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Automatisierung von Postmortem-Berichten mit KI

Zsuzsanna Borovszki
September 18, 2024
Table of Contents:

Wie KI Postmortem-Berichte verbessert

Postmortem-Berichte sind für das Incident-Management von entscheidender Bedeutung, da sie IT-Teams helfen, aus vergangenen Fehlern zu lernen und zukünftige Probleme zu vermeiden. Bislang war die Erstellung dieser Berichte ein langsamer, mühsamer Prozess, bei dem die Teams Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und die Störung nachvollziehen mussten. Mit KI und Large Language Models (LLMs) wird dieser Prozess jedoch schneller und smarter und bereitet weniger Kopfzerbrechen.

KI-gestützte Postmortems rationalisieren die Analyse von Störungen, indem sie unterschiedliche Datenquellen - wie Chatprotokolle, Alarmierungen und historische Incident-Reports - in eine zusammenhängende, detaillierte Ereignisbeschreibung umwandeln. Diese Modelle analysieren riesige Datenmengen und heben Schlüsselmomente hervor, wie zum Beispiel getroffene Entscheidungen und ergriffene Maßnahmen, so dass die Teams Störungen im Detail überprüfen können. Durch die Automatisierung dessen, was früher eine manuelle Aufgabe war, spart KI Zeit und liefert genauere Erkenntnisse.

Nutzung von LLMs für effizientes Postmortem-Reporting

Was sind LLMs? Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche KI-Systeme, die mit umfangreichen Textdaten trainiert wurden und dadurch in der Lage sind,  Text zu verstehen und Texte zu erzeugen, die wie von Menschen erstellt wirken. Sie wandeln komplexe Informationen - zum Beispiel Chatprotokolle, Alarmierungen und Incident-Reports - in klare, umsetzbare Erläuterungen um. LLMs konvertieren Text in numerische Darstellungen (Einbettungen), die dem Modell helfen, Beziehungen und Kontext zu erfassen.

Dieser Prozess erforderte früher eine stundenlange manuelle Zusammenstellung, aber die KI automatisiert ihn jetzt und erstellt in kürzester Zeit umfassende Berichte. LLMs analysieren die Daten, um Schlüsselelemente wie getroffene Entscheidungen und durchgeführte Maßnahmen hervorzuheben und gleichzeitig Muster über mehrere Störungen hinweg zu erkennen. Dies ermöglicht eine effiziente Postmortem-Analyse und liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Prozesse, Trainings und die Systemleistung verbessert werden können. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihr Incident-Management optimieren und sicherstellen, dass keine wichtigen Details übersehen werden.

Postmortem generation bei ilert

Die Vorteile von KI-unterstützten Postmortems

ilertKI beschleunigt nicht nur den Prozess der Postmortem-Erstellung, sondern bietet auch einen großen Mehrwert:

  • Konsistenz: Jeder Bericht hat die gleiche Struktur und die gleiche Detailtiefe, was den Vergleich von Störungen und das Erkennen von Mustern im Laufe der Zeit erleichtert.
  • Unvoreingenommenheit: Da sich KI auf Daten und Fakten stützt, werden persönliche Voreingenommenheiten ausgeschlossen und so ein objektiver und genauer Blick auf die Störung ermöglicht.
  • Bessere Erkenntnisse: KI kann eine Vielzahl von Daten durchforsten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die bei einer manuellen Überprüfung möglicherweise übersehen werden, und so ein umfassenderes Verständnis des Problems vermitteln.
  • Praktische Empfehlungen: Durch die Untersuchung vergangener Störungen kann die KI umsetzbare Schritte vorschlagen, um zu verhindern, dass sich derselbe Vorfall wiederholt.
Ein Beispiel für einen Post-Mortem-Bericht, der von ilert AI erstellt wurde

KI-generierte Postmortem-Berichte von ilert

Bei ilert nutzen wir die außergewöhnlichen Fähigkeiten der KI, um effizientere Postmortem-Berichte zu erstellen. Unser System lässt sich in Ihre Chat-Tools wie Slack und Microsoft Teams integrieren und scannt alle Incident-bezogenen Informationen, einschließlich der Details einer Alarmierung und der Timeline, um automatisch Postmortem-Dokumente zu erstellen, die die wichtigsten Details zusammenfassen und verwertbare Erkenntnisse bieten. Unten sehen Sie ein Beispiel für einen Postmortem-Bericht, der von der ilertAI erstellt wurde.

Nur auf Englisch verfügbar

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