Name der Teilnehmerin: Tanja Hagemann
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Eine zunehmend vernetzte Gesellschaft, die im Kontext des 5G-Netzausbaus nach einem „Internet of Everything“ (IoE) strebt, muss sich zwangsläufig mit der Frage beschäftigen, wie sich zukünftig die Sicherheit und Stabilität einer hochgradig dynamischen und datengetriebenen Infrastruktur gewährleisten lässt. Dabei spielen insbesondere Cloud-Infrastrukturen eine Schlüsselrolle. Durch die zunehmende Virtualisierung von Diensten entsteht in der Cloud eine wachsende Komplexität, die es nahezu unmöglich macht, diese ohne zusätzliche Unterstützung und Automatisierung zu überwachen und ganzheitlich zu verwalten. Ununterbrochene Dienste mit garantierten Latenzzeiten und anderen QoS-Parametern sind jedoch für viele der datengesteuerten und autonomen IoE-Anwendungen zwingende Voraussetzung.
Das Ziel von ALMA ist die Konzeption und Entwicklung eines ganzheitlichen AIOps-Moduls für die automatisierte Wartung einer Public-Cloud-Umgebung. Hierzu werden neuartige Verfahren zur Aggregierung verschiedener Datenquellen entworfen und eine Kombination aus sowohl regelbasierten und statistischen Verfahren als auch Methoden des maschinellen Lernens implementiert. Insgesamt soll dadurch eine frühzeitige Erkennung von relevanten Performance-Anomalien und deren automatisierte Ursachenanalyse ermöglicht werden.
Software Campus-Partner: TU Berlin, Huawei
Umsetzungszeitraum: 02/2020 – 02/2022