Fehleranalyse in Logdaten
Riesige Mengen an Log-Dateien enthalten wertvolle Hinweise auf Fehlerursachen — die manuelle Auswertung ist zeitaufwendig, erfordert tiefes technisches Wissen und übersieht wichtige Muster.
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Wir führen Ihnen den Showcase im Gespräch vor. Ob eigene Daten eingesetzt werden können, stimmen wir vorher ab. Es gibt derzeit keinen öffentlichen Selbsttest.
Erstgespräch buchenWelches Problem löst der Showcase?
In modernen IT-Landschaften entstehen täglich riesige Mengen an Log-Dateien aus Anwendungen, Servern und Netzwerken. Diese enthalten wertvolle Informationen über Systemzustände, Fehler und Leistungskennzahlen. Die manuelle Auswertung ist jedoch extrem zeitaufwendig, erfordert tiefes technisches Wissen und birgt das Risiko, wichtige Muster oder Anomalien zu übersehen.
Dabei entstehen folgende Herausforderungen:
- Hoher Analyseaufwand durch unstrukturierte und umfangreiche Log-Daten
- Schwierigkeiten bei der Identifikation systemübergreifender Fehlerursachen
- Zeitverzögerungen bei der Fehlerbehebung durch manuelle Untersuchungsschritte
- Fehlende Skalierbarkeit und Transparenz bei komplexen IT-Infrastrukturen
Dadurch verlängern sich Ausfallzeiten, Supportkosten steigen und die Systemstabilität leidet.
Was wir im Gespräch vorführen
Durch den kombinierten Einsatz von klassischer und generativer Künstlicher Intelligenz kann die Fehleranalyse in Log-Dateien weitgehend automatisiert werden. Klassische KI-Methoden wie Anomalieerkennung, Clustering und Mustererkennung identifizieren Abweichungen und wiederkehrende Problemtypen, während generative KI-Modelle die Ergebnisse interpretieren und in verständliche Ursachenbeschreibungen übersetzen.
- Sammeln & Vorverarbeiten: Log-Dateien aus verschiedenen Quellen werden automatisch zusammengeführt und aufbereitet
- Anomalieerkennung: Klassische KI-Modelle identifizieren Abweichungen und Korrelationen
- Root-Cause-Erklärung: Generative KI analysiert Kontextinformationen und formuliert verständliche Ursachenbeschreibungen
- Fehlerberichte: Automatisierte Erstellung aussagekräftiger Berichte inklusive Handlungsempfehlungen
Business Case
Die automatisierte Root-Cause-Analyse reduziert die durchschnittliche Fehlerbehebungszeit um bis zu 60 %. Bei mehreren tausend Log-Ereignissen pro Tag ergibt das eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis:
- Schnellere Identifikation und Behebung von Fehlern
- Entlastung von IT-Teams und effizientere Ressourcennutzung
- Minimierung ungeplanter Ausfallzeiten
- Erhöhte Transparenz und kontinuierliche Verbesserung der IT-Systeme
Für wen ist das relevant?
- IT-Leiter
- Operations- und SRE-Teams
- CIO
- Leiter IT-Support
Themen für den Weg in den Betrieb
- Infrastruktur & Betrieb
- Datenschutz & Datenflüsse
- Authentifizierung & Zugriff
- Betriebsrat & Stakeholder
Auf der Suche nach der nächsten Herausforderung lassen wir uns auch gerne mal loben.
„Die Zusammenarbeit mit Aclue ist sehr vertrauensvoll und professionell. Vom ersten Sprint an lieferte das Aclue Team innovative Ergebnisse in einer atemberaubenden Geschwindigkeit.“
Mit eigenen Daten weitermachen?
Im Erstgespräch klären wir, wie sich das auf Ihre Prozesse und Dokumente übertragen lässt.
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Marcel
Head of Operations
„Bringt eure Idee mit — wir sagen euch ehrlich, ob und wie sie sich rechnet."
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