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AppDynamics: Application Intelligence im IoT

Karsten Flott, CER Sales Engineer Manager von AppDynamics, erklärt, weshalb Application Intelligence im IoT-Umfeld stets Berücksichtigung finden sollte.

Internet of things Bildquelle: © Roberto Rizzo - 123RF

Im Internet der Dinge geht schnell der Überblick verloren: Milliarden von Geräten, weitläufige Backend-Systeme, gigantische Massen an Daten in unterschiedlichsten Formaten und heterogene Anwendungsarchitekturen überfordern den menschlichen Beobachter. Auch herkömmliche Monitoring-Lösungen scheitern an dieser Komplexität. Sie können oft nur Teilbereiche überwachen – zum Beispiel die Verkaufszahlen an der Kasse oder die Performance-Metriken eines bestimmten Typs von Anwendungen. So entsteht niemals ein Gesamtbild und Zusammenhänge bleiben im Dunkeln verborgen. Wenn im Serverraum etwa eine Kontrollleuchte auf Rot springt, dann schlägt eine solche Lösung Alarm – doch die Auswirkungen dieses Fehlers auf den Tagesumsatz deckt sie nicht auf. In der Praxis führt das dazu, dass die IT-Abteilung möglicherweise die wirtschaftliche Dringlichkeit des Problems unterschätzt, während in einem anderen Teil des Firmengebäudes der CFO an seinem Schreibtisch sitzt und sich den Kopf über den vom Business-Analytics-Tool gemeldeten Umsatzrückgang zerbricht.

Zuverlässig aufdecken lässt sich der Zusammenhang zwischen technischer und wirtschaftlicher Performance nur dann, wenn alle Daten an einem zentralen Ort zusammenlaufen. Das ist die große Stärke von Application-Intelligence-Lösungen. Über SDKs und APIs lassen sich ihre Agents in alle Geräte integrieren, die über HTTPS kommunizieren und an das Internet angebunden sind. Anschließend sammeln sie Informationen über Verfügbarkeit, Anwendungs-Performance und Fehler, erfassen aber auch Nutzungsdaten und wirtschaftliche Metriken wie Verkaufszahlen und Umsatz. All diese Daten werden dann in Echtzeit aufbereitet, auf Korrelationen untersucht und in Dashboards abgebildet. Kommt es bei den Metriken zu Abweichungen, schlägt die Lösung Alarm und benennt mögliche Fehlerquellen.
Die folgenden Use Cases illustrieren den Mehrwert von Application Intelligence im IoT:

1. Betreiber von Set-Top-Boxen sparen Support-Kosten
Im Multimedia-Bereich stellen viele Unternehmen ihren Kunden Set-Top-Boxen zur Verfügung, oft in millionenfacher Ausführung. Die Geräte stehen zum Beispiel neben dem Fernseher und ermöglichen den Empfang besonderer Programme oder eröffnen andere zusätzliche Funktionalitäten. Die Herausforderung liegt – wie oftmals im IoT – in der mit konventionellen Mitteln nicht mehr zu überblickenden Zahl der Geräte. Fallen einzelne von ihnen aus, registrieren die Anbieter das in der Regel erst dann, wenn sich der Kunde telefonisch beim Support meldet.

Ein bekannter Anbieter von Set-Top-Boxen schätzt, dass Jahr für Jahr ungefähr 20 Prozent aller Kunden eine solche Meldung abgeben. Weil sich an jeden Anruf ein interner Melde- und Prüfprozess anschließt, verursacht das Kosten in Millionenhöhe. Hier hilft Application Intelligence: Werden die Boxen mit entsprechenden Agents ausgeliefert, können Anbieter Performance-Probleme proaktiv erkennen und in vielen Fällen bereits lösen, ehe der Nutzer von ihnen Notiz nimmt und zum Telefonhörer greift. Das erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern spart Kosten für Support-Tickets.

2. Autobesitzer verriegeln ihr Fahrzeug per Smartphone-App
Mit ihren Connected Cars haben Autobauer in den vergangenen Jahren viel zum Wachstum des IoT beigetragen. Für Application Intelligence finden sich hier zahlreiche Einsatzgebiete – ein ganz konkretes sind die Fahrzeug-Apps, die sich Autobesitzer auf ihrem Smartphone installieren können. Mit ihnen wird es zum Beispiel möglich, vom heimischen Sofa aus die Standheizung anzuschalten oder die Fahrzeugtüren zu verriegeln. Bei diesem Beispiel zielt der Einsatz von Application-Intelligence-Lösungen nicht nur darauf ab, die Kosten zu senken und Probleme schneller zu beheben, sondern er ist gewissermaßen Grundvoraussetzung: Autobauer müssen sicherstellen, dass das Verriegeln der Fahrzeugtüren per App in zehn von zehn Fällen funktioniert – andernfalls wäre es schlicht zu riskant, diese Funktion anzubieten.

Das Zusammenspiel der involvierten Systeme muss also immer perfekt klappen. Die App darf nicht crashen, das Smartphone muss Empfang haben, der Aufbau einer verschlüsselten Verbindung und die Kommunikation mit der Cloud müssen funktionieren. Und zu guter Letzt muss das Fahrzeug den empfangenen Befehl in die Tat umsetzen. Der Teufel steckt dabei im Detail: Bereits ein einzelner fehlgeschlagener API-Call oder eine falsche Codezeile bringen alles zum Einsturz. Um solchen Fehler auf den Grund zu gehen, bedarf es der richtigen Technologie. Application-Intelligence-Lösungen sind auf Basis der von ihren Agents gelieferten Daten in der Lage, den beschriebenen Prozess technisch abzubilden und mit der notwendigen Detailtiefe zu durchleuchten.