Verbesserung des Medienbetriebs mit verbesserter Beobachtbarkeit und KI

Die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz (KI), auch in Branchen wie Medien und Unterhaltung, treibt den globalen AIOps-Markt an. Mit einem Volumen von 11,7 Mrd. USD im Jahr 2023 wird dieser Markt bis 2028 schätzungsweise 32 Mrd. USD überschreiten und mit einer CAGR von 22,7 % wachsen.

Der Einsatz von KI trägt 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 Anwendungsverfügbarkeit, die Kundenerfahrung und die Leistung auswirken, trägt dies wesentlich dazu bei, den Umgang mit zeitkritischen Video-Streaming-Vorgängen, einschließlich Live-Sport, zu verbessern.

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 Problemlösungen, die verbesserte Überwachung der Benutzererfahrung, fortschrittliche Analysen für prädiktive Erkenntnisse, Hybrid- und Multi-Cloud-Management sowie kontextbezogenes Incident Management vorangetrieben.

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

Der größte 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-Lösungen wie Zabbix, DataDog usw. Damit wird ein Weg zu einer standardisierten Telemetriedatenerfassung für Videostreaming- und IT-Infrastrukturbeobachtungsdatentypen, einschließlich User Journeys, Erfahrungsparadigmen, Sondenwarnungen, Anwendungs- und Geräteprotokollen, Metriken und Traces geschaffen. Dies wiederum bedeutet, dass neue, innovative Observability-Tools entstehen, die auf spezifische Anwendungsfälle 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 Datenströme als Quelle für 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 Lösungen. Es ist daher klar, dass es für Ingenieurbüros ungenutzte Möglichkeiten gibt, neue Tools und Frameworks zu entwickeln, um Lücken im derzeitigen Ökosystem der Beobachtbarkeit zu schließen.

KI und maschinelle Lerntechnologien werden die Beobachtbarkeit durch bessere Einblicke und algorithmische Vorhersagen vorantreiben, während Beobachtungstechniken wie Logs, Metriken und Traces dabei helfen, genau zu verstehen, was in der Hardware- und Software-Pipeline des Medienökosystems 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 tatsächlich 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 übergehen wird, der in der Lage ist, Probleme vorherzusehen und zu beheben, noch bevor sie sich manifestieren und größere Auswirkungen auf die Erfahrung haben. Der Schlüsselfaktor für den Erfolg ist dabei die Nutzung der neuesten Entwicklungen in der LLM-basierten Analyse, der prädiktiven Analytik und fortschrittlicher maschineller Lernmodelle, um potenzielle Ausfälle 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 Störungen minimieren und das Benutzererlebnis verbessern.