IoT fordert in den nächsten zwei Jahren die IT-Abteilungen stark

Ein Gastbeitrag von : Harald Zeitlhofer, Head of IoT Strategy bei Dynatrace, @HZeitlhofer

Ob bei virtuellen Hotelschlüsseln, die über das Smartphone Türen aufsperren, beim Ein- und Ausräumen von Lagern und Beladen der Lieferwägen oder bei Hausbeleuchtung und TV: sowohl im Privatumfeld als auch in der Geschäftswelt setzt sich das Internet der Dinge immer mehr durch. Die dabei anfallenden Datenmengen erreichen bereits jetzt eine neue Dimension und steigen weiter exponentiell an. Wer aber soll diese Datenberge noch auswerten? Spätestens mit IoT kann der IT-Betrieb nicht mehr manuell überwacht werden. Die Pionierzeiten des Internets der Dinge sind bald vorbei, und auf dem Weg zur Standardlösung sind IoT-Anwender und Betreiber jetzt gefordert, dringend ihre Verfügbarkeitskontrolle und das IT-Monitoring zu automatisieren.

Steigerung der Komplexität

Cloud Technologie und IoT setzen sich fast gleichzeitig in Deutschland durch. Das bedeutet explodierende Datenmengen durch die umfassende Vernetzung von Geräten, sowie hohe Veränderungsgeschwindigkeit heutiger hyperdynamischer cloudbasierter Anwendungen.

McKinsey geht für IoT von einem weltweiten wirtschaftlichen Mehrwert von bis zu 11 Billionen Euro im Jahr 2025 aus. 90 Prozent des gesamten Mehrwerts kommt demnach den Anwendern – also Verbrauchern oder Unternehmen, die IoT-Anwendungen nutzen – zu Gute, beispielsweise durch günstigere Preise oder Zeitersparnis. Gleichzeitig wird das Internet der Dinge die Grenzen zwischen Technologiefirmen und traditionellen Unternehmen aufweichen und neue, datenbasierte Geschäftsmodelle, wie Essenslieferungen in Privathaushalte oder Altersheime, intelligente Verkehrsleitsysteme oder einfachere Hotelbuchungen inklusive integrierter Reisekostenabrechnungen, ermöglichen. Die Möglichkeiten sind schier endlos.

Bleiben wir einmal beim Beispiel digitalisierter Hotelschlüssel als Ergebnis einer Online-Buchung für die Nacht im Geschäftshotel. Monitoring betrifft hier – wie auch sonst – nicht die Auswertung der Sensordaten. Dafür ist das Backend-System zuständig, in manchen Fällen auch Edge-Processing vor Ort. Aber was passiert, wenn die Kommunikation nicht funktioniert? Oder es ein Problem im Backend-System gibt, etwa weil ein fehlerhaftes Update eingespielt wurde? Der Gast steht nachts vor der Tür, nichts wird es mit einer Dusche, dem Spätfilm und der verdienten Nachtruhe. Niemand würde ein solches Hotel noch einmal buchen oder weiterempfehlen.




Oder hat ein Anbieter beispielsweise 20 Millionen Glühbirnen in Büros in Betrieb, sollten diese bei einem Softwareupdate nicht ausgehen, sonst sitzen die Mitarbeiter der Kunden im Dunkeln. Eine typische Fragestellung für eine kleinere Produktion wäre: „500 meiner IoT-Geräte haben ein Problem, die anderen 700 nicht. Warum?“ Genau diese Fragen in ganz anderen Dimensionen müssen beantwortet werden, besonders auch bei Tesla, wo autonomes Fahren, zumindest in den Vereinigten Staaten, schon heute Wirklichkeit wird. Während in Hotels und Smart Homes bei Systemausfällen meist keine Lebensgefahr besteht, ist dies bei selbstfahrenden Autos durchaus der Fall. Hier sind Fehler sofort zu erkennen und zu beheben oder auf Ausfallysteme umzuschalten.

Eine Folge der Datendimensionen ist, dass sich die IoT-Devices selbst überwachen müssen und dass IT-Verfügsbarkeitsmonitoring, wie beschrieben, ein sehr zentraler Aspekt von IoT wird. Bereits jetzt brauchen professionelle Anbieter hier standardisierte Lösungen und keine selbstentwickelten Tools, die nur einen kleinen Teilaspekt der IT-Abhängigkeiten erkennen würden.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning können selbst die komplexesten Systeme erfasst und lückenlos überwacht werden. KI-basierte Monitoring-Lösungen müssen das Gesamtsystem verstehen. Das bezieht sich sowohl auf zugehörige Backend-Systeme und die angeschlossenen Systeme wie Datenbanken, Middleware, Anwendungen und Front-End Apps, aber auch die verteilte Infrastruktur der IoT-Geräte.

Die Bedeutung von End-To-End Application Performance Monitoring (APM), rückt daher noch stärker in den Vordergrund als bisher. Unternehmen benötigen intelligente Lösungen, um Ausfälle und Performance-Probleme zu vermeiden. Zukunftsfähige Unternehmen müssen in Echtzeit analysieren, ob alle ihre Systeme aktuell reibungslos und schnell funktionieren, was ihre Anwender genau jetzt tun und erleben, beziehungsweise wie sich die verteilten Geräte im Internet der Dinge verhalten.

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