebung im Betrieb?
A: Arlie Data Sense hilft Teams dabei, komplexe Betriebsdaten wie Auftragshistorientabellen und Prüfpfade zu verstehen. Anstatt Hunderte von Zeilen manuell durchzugehen, um subtile Warnsignale zu erkennen oder Probleme zu diagnostizieren, können Nutzer Arlie beauftragen, den gesamten Datensatz zu analysieren und eine Zusammenfassung zu erstellen, in der Muster, Anomalien und aufkommende Probleme hervorgehoben werden. Teams können Folgefragen in natürlicher Sprache stellen und Daten anhand interaktiver Zusammenfassungen oder Visualisierungen untersuchen. Bei fehlgeschlagenen Aufträgen liefert Arlie eine Ursachenanalyse, indem es Protokolle auswertet, Fehler zusammenfasst, mögliche Ursachen identifiziert und maßgeschneiderte nächste Schritte zur Behebung vorschlägt. F: Was bedeutet „gelenkte Handlung“ im Zusammenhang mit KI-gestützter Resilienz? A: „Gelenkte Handlung“ bezieht sich darauf, dass KI Teams dabei unterstützt, effizienter von der Erkenntnis zur Reaktion zu gelangen, indem sie auf der Grundlage der Analyse von Betriebsdaten und des Schutzumfangs konkrete Maßnahmen empfiehlt. Anstatt lediglich Informationen bereitzustellen, helfen KI-Agenten wie Arlie Advisor dabei, Ressourcenmerkmale zu bewerten, Lücken zwischen dem aktuellen Schutz und den Richtlinienanforderungen zu identifizieren und klare Empfehlungen mit Begründung zu präsentieren. Die Teams behalten ihre Entscheidungshoheit und können Empfehlungen im Rahmen ihrer bestehenden Governance-Prozesse prüfen; der Agent trägt jedoch dazu bei, den manuellen Aufwand zu verringern, der erforderlich ist, um festzustellen, was Aufmerksamkeit erfordert und welche Maßnahmen angemessen sein könnten.
F: Wie ermöglicht der MCP-Server Workflows zur Gewährleistung der Ausfallsicherheit bei der Kommunikation? A: Der MCP-Server nutzt die Model Context Protocol-Technologie, um eine dialogorientierte Interaktion mit Resilience-Workflows in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Benutzer können Fragen stellen oder Aktionen in Alltagssprache anfordern, und diese Anfragen werden im Hintergrund in geregelte API-Aufrufe umgewandelt. Identität, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung bleiben erhalten, sodass die dialogorientierte Schnittstelle die Sicherheitsanforderungen nicht umgeht. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Reibungsverluste für erfahrene Teams zu reduzieren, Einstiegshürden für neue Benutzer zu senken und die einfachere Integration von Resilienz-Workflows in andere Unternehmenssysteme wie Ticketing-Plattformen über standardisierte Schnittstellen zu ermöglichen. F: Wie stellt Commvault sicher, dass KI-Lösungen Sicherheits- und Governance-Anforderungen erfüllen? A: In der Commvault Cloud unterliegen KI-Interaktionen denselben identitäts- und rollenbasierten Zugriffskontrollen, die auch für den Rest der Plattform gelten. Wenn die KI Erkenntnisse liefert oder Maßnahmen empfiehlt, agiert sie innerhalb des Governance-Rahmens, auf den sich Kunden bereits verlassen. Das bedeutet, dass die KI bestehende Zugriffskontrollen beachtet, durch standardmäßige Protokollierung die Nachvollziehbarkeit gewährleistet und innerhalb klar definierter Richtliniengrenzen arbeitet. Die Architektur ist so konzipiert, dass Interaktionen in natürlicher Sprache oder Empfehlungen von Agenten die bereits für die Plattform geltenden Sicherheits- und Governance-Anforderungen nicht umgehen können.
F: Können Unternehmen KI-gestützte ResOps schrittweise einführen? A: Ja. Unternehmen können mit gezielten KI-Agenten beginnen, die bestimmte operative Schwachstellen beheben, anstatt ihre gesamte Resilienzstrategie auf einmal umzustellen. Beispielsweise könnten Teams zunächst „Arlie Data Sense“ einsetzen, um Erkenntnisse aus Betriebsdaten zu gewinnen, anschließend „Arlie Advisor“ hinzufügen, um den Schutzumfang in großem Maßstab aufrechtzuerhalten, und später über den MCP-Server dialogorientierte Workflows aktivieren, um die Integration mit anderen Systemen zu vereinfachen.
Dieser schrittweise Ansatz ermöglicht es Teams, Vertrauen in KI-gestützte Funktionen aufzubauen, den Mehrwert in bestimmten Arbeitsabläufen aufzuzeigen und im Laufe der Zeit auf koordiniertere, intelligentere Abläufe umzustellen, während sich die Anforderungen und Fähigkeiten des Unternehmens weiterentwickeln. Vir Choksi ist Principal Product Marketing Manager bei Commvault.
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