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

IT-Service-Desk-Teams sehen sich mit einer Reihe bekannter und sich ständig verschärfender Herausforderungen konfrontiert: Es gehen ständig Meldungen von Systemen aus aller Welt ein, die jeweils eine Untersuchung, die Ermittlung der Ursache und die Überprüfung der Behebung erfordern, bevor überhaupt mit der Lösung begonnen werden kann. Die Zeit, die benötigt wird, um sich anzumelden, einen Benutzer zu kontaktieren, die Ursache des Problems zu ermitteln und eine Lösung zu bestätigen, summiert sich schnell, und das Problem verschärft sich noch, wenn dasselbe Problem gleichzeitig unbemerkt Hunderte anderer Rechner betrifft.

Der „ “ Tanium AI Agent für ServiceNow wurde genau zu diesem Zweck entwickelt: Er integriert Endpunktinformationen in Echtzeit direkt in den Workflow des Vorfallmanagements, um Spekulationen zu vermeiden, die Untersuchungszeit zu verkürzen und datengestützte Entscheidungen in großem 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 von Tanium verwalteten Live-Rechnern verbunden ist. Er erläutert, wie der Mitarbeiter automatisch neue Vorfälle analysiert, Live-Befehlszeilensensoren auf dem betroffenen Endpunkt ausführt, eine Ursachenanalyse mit einem „ -Vertrauensindex“ () erstellt und Abhilfemaßnahmen empfiehlt oder durchführt – und zwar ganz ohne dass der Service-Desk-Mitarbeiter zwischen verschiedenen Tools wechseln, eine Fernzugriffsverbindung zum Rechner herstellen oder mit dem Benutzer interagieren muss.

Saqib erläutert zudem die in den Agenten integrierten Sicherheitsvorkehrungen anhand eines Konzepts namens „begrenzte Autonomie“, wie der Agent Muster innerhalb der gesamten Flotte erkennen kann, um Vorfälle zu verhindern, bevor sie eintreten, und was genau erforderlich ist, um den Einstieg zu finden. Sehen Sie sich die gesamte Folge unten an, um dies in Aktion zu erleben.

Wichtige Erkenntnisse

• Das zentrale Problem bei der Fehlerermittlung: IT-Supportteams verbringen viel Zeit mit der Fehlerermittlung, der Ermittlung der Grundursache und der Validierung, bevor sie mit der Behebung eines Problems beginnen können. Dabei kann dasselbe Problem gleichzeitig Hunderte anderer Rechner betreffen, ohne dass es eine effiziente Möglichkeit gibt, diese zusätzlichen Vorfälle zu identifizieren oder zu verhindern.
• Abfragen und Maßnahmen in großem Maßstab: Die Fähigkeit von Tanium, Abfragen in großem Maßstab mit Maßnahmen in großem Maßstab zu kombinieren, macht das Unternehmen zu einer „Quelle der Wahrheit“, die Ihnen nicht nur die Wahrheit mitteilt, sondern diese auch bestätigt und validiert. So können Sie auf der Grundlage dieser Wahrheit handeln und Aufgaben schneller erledigen, ohne 30 Minuten mit Nachforschungen verbringen zu müssen.
• Agentengestützte Triage in Sekundenschnelle: Wenn in ServiceNow ein neuer Vorfall angelegt wird, stellt der Tanium AI Agent „ “ automatisch eine Verbindung zum betroffenen Rechner her und überprüft jeden Prozess, die CPU-Auslastung, den Zeitpunkt des letzten Neustarts, den letzten angemeldeten Benutzer sowie die laufenden Dienste. Dabei liefert er eine Zusammenfassung der genau relevanten Informationen zum aktuellen Zustand, die live vom Rechner mit entsprechenden Nachweisen abgerufen werden. Kein statischer Snapshot, kein Server, keine Datenbank – direkt vom Rechner.

“Hierbei werden buchstäblich Befehlszeilensensoren von Tanium auf dem Rechner ausgeführt, die Echtzeit-Antworten liefern. Nun wird der Vorgang erst dann beendet, wenn ein Konfidenzniveau von 100 % erreicht ist – wobei je nach Art der von der Maschine übermittelten Daten entweder ein hohes, ein niedriges oder ein mittleres Konfidenzniveau vorliegt. Das bedeutet also, dass es sich hier um eine echte KI handelt, und gerade das Schlussfolgern anhand von Echtzeit-Telemetriedaten macht diese Technologie so großartig.”

Saqib Khan, Vizepräsident für Lösungsarchitektur bei Tanium

• Ursachenanalyse mit Konfidenzbewertung: Anstatt allgemeine Annahmen zu treffen, sammelt der Mitarbeiter Live-Daten anhand mehrerer Diagnosefragen, setzt diese in Zusammenhang und ermittelt die Grundursache mit einer Konfidenzbewertung. So wird sichergestellt, dass Entscheidungen evidenzbasiert und datengestützt getroffen werden und kein Risiko für den Kunden darstellen.
• Begrenzte Autonomie und Sicherheitsvorkehrungen: Der Mitarbeiter arbeitet innerhalb eines konfigurierbaren Zugriffskontrollrahmens, der auf Personas und Rollen basiert – ähnlich wie bei Tanium RBAC. Dieser Rahmen schränkt ein, welche Abfragen oder Aktionen jeder Service-Desk-Mitarbeiter durchführen darf, und unterscheidet dabei zwischen autonomen Aktionen mit geringem Risiko, wie dem Leeren des Caches, und risikoreicheren Aktionen, wie dem Neustart eines Computers, für die eine menschliche Genehmigung erforderlich sein kann.

“„Autonomie ist wichtig, muss jedoch durch Leitplanken gesteuert und begrenzt werden.“

Saqib Khan, Vizepräsident für Lösungsarchitektur bei Tanium

• Vorbeugung von Vorfällen in der gesamten Flotte: Über die Behebung des aktuellen Vorfalls hinaus kann der Agent die gesamte Flotte innerhalb von Sekunden auf ähnliche Muster auf anderen Rechnern überprüfen – noch bevor diese zu Problemen führen. Dieser proaktive Ansatz, den Saqib als „Vorbeugung von Vorfällen“ bezeichnet, sorgt für eine beträchtliche Kapitalrendite.
• Systemvoraussetzungen und Verfügbarkeit: Für den Einstieg sind ServiceNow ITSM und das Produkt „Analysis“ sowie die Tanium-Kernplattform mit dem Modul „ “ erforderlich. Für eine eingehendere Analyse und mehr Autonomie wird das Modul „ “ empfohlen. Die Einrichtung dauert etwa 15 bis 20 Minuten, wobei außer der Konfiguration von Token und Personas keine weiteren Anpassungen erforderlich sind; der Agent ist derzeit kostenlos.

Weitere Ressourcen

• Wie Tanium und ServiceNow zusammenarbeiten, um KI-Agenten und IT-Workflows mit Echtzeit-Endpunktdaten zu versorgen: Erfahren Sie, wie die Echtzeitdaten von Tanium die KI-Agenten und Workflows von ServiceNow unterstützen, sodass IT-Teams sicher und in großem Maßstab in den Bereichen Vorfallmanagement, CMDB, Asset-Management, Patching und Schwachstellenmanagement handeln können.
• Was IT- und Sicherheitsteams über agentische KI wissen müssen, bevor sie diese in großem Maßstab einsetzen: „“ – Ein praxisorientierter Blick darauf, wohin sich agentische KI im Bereich Sicherheit und IT-Betrieb entwickelt, einschließlich der wichtigsten Vorteile, Risiken und Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen sollten, um sie verantwortungsbewusst einzuführen.
• Übersicht und technische Dokumentation zum Tanium AI Agent für ServiceNow: Technische Dokumentation zur Funktionsweise des Tanium AI Agent für ServiceNow, einschließlich der Verbindung zu Endgeräten, der Durchführung einer agentenbasierten Triage, der Erstellung von Ursachenanalysen und der Durchführung von Korrekturmaßnahmen innerhalb des ServiceNow-Incident-Workflows.
• So passen Sie Tanium für einen erfolgreichen Helpdesk an – Tanium Tech Talks #131 „“: Eine praktische Anleitung, die zeigt, wie neue und wachsende Teams Tanium für einen effizienten Helpdesk anpassen können – mit benutzerdefinierten Inhaltssätzen, RBAC-Rollen und Einzelansichten von Endgeräten, um die Bearbeitung von Tickets zu beschleunigen und gleichzeitig Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
• Einheitliche Endpunktansicht für Helpdesks – Tanium Tech Talks #129 „“: Ein praxisorientierter, detaillierter Einblick, wie die einheitliche Endpunktansicht von Tanium Endpunktdaten, Untersuchungen und Korrekturmaßnahmen auf einem einzigen, anpassbaren Bildschirm zusammenführt – und so Helpdesk- und IT-Teams dabei unterstützt, Probleme schneller zu diagnostizieren und Tickets zu lösen, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen.