arago autopilot (version 3.3)
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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
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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.
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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.
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