Die zunehmende Einf¨¹hrung von k¨¹nstlicher Intelligenz (KI), auch in Branchen wie Medien und Unterhaltung, treibt den globalen AIOps-Markt an. von 11,7 Mrd. USD im Jahr 2023 wird dieser Markt bis 2028 sch?tzungsweise 32 Mrd. USD ¨¹berschreiten und mit einer CAGR von 22,7 % wachsen.

Der Einsatz von KI tr?gt in vielerlei Hinsicht zur Verbesserung der Unternehmensergebnisse bei, von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.

Gleichzeitig wird es immer schwieriger, mit der Datenbeobachtung Schritt zu halten, dank der Zunahme von hybriden, containerisierten Implementierungen und dem Wachstum der Datenmengen. KI-Plattformen sind in der Lage, riesige (und wachsende) Datenmengen zu nutzen, die von IT-Infrastruktur- und Softwarekomponenten erzeugt werden. Durch das Herausfiltern von Rauschen, um relevante Ereignisse und Muster im Zusammenhang mit Problemen zu identifizieren, die sich auf die Anwendungsverf¨¹gbarkeit, die Kundenerfahrung und die Leistung auswirken, tr?gt dies wesentlich dazu bei, den Umgang mit zeitkritischen Video-Streaming-Vorg?ngen, einschlie?lich Live-Sport, zu verbessern.

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KI-Anwendungen in der Medien- und Unterhaltungsbranche umfassen heute Echtzeit-Analysen, Infrastrukturmanagement, Netzwerk- und Sicherheitsmanagement sowie Application Performance Management. Die zunehmende Akzeptanz wird durch die robuste Integration in DevOps-Praktiken, die erneute Konzentration auf proaktive Probleml?sungen, die verbesserte ?berwachung der Benutzererfahrung, fortschrittliche Analysen f¨¹r pr?diktive Erkenntnisse, Hybrid- und Multi-Cloud-Management sowie kontextbezogenes Incident Management vorangetrieben.

Gro?e Unternehmen auf dem Medien-/AIOps-Markt arbeiten aktiv an der Entwicklung neuer Plattformen und anspruchsvoller Softwarel?sungen, die KI, maschinelles Lernen (ML) und Analysen einsetzen, um Abl?ufe zu automatisieren und die Effizienz ihrer IT/SRE/SRO-Mitarbeiter zu steigern. Sie zeichnen sich durch das Sammeln und Analysieren gro?er Datenmengen aus verschiedenen Quellen aus, darunter ?berwachungs- und Beobachtungstools, Konfigurationsmanagement-Datenbanken, App-Performance-Monitoring-Service-Maps und Cloud-Orchestrierungssysteme.

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Der gr??te Trend im Bereich der Beobachtbarkeit war in den letzten Jahren wohl die zunehmende Verbreitung von Tools zur Sammlung und Analyse von Telemetriedaten wie OpenTelemetry. Wir beobachten auch einen Anstieg von Video-Streaming-spezifischen Telemetrie-Tools wie MuxData, Conviva Ops Data Platform, Telestream, Touchstream Probes und AIOps-L?sungen wie Zabbix, DataDog usw. Damit wird ein Weg zu einer standardisierten Telemetriedatenerfassung f¨¹r Videostreaming- und IT-Infrastrukturbeobachtungsdatentypen, einschlie?lich User Journeys, Erfahrungsparadigmen, Sondenwarnungen, Anwendungs- und Ger?teprotokollen, Metriken und Traces geschaffen. Dies wiederum bedeutet, dass neue, innovative Observability-Tools entstehen, die auf spezifische Anwendungsf?lle zugeschnitten sind.

Unsere Erfahrung zeigt, dass zukunftsorientierte Unternehmen in den kommenden Jahren nicht nur Analysen, Metriken und Profile sammeln werden. Durch den aktiven Einsatz von KI werden sie diese Datenstr?me als Quelle f¨¹r eine vernetzte, kontextbezogene und ganzheitliche Sicht auf Systemleistung, Fehlermuster, Vorhersagbarkeit und Effizienz behandeln.

Dieser Wandel hin zu einer verbesserten Beobachtbarkeit ist bereits in vollem Gange, und es gibt immer mehr robuste, quelloffene Tools und L?sungen. Es ist daher klar, dass es f¨¹r Ingenieurb¨¹ros ungenutzte M?glichkeiten gibt, neue Tools und Frameworks zu entwickeln, um L¨¹cken im derzeitigen ?kosystem der Beobachtbarkeit zu schlie?en.

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KI und maschinelle Lerntechnologien werden die Beobachtbarkeit durch bessere Einblicke und algorithmische Vorhersagen vorantreiben, w?hrend Beobachtungstechniken wie Logs, Metriken und Traces dabei helfen, genau zu verstehen, was in der Hardware- und Software-Pipeline des Medien?kosystems vor sich geht. Die Verbindung von Beobachtbarkeit und KI ist daher von entscheidender Bedeutung, um in vollem Umfang von KI im Medienbetrieb zu profitieren. Wie bei der Softwareentwicklung und dem DevOps-Lebenszyklus sowie in vielen anderen IT-Bereichen ist eine Linksverschiebung erforderlich, so dass dies tats?chlich als Teil des Designs von Anwendungen und Medienbetriebs-Pipelines erfolgt.

Wir sind der Meinung, dass der Medienbetrieb in Zukunft von einem reaktiven Modell - bei dem Probleme erst nach ihrem Auftreten behoben werden - zu einem proaktiven Ansatz ¨¹bergehen wird, der in der Lage ist, Probleme vorherzusehen und zu beheben, noch bevor sie sich manifestieren und gr??ere Auswirkungen auf die Erfahrung haben. Der Schl¨¹sselfaktor f¨¹r den Erfolg ist dabei die Nutzung der neuesten Entwicklungen in der LLM-basierten Analyse, der pr?diktiven Analytik und fortschrittlicher maschineller Lernmodelle, um potenzielle Ausf?lle zu antizipieren, die betriebliche Effizienz zu optimieren und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Unternehmen, die sich diesen Ansatz zu eigen machen, verschaffen sich einen entscheidenden Vorteil, indem sie St?rungen minimieren und das Benutzererlebnis verbessern.