arago AutoPilotEffizient und flexibel mit automatisiertem IT-Betrieb V 3.3

Der arago AutoPilot

Ein Geschäftsmodell, das sich unseren Kunden anpasst - oder: „einen Schritt weiter als ROI“

Marktgegebenheiten und Marktanforderungen

Der Markt verlangt ein Perpetuum Mobile oder eine bahnbrechende Innovation.

Darum bieten wir

Vollständige Flexibilisierung der Kosten

Kontinuierliche Service-Verbesserung

Massiv steigende Applikationsanzahl und steigende Abhängigkeit

von IT-Verfügbarkeit

Steigende Komplexität der Applikationen durch

Vernetzung und Verteilung

Steigende Qualitätsansprüche bei

gleichzeitigem Kostendruck

Zeit

Märkte reagieren schnell auf Veränderungen –die IT läuft der Entwicklung des Marktes oft hinterher!

Herausforderung: flexibler Markt, starre BudgetsG

esch

äfts

entw

ickl

ung

Zeit

Gel

d

Was geht verloren?Work IT

Wissen wird in einzelnen Bausteinen abgelegt, die nach Bedarf zu einem Ablauf zusammengefügt werden.

Der Ablauf wird so Schritt für Schritt automatisch durchgeführt.

Was bedeutet Automatisierung, die auf Wissen basiert?

Der AutoPilot in vier Sätzen

1. Der AutoPilot ist ein wissensbasiertes System und übernimmt autonom Aufgaben aus dem Systembetrieb.

2. Der AutoPilot erledigt ihm übertragene Aufgaben, indem er aus einem Wissenspool ein „Skript“ zur Lösung genau dieser Aufgabe dynamisch erstellt.

3. Der AutoPilot unterstützt Unternehmen, Compliance-Anforderungen durch nachvollziehbaren und transparenten IT-Betrieb zu erfüllen.

4. Der AutoPilot ermöglicht ein erschwingliches, flexibles und individuelles IT-Service-Management mit voller Dokumentation.

Ein Schritt weiter als ROI

Der AutoPilot hat keine Lizenz- oder Wartungskosten.

Der AutoPilot wird nur für geleistete Arbeit bezahlt, d.h. die Kosten passen sich dem Geschäftsverlauf an.

Die Kosten für die geleistete Arbeit sind genau die Hälfte der Kosten die anfallen, wenn die gleichen Aufgaben manuell erfüllt werden.

Berechnungsbeispiel - Grundlage

Jahr 0 Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 40%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

18%24%

36%48%

Einsparung vs. Kosten des AutoPilot

Series5EinsparungKosten AutopilotKosten ArbeitsumgebungAutomationsgrad

Arbe

itsko

sten

Die Kosten sinken kontinuierlich durch die Übertragung von Know-How in den AutoPilot. Die Kosten der Arbeitsumgebung sinken mit der zu leistenden manuellen Arbeit.

Die Kosten passen sich Ihrem Unternehmen an!

Die Kosten für automatisch erledigte Aufgaben werden anhand der tatsächlich in Ihrem Unternehmen anfallenden Kosten für manuelle Arbeiten ermittelt.

Liegen diese Kennzahlen bei Ihnen vor, kostet die automatische Erledigung der Aufgaben genau 50%.

Liegen diese Kennzahlen nicht vor, so wird ein unabhängiger Benchmark herangezogen und die Kosten betragen 70% des Benchmarks.

Der AutoPilot liefert Ihnen also immer einen Mehrwert wenn er arbeitet und kostet auch nur dann Geld.

Gibt es Vorab-Investitionen?

Projektarbeit, Beratung, Einführung und Schulung werden nach Aufwand bezahlt.

Die Zeit der internen Mitarbeiter, um die Wissensübertragung zu lernen und damit die stetige Verbesserung der Automatisierung zu gewährleisten, muss investiert werden.

Diese Kosten gibt es bei jedem Projekt. Im Gegensatz zu anderen

Projekten sind Vorab-Investition in Lizenzen oder laufende

Wartungskosten nicht notwendig.

Gain-Share: Wir leben das „Win-Win“ Prinzip

Ihre Motivation• Je mehr Sie automatisieren, desto mehr sparen Sie absolut ein. • Je mehr Wissen Sie in den AutoPilot transferieren, desto mehr

automatisieren Sie.

Unsere Motivation• Je besser unsere Software funktioniert, desto mehr verdienen wir. • Je mehr Wissen dem AutoPilot zur Verfügung steht, desto mehr wird

automatisiert, desto mehr verdienen wir.

Ihr Risiko• Wenn die Automatisierungsquote zu gering ist, haben Sie interne

Arbeitskraft verschwendet – dagegen wirken wir mit unserem Einführungskonzept (Pilot), bei dem die Zielerreichung sehr früh überprüft wird.

Unser Risiko• Wenn die Automatisierungsquote zu gering ist, verdienen wir gar nichts.

Wir tragen also fast das gesamte finanzielle Risiko dafür, dass Sie und damit wir beide unser gemeinsames Ziel erreichen.

Preismodelle des arago AutoPilot

Gain-Share

Gebühr wird nur für automatisch erledigte Aufgaben (Tickets) fällig.

Gebühr richtet sich nach den Kosten für die manuelle Abarbeitung beim Kunden und beträgt 50% davon.

Das heißt, der ROI ist immer 100%.

Der Ticketpreis passt sich dem Preis für manuelle Arbeiten an.

Nur wenn der AutoPilot leistet, was er verspricht, wird bezahlt.

Lizenz

Es wird eine Lizenz pro physikalischem bzw. virtuellem Server fällig, der vom AutoPilot angesteuert werden kann.

Die Lizenzgebühr wird in drei Klassen eingeteilt (S,M,L), die nach der Größe des Servers und der Kritikalität der dort laufenden Prozesse bestimmt wird.

Das Lizenzmodell bieten wir an, um Unternehmen mit starren Budget-systemen den Zugang zu ermöglichen.

Qualitätsgewinn durch den AutoPilot – Eigentlich wichtiger als Kostensenkung

Kostensenkung

Single Point of Administration:Tool-Komplexität wird reduziert,

dadurch weniger Administrationsaufwände

Routinetätigkeiten, Standard-Tasks werden autonom mit geringem Personalaufwand

durchgeführt

Automatisierte reaktive und proaktive Arbeit führt zu geringen Aufwänden für den IT-Betrieb

Optimale Qualität

Höhere User-Anzahl pro Anwendung/ Transaktions-System

Verbesserte Transparenz und automatisierte Dokumentation des Betriebes

Höhere Verfügbarkeit der geschäftskritischen Anwendungen

Automatisisierung ist der Hebel für Ihre Positionierung

Reduzierte Betriebskosten bei gleichzeitig optimierter

Servicequalität

IT-Experten werden zielgerichtet für Business-Change eingesetzt

Wissensarchivierung schützt vor Abhängigkeit und K-Fällen

Effekte des arago AutoPilot an Beispielszenarien

Kostensenkungspotenzial in Zahlen: Ausgangssituation

Betreut werden 1.429 Services mit unterschiedlicher Komplexität.

SLAs garantieren Verfügbarkeit von 99,98%.

Erfasst werden alle Aufgaben (Changes, Major Incidents, Minor Incidents, Service Requests, Problems, Capacity Action, Availability Action). Für das Beispiel werden alle Aufgaben gleich gewichtet.

Im Jahr 2010 fielen insgesamt 106.859 Aufgaben an.

Kostensenkungspotenzial in Zahlen:Ausgangssituation.

Jan 10

Feb 10

Mar 10

Apr 10

May 10

Jun 10Jul 1

0

Aug 10

Sep 10

Oct 10

Nov 10

Dec 10

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Arbeitsverteilung Systembetrieb arago

ManuellAutomatischAutomationsgrad

Anza

hl A

ufga

ben

Auto

mati

sieru

ngsg

rad

arago hat ein seit 12 Jahren eingeschwungenes Automatisierungsverfahren. Es wird ein Automatisierungsgrad von 93% erreicht!

Kostensenkungspotenzial in Zahlen: Wie übersetzt sich Automatisierungsgrad in FTEs?.

Geht man davon aus, dass sich der Overhead im Team nicht verändert, müsste man 112 FTEs beschäftigen, um alles ohne Automatisierung zu tun, was 8 FTEs Experten zusammen mit dem AutoPilot durchführen.

ohne Automation 30% Automation 50% Automation 80% Automation arago (93% Automation)0

20

40

60

80

100

120112

78

45

22

8

FTEs Experten

FTEs Experten

1429 Services106.859 Aufgaben p.a.

Zusatznutzen: Signifikant niedrigere Bearbeitungszeit

Durch den Wegfall des internen Kommunikationsaufwands (der AutoPilot kann ohne Abstimmungsprozesse agieren), wird höchstens die Hälfte der ansonsten notwendigen Umsetzungszeit benötigt.

Administration5%

Team Kom.45%

Kunden Kom.15%

Techn. Analyse25%

Fehlerbehebung10%

Zeitverbrauch bei Fehlerbehebung

Einführung des arago AutoPilot

Vertrauensaufbau und Risikoreduktion

1. Es ist beweisbar, dass man per Algorithmus die Lösung für eine Aufgabenstellung aus einem Wissenspool extrahieren kann (Inferenzmaschine).

2. Derartige Algorithmen haben aber fast unendliche Rechenzeit.

3. Das Besondere der Engine im arago AutoPilot ist es, (ähnlich wie beim Knacken einer Verschlüsselung) nur einen geringen Teil dieser Berechnung durchführen zu müssen, um zur richtigen Entscheidung zu kommen.

Die Funktionalität ist geprüft und vom TÜV Rheinland bestätigt (wird jedes Jahr erneut geprüft).

Vertrauen Sie auf innovative Technologie

Das Standard-Einführungsmodell

Der Pilot beinhaltet die Installation, die „on the Job“ Schulung des Teams und die Umsetzung in der ausgesuchten Pilotumgebung.

Continuous ImprovementTime to Value

OperationRoll OutPilot

Warum ein Pilot als erste Schulung?

1. Der Pilot findet in einem Teilbereich Ihrer IT-Umgebung statt, der heute viel Aufwand erzeugt und für eine Pilotierung gut geeignet erscheint, da die Veränderungen z.B. messbar sind. Ziele werden vorab definiert und nach Ende der Pilotierung kontrolliert.

2. Der Pilot wird von unseren Experten zusammen mit Ihren Mitarbeitern durchgeführt und dauert durchschnittlich zwischen 4 und 8 Wochen - je nach ausgesuchtem Komplexitätsgrad und Umgebung.

3. Der AutoPilot verlangt eine Umstellung der persönlichen Arbeitsweise. Das lässt sich am leichtesten in einer bestehenden und bekannten Umgebung erreichen.

4. Die eigenen Mitarbeiter können bei einem Roll-Out die Kollegen wesentlich besser motivieren, als das Externe könnten.

5. Der interne Personalaufwand wird minimal gehalten.

Indikation für Auswahl einer Pilot-Umgebung

Vertikal

Geeignete Pilotumgebung

In der Regel eine Applikation aus unterschiedlichen Komponenten, die derzeit betriebliche Herausforderungen bietet, aber nicht unternehmenskritisch ist.

In solch einer Umgebung kommen möglichst verschiedene Teams mit dem AutoPilot in Kontakt.

Horizontal

Ungeeignete Pilotumgebung

Z.B. eine Farm von 100 UNIX-Server

In solch einer Umgebung blieben der AutoPilot und das Wissen isoliert, was einen wissensbasierten Ansatz unmöglich macht.

............

Lernprozess des AutoPilot

Lernphasen des AutoPilot

Automatisierung gibt es doch schon?Warum man einen neuen Weg braucht!

Jeder der IT betreibt, hat schon automatisiert

Um eine langweilige Tätigkeit, die man schon 1.000 mal durchgeführt hat zu automatisieren, wird ein Skript geschrieben:

Um mehr Fälle abdecken zu können, werden die Skripte mit der Zeit durch das Hinzufügen von Optionen (Entscheidungen) erweitert.

Diese Art der Automatisierung hat dreiBeschränkungen: 1. Beschränkte GültigkeitEin Skript ist für eine bestimmte Aufgabe gemacht. Wenn die passende Vorbedingung erfüllt ist, führt das Skript diese Aufgabe zu 100% aus. Wie ein Fließband!

Da die IT sich ständig verändert, verändern sich die Aufgaben und Skripte.

Diese Veränderung zieht enormen Verwaltungs- und Pflegeaufwand nach sich.

Aus einer Skriptsammlung wird schnell ein zentrales Tool.

Nur bei genau definierter Aufgabe ist die Funktion garantiert

Stetige Anpassungen machen Skripte komplex und erschweren die Verwaltung

Diese Art der Automatisierung hat drei Beschränkungen: 2. Beschränkte Wiederver-wendung von WissenIn einem Skript werden oft ähnliche oder gleiche Teilschritte bei der Lösungverschiedener Aufgaben durchgeführt.

Veränderungen an bestehenden Skripten verkomplizieren die Wiederverwendung von gleichen Teilen einer Bibliothek und erhöhen die Verwaltungskomplexität.

Notwendige Abstraktion erhöht den Entwicklungsaufwand.

Skrip

t 1Sk

ript

2

Um exakt gleiche Teilschritte nicht mehrfach zu schreiben, müssen sie in eine Bibliothek ausgelagert werden. Die Wiederverwendung bei ähnlichen Teilschritten sorgt für zusätzliche

Komplexität.

Diese Art der Automatisierung hat drei Beschränkungen: 3. Beschränkte Flexibilität bei vernetztem Wissen

Die einfachen Skripte sind schon lange geschrieben!

Um eine Verbesserung im Betrieb zu erreichen, muss das Wissen mehrerer Experten / Kompetenzbereiche kombiniert werden.

Das ist der Grund, warum man ein gewachsenes System nicht anfassen soll (Never change a running system).

Das ist der Grund, warum der IT-Betrieb nur mit großem Aufwand auf neue Anforderungen reagieren kann.

Firewall Net DB

Wenn ein Experte bei sich Änderungen vornehmen will, kann er das nicht ohne die anderen Experten – weil die Skripte angepasst werden müssen.

Zusammenfassung: Die drei Beschränkungen gängiger Automatisierung

1. Beschränkung der AnwendbarkeitGängige Automatisierung ist wie ein Fließband. Sie setzt voraus, dass man ihr genau die passende Aufgabe vorlegt, dann führt sie auf direktem Wege effizient zum gewünschten Ergebnis. Der Versuch diese Einschränkung aufzuweichen, führt zu komplexen und schwer zu pflegenden Verfahren.

2. Beschränkung der Wiederverwendung von WissenGängige Automatisierung setzt sich aus fest definierten Abläufen zusammen. Auch wenn Teile dieser Abläufe mehrmals verwendet werden können, tauchen diese in den einzelnen Abläufen wieder und wieder auf.

3. Beschränkung der FlexibilitätGängige Automatisierung wird von mehreren Experten gemeinsam erstellt. Sollen Änderungen vorgenommen werden, müssen die selben Experten oder zumindest die selben Kompetenzen wieder zusammengerufen werden. Je verzahnter das Wissen und je verzahnter die Automatisierung in sich, desto schwieriger wird eine Änderung („Never change a running system“).

Was bietet der IT-Markt an, um diese Beschränkungen zu umgehen?

Komplett automatisch durchgeführte Arbeit• Automatische Reaktion für hoch spezialisierte Anwendungsfälle,

z.B. Cluster Software etc. • Automatische Aufgabenerfüllung für extrem standardisierbare Aufgaben,

z.B. Data Center Automatisierung, Automated Provisioning etc.

Werkzeuge, die der Experte nutzt, um sich die Arbeit zu erleichtern• Automatische Vorarbeit für die manuelle Durchführung der eigentlichen

Aufgabe z.B. Event Corellation, Event Aggregation, Root Cause Analysisetc.

• Automatischer Ablauf nach manuell getroffenen Entscheidungenz.B. Automated Remediation etc.

Werkzeuge, mit denen komplexe Automatisierungsmechanismen verwaltet werden oder Arbeit an unqualifizierteres Personal delegiert wird• Verwaltungswerkzeuge für die Verwaltung standardisierter Abläufe

z.B. Run Book Automatisierung etc. • Verwaltungswerkzeuge für Vorschläge / Abläufe bei manueller Arbeit

z.B. Knowledge Repositories etc.

Trotz der vielen Automatisierungstools nimmt die Arbeitslast der Experten stetig zu!Warum?

Menschliche Experten liefern die besseren ErgebnisseMenschen bewältigen eine große Bandbreite an Aufgaben• Im Gegensatz zu einem Fließband kann ein Experte flexibel auf eine

Aufgabenstellung reagieren. Dort, wo die Automatisierung auf genau standardisierte Vorgaben angewiesen ist, kann der Mensch auch auf Aufgabenstellungen mit ähnlichen oder anderen Voraussetzungen eingehen.

Menschen verwenden dabei zunächst das schon vorhandene Wissen• Ein Experte arbeitet zunächst mit dem Wissen, das er sich angeeignet hat.

Wiederverwendung von Erfahrungen ist die Grundlage menschlichen Handelns.

Menschen stimmen sich bei Fragen oder geänderten Rahmen-

bedingungen ab• Auf geänderte Umgebungen reagieren Menschen entweder durch Anwendung

anderer Erfahrungen oder durch Abstimmung mit anderen Experten. Gleiches gilt, wenn sich während der Arbeit neue Fragestellungen, z.B. auf Grund mangelnder Anfangsinformationen ergeben.

Auch menschliche Experten haben Beschränkungen IBeschränkte Nachvollziehbarkeit• Aufgaben werden oft unter Druck durchgeführt. Dies hat zwangsläufig eine

mangelhafte Dokumentation zur Folge. Außerdem braucht man zur Rekonstruktion einer Experten-Handlungsweise fast immer die gleiche Expertise.

Beschränkte Verfügbarkeit • Ein Mensch kann immer nur eine Aufgabe absolut zeitgleich ausüben. Da

die Anzahl an Experten beschränkt ist, kann die Verfügbarkeit der passenden Expertise zu verträglichen Kosten niemals zu 100% garantiert werden.

Auch menschliche Experten haben Beschränkungen IIBeschränkte Bindung• Ein Mensch kann den Arbeitgeber wechseln. Das wertvolle Experten-

wissen wechselt mit ihm und damit nicht nur die Arbeitskraft bei der Problemlösung, sondern auch das Wissen über bereits vorgenommene Automatisierung.

Beschränkte „Lust“ auf „Maschinenjobs“• Die größte Stärke des Menschen, seine Kreativität und sein Drang etwas

Neues zu tun, wird beim Einsatz als IT-Experte, der immer wieder die selben Aufgaben löst, nie genutzt. Das sorgt mittelfristig für Frustration und deren Folgen.

Man bräuchte also eine Maschine (kein Werkzeug), die wie ein Mensch arbeitet. Aber wie arbeitet ein Mensch?

Menschliches Handeln zerlegt

Informations-Lage

Informations-Lage

Informations-Lage

Auf

gabe

InfoExtraktion Analyse

InfoExtraktion

Entschei-dung Umsetzung KontrolleVerifikation

Informations-Lage

Auf

gabe

Aktion

Arbeitet ein Mensch strukturiert an der Erfüllung einer Aufgabe, verwendet er diesen oder einen sehr ähnlichen Ablauf. Dabei setzt er sein Wissen ein, das er mit unterschiedlichen Methoden nutzt.

Beispielhaftes menschliches Handeln:Beispiel AnwendungWissen Wissens App (Methode)

Wissen

Info

rmati

ons-

gew

innu

ngAk

tion

Anal

yse

Ents

chei

dung

Aufgabe identifizieren

Logfile analysieren

Logs interpretieren

Erweiterung planen

Ausführbarkeit prüfen

Erweiterung durchführen

Resultat prüfen

Aufgabe abschließen

Beispielhaftes menschliches Handeln:Wissen, Methode, AnwendungWissen:• Der Pool an Erfahrung ist die Grundlage.

Methode:• Die Erfahrungen können unterschiedlich genutzt werden.

Anwendung:• Der Mensch erzeugt ein dynamisches „Skript“ in „Echtzeit“.

1. Aufgabe identifizierenEin gewissenhafter Mensch überprüft (z.B. durch Rückfrage oder Vergleich), ob er die Aufgabe richtig verstanden hat und (z.B. durch Erfahrungsvergleich), ob er sich zutraut diese zu lösen.

2. Analyse durchführen (Wiederholung wenn Aufgabe nicht beendet setzt hier ein)Mit der gegebenen Aufgabe und den gegebenen Informationen führt der Mensch eine Analyse durch, welches Wissen oder welche Erfahrungen er besitzt, um diese Aufgabe anzugehen. Stehen mehr Informationen zu Verfügung, können mehr Erfahrungen angewendet werden.

3. Entscheidung treffenAuf Grund der in der Analyse gewonnenen Erkenntnisse trifft der Mensch eine Entscheidung, welche Aktion er ausführen will (welches Wissen er anwenden will oder kann).

4. Aktion durchführenGemäß seiner Entscheidung führt der Mensch die gewünschte Aktion aus. Dabei passt er sein standardisiertes Wissen (seine Erfahrungen) der konkreten Umgebung (dem Kontext) an, in der jetzt gearbeitet wird.

5. Ergebnis kontrollieren (wenn Aufgabe noch nicht erfüllt, wieder zurück zu Analyse)Ein gewissenhafter Mensch überprüft immer die Ergebnisse seiner Aktionen. Hat die Aktion funktioniert? Hat sie das gewünschte Ergebnis erbracht? Auf diese Weise gewinnt er auch Informationen darüber, welches weitere Wissen er noch anwenden könnte.

6. Aufgabe abschließenIst das in der Aufgabe definierte Ziel erfüllt, schließt der Mensch die Aufgabe ab. Dazu gehört auch die entsprechende Kommunikation.

Zusammenfassung: Wie arbeiten Menschen?

Die Arbeitsmittel für den Menschen

Der IT-Experte muss drei Voraussetzungen erfüllen, um eine IT-Umgebung betreuen zu können:

Er braucht Informationen darüber „WAS ZU BETREIBEN IST“Er braucht Informationen darüber „WIE DER STATUS DIESER UMGEBUNG IST“Er muss das entsprechende „EXPERTEN-WISSEN“ mitbringen

UMGEBUNG ERGEBNISSEMENSCH

Experte

Wissen

Was ist zu betreiben?

Wie ist der Status?

Aktionen

Dokumentation

Dann kann er die gewünschten Ergebnisse (Erfüllung von an ihn gestellten Aufgaben in Form von Changes, Incidents, Problems, …) erzielen. Diese werden als Aktionen und Dokumentation dieser Aktionen umgesetzt.

Der arago AutoPilot

Der „Kollege Computer“

Die Arbeitsmittel für den AutoPilot

Dann kann er die gewünschten Ergebnisse (Erfüllung von an ihn gestellten Aufgaben in Form von Changes, Incidents, Problems, …) erzielen. Diese werden als Aktionen und Dokumentation dieser Aktionen umgesetzt.

Genau wie der menschliche Experte braucht auch der AutoPilot eine passende Arbeitsumgebung. Sie umfasst:

Zugang zum IT-Modell (Dependency Map,

MARS-Modell) oder „Was ist zu betreiben?“Zugang zum Monitoring oder „Wie ist der aktuelle Status?“Das dem AutoPilot beigebrachte Wissen

UMGEBUNG ERGEBNISSEAUTOPILOT

arago AutoPilot

Engine

Wissen

IT-Modell

Monitoring

Aktionen

Dokumentation

Wie arbeitet der AutoPilot?

Der AutoPilot führt kein festes Skript aus. Der AutoPilot stellt notwendige Aktionen Schritt für Schritt situativ zusammen. Dazu wählt der AutoPilot zunächst die auf die Situation passende Methode und anschließend wendet er diese Methode mit dem passenden Stück Wissen an. Der AutoPilot arbeitet also wie ein menschlicher Experte.

45 |

Toolbox / Level 2 Algorithmen

InfoExtraktion

Analyse Entscheidung Aktion

Wissens- / Erfahrungspool

Wählt zu einer gegebenen Situation die passende Methode und das passende Stück Wissen aus

Entscheidungsengine / Level 1 Algorithmen

A E

MARS-Modell & KIs

Das MARS-Modell definiert die Umgebung, die der AutoPilot betreiben soll.

Die Definition des MARS-Modells muss nicht 100% korrekt oder vollständig sein – so können auch starken Änderungen unterworfene Umgebungen problemlos automatisiert werden.

Das MARS-Modell ist eine strukturierte Darstellung der IT-Landschaft, sowohl aus geschäftlicher als auch aus technischer Sicht.

Das MARS-Modell stellt die Zusammenhänge und Abhängigkeiten von Applikation, Ressourcen, Software und Maschinen dar.

geschäftliche Sicht technologische Sicht

Das MARS-Modell

Die 4 Stufen des MARS-Modells

M = Maschine

A = Applikation

R = Ressource

S = Software

Ges

chäf

tlich

e S

icht

Tech

nisc

he S

icht

Aus fachlicher Sicht gilt ein Webportal als eine Applikation, welche gewisse Ressourcen für den Betrieb benötigt.

Diese Ressourcen sind hier:

– CMS: Content Management System, stellt Webcontent zur Verfügung– Applikation-Server: dynamischer Content (z.B. Shop-System)– Datenbank: hält die erforderlichen Daten für die Web-Applikation vor– Loadbalancer: verteilt die Last auf den Systemen

Einfach formuliert ist eine Applikation das, womit Benutzer arbeiten und Ressourcen sind diejenigen IT-Blöcke, die auch den Benutzern bekannt sind.

Das MARS-Modell am Bsp. eines Webportals

Diese beiden Ebenen stellen die businessrelevanten und organistorischen Teile der Unternehmens-IT dar.

A = ApplikationR = Ressource

Das MARS-Modell am Bsp. eines Webportals – geschäftliche Sicht

R

Webportal

DatenbankAppl.

Server CMS LB

A

Ges

chäf

tlich

e S

icht

Das MARS-Modell am Bsp. eines Webportals – technische Sicht

M

SMySQL Tomcat Apache FS

Win Linux Linux VM

Die beiden unteren Ebenen, Software und Hardware, stellen den technischen Bereich der Unternehmens-IT dar.

Tech

nisc

he S

icht

S = SoftwareM = Maschine

Mehrere Softwareknoten werden zu einer Ressource zusammengefasst, wenn sie 100% technisch voneinander abhängig sind.

MARS – Verbindung von geschäftlicher und technischer Sicht

Das MARS-Modell am Bsp. eines Webportals

Mit dem MARS-Modell kann die IT-Landschaft eines Unternehmens nicht nur aus technischer, sondern auch aus geschäftlicher Sicht abgebildet werden.

Ges

chäf

tlich

e S

icht

Tech

nisc

he S

icht

A

M

S

R

Webportal

DatenbankAppl.

Server CMS LB

MySQL Tomcat Apache FS

Win Linux Linux VM

Eine Umgebung wird von unterschiedlichen Personen unterschiedlich modelliert – das ist okay!

Neue Knotentypen können vorgeschlagen werden, um das MARS-Modell flexibel zu erweitern. Schlagen genügend Benutzer einen Knotentyp vor, wird er aufgenommen.

Benutzerdefinierte Attribute können zu Standard-Attributen werden, wenn genügend Benutzer dies vorschlagen.

Das MARS-Modell ist flexibel

Ein Knoten wird als XML-Struktur an den AutoPilot übergeben.

XML kann aus vorhandenen Daten erzeugt oder direkt editiert werden.

Die notwendigen Attribute werden durch das MARS-Modell festgelegt und validiert.

Alle XML-Editoren und Frameworks (z.B. Eclipse) bieten eine automatische Validierung.

Fehlt bei einem eingerichteten Knoten ein Attribut, so wird dies dem Bearbeiter des Knotens direkt angezeigt.

Schlägt die Validierung fehl, so muss der Bearbeiter die fehlenden oder fehlerhaften Attribute nachpflegen.

Das MARS-Modell

Das MARS-Modell ist ein schlankes, einfaches, auf Automatisierung abgestimmtes Modell zur Abbildung von IT-Landschaften.

Das MARS-Modell beschreibt und kategorisiert IT-Objekte innerhalb eines Systems und stellt die Beziehungen zwischen diesen dar.

IT-Objekte werden als Knoten in einem Netzplan dargestellt und miteinander verknüpft.

Die Knoten werden durch Attribute beschrieben. Diese Attribute bestehen sowohl aus Pflichtfeldern als auch aus zusätzlichen Informationsfeldern.

Ein Standardschema wird von arago ausgeliefert und kann individuell angepasst werden.

Damit erfüllt das MARS-Modell die Vorgabe:minimale Pflege, maximale Flexibilität

Die oft unrealistischen Anforderungen, die eine herkömmliche CMDB an die Pflege stellt, werden auf ein nutzbares Mindestmaß reduziert.

MARS ist eine CMDB Light-Version!

Fazit: Das MARS-Modell

Das MARS-Modell stellt dem AutoPilot das Wissen über die zu betreibende IT-Umgebung und deren Abhängigkeiten zur Verfügung. „Was ist zu betreiben?“

Der AutoPilot benötigt den Zugang zum Monitoring der IT-Umgebung. „Wie ist der aktuelle Status?“

Wie der menschliche Kollege benötigt der AutoPilot jetzt noch das anzuwendende Expertenwissen. „Wie wird die Aufgabe gelöst?“

Dieses Wissen erhält der AutoPilot in Form von Wissensbausteinen (=Knowledge Items (KI)).

Expertenwissen im AutoPilot

Ein Wissensbaustein (KI) ist vergleichbar mit einem „atomarisierten“ Teil eines Skriptes. Es sollte nur ein Befehl/ eine Entscheidung in einem KI abgelegt sein.

Der AutoPilot wählt aus dem Wissenspool die zur Erledigung einer Aufgabe notwendigen KIs. Diese führen Tätigkeiten aus, die:

– der Informationsgewinnung dienen, – über das weitere Vorgehen entscheiden oder – Aktionen ausführen, die die Aufgabe erledigen sollen.

Was versteht man unter einem Wissensbaustein?

KI KI KI KI KI

Skript

Die Pflege der Wissensbausteine

„Atomisiere“ eine Aufgabe

Ist das Wissen in kleinere

Entscheidungs-/Ausführungseinheiten

aufteilbar?

Definiere, WO sie durchgeführt

werden kann

Definiere, unter welchen

Voraussetzungensie angewandt werden kann

Definiere, WAS entschieden/

ausgeführt wird

Beschreibe, welche Attribute sich in

Issue oder Knoten nach Ausführung geändert haben

Definiere das ERGEBNIS

Ja

Nein

Definiere Teilaufgaben

Der Wissenspool

Wie kommt das Wissen in den Pool?

Heute ist es üblich, Wissen aus Communities und Foren im Web zu bekommen.

In der geplanten AutoPilot Community, können Kunden, die den arago AutoPilot im Einsatz haben, Wissensbausteine „sharen“.

Wer Wissen in den Pool einbringt, kann auch Wissen aus dem Pool entnehmen.

Voraussetzung ist die Einhaltung von bestimmten, allgemeinen Regel bei der Erstellung von Wissensbausteinen und ein definiertes Qualitätsmanagement.

61

WB-Wiki

arago

WB-PoolQM

Kunde n

Kunde 2Kunde 1

Die Vision – Eine Wissens-Community für den IT-Betrieb

Haben Sie noch Fragen?

arago Institut für komplexes Datenmanagement AGEschersheimer Landstr. 526 - 53260433 Frankfurt am MainTel: +49 (0) 69 405 680www.arago.dewww.automatisierungs-experten.de

Vorstand: Hans-Christian Boos, Martin FriedrichVorsitzender des Aufsichtsrats: Dr. Bernhard WaltherSitz: Kronberg im Taunus · HRB 5731 · Registergericht: Königstein i.TsUst.Idnr. DE 178572359 · Steuernummer 2603 003 228 43435

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.