Alarmflut reduzieren mit KI-gestützter Gruppierung für MSPs

Managed Service Provider (MSPs) und IT-Dienstleister stehen vor der wachsenden Herausforderung, komplexe IT-Systeme ihrer Kunden zu überwachen – besonders wenn mehrere Tools gleichzeitig im Einsatz sind. Wenn jede kleine Störung einen Alarm auslöst, können Betriebsteams schnell von einer Flut an Alarmen überrollt werden.

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Dieser Artikel zeigt, wie ilerts intelligente Alarmgruppierung diese Flut eindämmt, indem zusammenhängende Alarme automatisch in den selben Alarmquellen korreliert werden. Das reduziert die Menge der Alarme, den Ticketing-Overhead und die Alarmbehandlung erheblich.

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Wir zeigen praxisnahe Beispiele mit N-able N-central für Monitoring und Freshservice für Ticketing, simulieren Alarm Szenarien und erklären, wie Sie ilert KI-Gruppierung einrichten und optimieren können. Die Tools dienen lediglich als Beispiel – ilert ermöglicht standardmäßig zahlreiche Integrationen mit weiteren Monitoring- und ITSM-Tools.

Das Problem: Alarm Überflutung in MSP-Umgebungen

Tools wie N-able N-central sind für MSPs unverzichtbar, um die Systeme ihrer Kunden proaktiv zu überwachen. Doch durch detaillierte Metriken und aggressive Schwellenwerte entstehen häufig hohe Mengen an Alarmen – besonders bei wiederkehrenden Problemen oder Kaskadeneffekten.

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Szenario 1: Systemressourcen Probleme aus N-central

Ein überwachter Ubuntu-Server von test_customer (UBUNTU-SRV-01) zeigt Anzeichen von mangelnden Ressourcen. Innerhalb von zehn Minuten löst N-central folgende Alarme aus:

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• CPU-Auslastung übersteigt 90 %
• Verfügbarer Speicher fällt unter 500 MB
• Mehrere fehlgeschlagene Login-Versuche
• Festplattenspeicher auf Root-Partition (/) unter Schwellenwert

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Ein anderer Server von test_customer2 (UBUNTU-SRV-02) löst parallel folgende Alarme aus:

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• Mehrere fehlgeschlagene Login-Versuche
• Festplattenspeicher auf Root-Partition (/) unter Schwellenwert

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Jedes dieser Ereignisse erzeugt einen separaten Alarm. Ohne intelligente Alarmgruppierung empfängt ilert sechs einzelne Alarme – obwohl sie klar im Kontext zueinander stehen. Die Folge:

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• Alarmflut lenkt vom eigentlichen Problem ab
• Manuelle Korrelation erfordert zusätzlichen Aufwand
• Längere Reaktionszeiten für das Support Team

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In RMM-lastigen Umgebungen summieren sich diese Ineffizienzen. Was gebraucht wird, ist ein intelligenter, kontextbewusster Ansatz, um ähnliche Alarme zu bündeln.

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Szenario 2: Eskalation eines Endnutzer Problems

Mehrere Nutzer von customer_alpha melden Probleme beim Einloggen in ein gemeinsames Kundenportal:

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• „Kann mich nicht im Portal einloggen – bekomme Timeout.“
• „Login dauert ewig, dann erscheint ein 502-Fehler.“
• „Einige Nutzer können das Dashboard überhaupt nicht aufrufen.“

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Jede dieser Meldungen löst über die Freshservice-Alarmquelle einen Alarm in ilert aus. Ohne Gruppierung wurden vier einzelne Alarme erzeugt.

Die Lösung: Intelligente Alarmgruppierung mit ilert KI

Um MSPs bei der Reduzierung von Alarmflut und der Beschleunigung der Reaktion zu unterstützen, bietet ilert KI eine intelligente Alarmgruppierung – eine Funktion, die ähnliche Alarme automatisch zu einem Alarm zusammenfasst.

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Schauen wir uns das erste Beispiel erneut an: sechs Alarme von N-able N-central zu CPU, Speicher, Festplatte und Login-Fehlern. Mit aktivierter AI Gruppierung in ilert werden diese automatisch anhand gemeinsamer Kontexte gebündelt, etwa:

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• Gleicher Zielkunde (z. B. test_customer)
• Gleicher Zielhost (z. B. UBUNTU-SRV-01)
• Kurzes Zeitfenster (z. B. innerhalb von 5 Minuten)
• Ähnliche Schlüsselwörter oder Tags (z. B. „memory“, „performance“, „server“)

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Wie funktioniert das?

ilert KI verwendet Vektor-Suche, um Alarme derselben Alarmquelle basierend auf semantischer Ähnlichkeit zu gruppieren. Jeder Alarm wird in ein Vektor-Embedding umgewandelt; Alarme mit ähnlichen Vektoren – also ähnlichem Inhalt – werden automatisch zusammengefasst.

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Sie können das Gruppierung Verhalten mit zwei zentralen Einstellungen steuern:

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• Grouping window – definiert das Zeitfenster, in dem ähnliche Alarme gruppiert werden können‍
• Similarity threshold – legt fest, wie ähnlich sich Alarme im Vektorraum sein müssen, um gruppiert zu werden

Weitere Details finden Sie in unserer Dokumentation zur KI-gestützten Alarmgruppierung.

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Szenario 1: N-able N-central – intelligente Gruppierung in Aktion

Im obigen Beispiel mit UBUNTU-SRV-01, überwacht durch N-central, werden innerhalb von fünf Minuten sechs Alarme ausgelöst. Mit aktiver AI-Gruppierung in ilert werden diese automatisch zu zwei gruppierte Alarme zusammengefasst.

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Szenario 2: Intelligente Gruppierung von Freshservice-Support-Tickets

Wird ilert KI auf der Freshservice-Alarmquelle aktiviert, werden semantisch ähnliche Alarme – ausgelöst durch Support-Tickets – zu einem einzigen Alarm gruppiert.

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Fazit

ilert bündelt für MSPs, die Remote-Monitoring- oder Ticketing-Tools einsetzen, durch intelligente Alarmgruppierung unübersichtliche Alarmfluten zu kontextreichen, handlungsrelevanten einzelnen Alarmen. Durch reduzierte Duplizierung und beschleunigtes Triage bleiben Ihre Teams effizient, reaktionsschnell und konzentriert auf das Wesentliche.

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