Alert-Flut ohne Signal
100 Alerts pro Tag, davon 5 relevant. KI-gestütztes Alerting lernt Muster, korreliert Signale und zeigt nur das, was wirklich Aktion braucht.
AIOps Beratung für DevOps-Teams: Incidents früher erkennen und Ops automatisieren.
Wir bringen KI-Automatisierung in eure Operations: intelligentes Alerting, AI-gestützte Root-Cause-Analyse, automatische Runbooks und AI-Integration in CI/CD-Pipelines.
- Weniger Alert-Fatigue: KI filtert, was wirklich wichtig ist.
- AI in der Pipeline: Code-Reviews, Security-Scans, automatische PRs.
- ChatOps: Incidents per Slack steuern, Runbooks automatisch ausführen.
Wo KI in DevOps echten Mehrwert bringt
Nicht überall. Aber dort, wo sie passt, ist der Hebel enorm.
- Intelligentes Alerting: 80% weniger Alert-Rauschen
- AI Code-Review in der Pipeline: Fehler vor dem Merge
- Automatische Incident-Runbooks: Reaktionszeit halbiert
Diese Ops-Probleme löst AI – ohne Hype
Nicht jedes Problem braucht KI. Aber diese drei haben ein echtes AI-Lösungsmuster.
Incident-Diagnose dauert Stunden
Root-Cause-Analyse bedeutet: Logs durchsuchen, Metriken correlieren, Logs nochmal durchsuchen. AI-Tools wie Coroot erledigen das in Sekunden.
Gleiche manuelle Schritte immer wieder
On-Call macht jeden Abend dieselben drei Kubectl-Commands. LLM-basierte Runbook-Automatisierung und ChatOps erledigen das auf Knopfdruck.
AI in Operations: pragmatisch und messbar
Kein AI-Hype. Konkrete Implementierungen mit echtem ROI.
Intelligentes Monitoring & Alerting
AI-gestütztes Alerting, das Muster erkennt und Alert-Fatigue eliminiert. Anomalie-Detection statt starrer Schwellenwerte.
- Grafana Machine Learning (Anomalie-Detection)
- Coroot für automatische Root-Cause-Analyse
- Robusta für AI-gestützte Incident-Response
AI in CI/CD-Pipelines
AI-gestützte Code-Reviews, automatische Security-Scans, PR-Zusammenfassungen und Dependency-Updates ohne manuellen Aufwand.
- GitHub Copilot & Copilot Autofix
- Renovate / Dependabot AI-gesteuert
- AI Security Scanner in der Pipeline
ChatOps & Runbook-Automatisierung
Incidents per Slack steuern, Runbooks per LLM automatisch ausführen, Diagnose-Commands ohne Terminal – ChatOps für das Ops-Team.
- Slack/Teams Bot mit LLM-Integration
- Automatische Runbook-Ausführung
- PagerDuty / OpsGenie AI-Triage
Von manuellem Ops zu KI-gestützter Automatisierung
Observability-Baseline (2 Tage)
Ohne saubere Metriken und Logs kann AI keine sinnvollen Erkenntnisse liefern. Wir prüfen die Grundlage und füllen Lücken.
AI-Integration (Tag 3–10)
Intelligentes Alerting, AI in der Pipeline, ChatOps-Workflows – die wichtigsten Use Cases direkt implementiert und getestet.
Übergabe & Enablement
Euer Team bedient die AI-Tools selbstständig. Dokumentation, Runbooks und optionaler Coaching-Support.
Fragen zu AIOps
- Was ist AIOps konkret – und was nicht?
- AIOps ist KI und Automatisierung in IT-Operations: intelligentes Alerting, automatische Incident-Erkennung, AI-gestützte Root-Cause-Analyse. Kein Produkt, das man einfach installiert – es braucht sauberes Monitoring als Grundlage.
- Welche AI-Tools nutzt ihr in DevOps-Pipelines?
- GitHub Copilot, Coroot, Robusta, AI-gestützte Code-Reviews, LLM-basierte Runbook-Automatisierung und ChatOps mit Slack/Teams-Integration – je nach Use Case und Stack.
- Brauchen wir einen eigenen AI-Spezialisten?
- Nein. AIOps-Tools sind für normale DevOps-Teams nutzbar. Wir implementieren und konfigurieren – euer Team übernimmt den Betrieb ohne Data-Science-Kenntnisse.
- Wo fangen wir mit AIOps an?
- Sauberes Monitoring zuerst. Ohne gute Metriken und Logs kann AI keine sinnvollen Erkenntnisse liefern. Wir starten mit einer Observability-Baseline und bauen dann die AI-Ebene schrittweise darüber.
KI in eure Operations bringen?
Assessment anfragen – wir zeigen euch in 2 Tagen, welche AI-Use-Cases in eurem Stack den größten ROI bringen.