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Automatisierung des IT-Service-Desk-Betriebs mit KI und Endpunktdaten – Tanium Tech Talks #155 – Videominiaturansicht
Deep-Dive-Modul

Automatisierung des IT-Service-Desk-Betriebs mit KI und Endpunktdaten – Tanium Tech Talks #155

Echtzeit-Endpunktintelligenz trifft auf autonome IT-Workflows: Tanium VP, Solution Architecture Saqib Khan zeigt, wie der Tanium AI Agent für ServiceNow die Incident-Triage, Ursachenanalyse und Problembehebung in einen geschlossenen, datengesteuerten Prozess verwandelt.

IT-Service Desk-Teams stehen vor einer vertrauten Reihe von Herausforderungen: Vorfälle, die ständig von Maschinen auf der ganzen Welt eingehen und jeweils eine Untersuchung, Ursachenfindung und Behebungsvalidierung erfordern, bevor die Lösung überhaupt beginnen kann. Die Zeit, die benötigt wird, um sich anzumelden, einen Benutzer zu kontaktieren, zur Diagnose des Problems zu wechseln und eine Behebung zu bestätigen, summiert sich schnell, und das Problem multipliziert sich, wenn das gleiche Problem stumm Hunderte anderer Maschinen gleichzeitig betrifft.

Der Tanium AI Agent für ServiceNow wurde entwickelt, um genau dies zu adressieren und Endpunktintelligenz in Echtzeit direkt in den Vorfallmanagement-Workflow zu integrieren, um Vermutungen zu eliminieren, die Untersuchungszeit zu reduzieren und datengesteuerte Entscheidungen im großen Maßstab zu ermöglichen.

In dieser Folge von Tanium Tech Talks führt Saqib eine Live-Demonstration des Agenten durch, der in einer echten ServiceNow-Umgebung läuft, die mit 1 500 Live-Computern verbunden ist, die von Tanium verwaltet werden. Er behandelt, wie der Agent neue Vorfälle automatisch analysiert, Live-Befehlszeilensensoren gegen den betroffenen Endpunkt ausführt, eine Grundursachenanalyse mit einem Vertrauenswert aufzeigt und eine Behebung empfiehlt oder durchführt – und das alles, ohne dass der Service Desk-Agent zwischen Tools schwenken, entfernt in die Maschine wechseln oder mit dem Benutzer interagieren muss.

Saqib erklärt auch die in den Agenten integrierten Leitplanken durch ein Konzept namens begrenzte Autonomie, wie der Agent Muster in der gesamten Flotte identifizieren kann, um Vorfälle zu verhindern, bevor sie auftreten, und was genau erforderlich ist, um zu beginnen. Sehen Sie sich die vollständige Folge unten an, um sie in Aktion zu sehen.

Wichtige Erkenntnisse

  • Das Kernuntersuchungsproblem: IT-Supportteams verbringen erhebliche Zeit mit der Untersuchung, Ursachenermittlung und Validierung, bevor sie mit der Behebung eines Problems beginnen können, und dasselbe Problem kann Hunderte anderer Maschinen gleichzeitig betreffen, ohne dass diese zusätzlichen Vorfälle effizient identifiziert oder verhindert werden können.
  • Abfrage und Aktion im Maßstab: Die Fähigkeit von Tanium, die Abfrage im Maßstab mit der Aktion im Maßstab zu kombinieren, macht sie zu einer Quelle der Wahrheit, die Ihnen nicht nur die Wahrheit sagt, sondern sie bestätigt und validiert, und ermöglicht es Ihnen, auf diese Wahrheit zu reagieren, sodass Sie Dinge schneller erledigen können, ohne 30 Minuten für die Untersuchung aufwenden zu müssen.
  • Agentische Triage in Sekunden: Wenn ein neuer Vorfall in ServiceNow erstellt wird, verbindet sich der Tanium AI Agent automatisch mit dem betroffenen Computer und überprüft jeden Prozess, jede CPU, jede Neustartzeit, wer zuletzt angemeldet ist und Dienste, die ausgeführt werden, und liefert eine Zusammenfassung dessen, was im aktuellen Zustand genau bemerkenswert ist, die mit dem Computer live mit Beweisen verbunden ist. Keine statische Momentaufnahme, kein Server, keine Datenbank – direkt vom Computer.
„Dies ist buchstäblich die Ausführung von Befehlszeilensensoren von Tanium auf der Maschine, die mit Live-Antworten zurückkommt. Jetzt wird es nicht mehr aufhören, bis es ein 100 %-Konfidenzniveau erreicht – dass es entweder ein hohes Vertrauen, ein geringes Vertrauen oder ein mittleres Vertrauen ist, basierend auf der Art der Daten, die von der Maschine live geschaltet werden. Das bedeutet also, dass die Argumentation hier eine echte KI ist, und die Argumentation mit Live-Telemetrie macht diese Sache so großartig.“
Tanium VP, Lösungsarchitektur Saqib Khan
  • Ursachenanalyse mit Vertrauensbewertung: Anstatt hochrangige Annahmen zu treffen, sammelt der Agent Live-Daten über mehrere Diagnosefragen hinweg, verbindet die Punkte und kommt zu einer Grundursache mit einer Vertrauensbewertung, um sicherzustellen, dass Entscheidungen evidenzbasiert und datengesteuert sind und nicht ein Risiko für den Kunden darstellen.
  • Begrenzte Autonomie und Leitplanken: Der Agent arbeitet innerhalb eines konfigurierbaren Zugriffskontrollrahmens unter Verwendung von Personas und Rollen, ähnlich wie Tanium RBAC, die begrenzen, was jeder Service Desk-Agent abfragen oder darauf reagieren kann, wobei zwischen autonomen Aktionen mit geringem Risiko wie dem Löschen eines Zwischenspeichers und Aktionen mit höherem Risiko wie dem Neustart einer Maschine unterschieden wird, die konfiguriert werden kann, um eine menschliche Genehmigung zu erfordern.
„Autonomie ist wichtig, muss aber durch Leitplanken gesteuert und begrenzt werden.“
Tanium VP, Lösungsarchitektur Saqib Khan
  • Vorfallvermeidung in der gesamten Flotte: Der Agent kann nicht nur den aktuellen Vorfall beheben, sondern die gesamte Flotte in Sekundenschnelle nach ähnlichen Mustern auf anderen Maschinen scannen, bevor sie Probleme verursachen. Dieser proaktive Ansatz, den Saqib als Vorfallvermeidung bezeichnet, bietet eine erhebliche Kapitalrendite.
  • Setup-Anforderungen und Verfügbarkeit: Der Einstieg erfordert ServiceNow ITSM und das Analyseprodukt sowie die zentrale Tanium-Plattform mit dem für eine tiefere Untersuchung und Autonomie empfohlenen Performance-Modul . Die Einrichtung dauert ca. 15 bis 20 Minuten, ohne dass eine Anpassung über die Token- und Persona-Konfiguration hinaus erforderlich ist, und der Agent ist derzeit kostenlos.

Zusätzliche Ressourcen