Recap: IBM Think 2020

Veröffentliche eine Notiz:

Auch in diesem Jahr hatte die IBM-Think-Digitalkonferenz einiges zu bieten: Quasi alle großen Themen, die zurzeit und in naher Zukunft für IT-Entscheider und Anwenderunternehmen relevant sind, wurden adressiert. Vorneweg natürlich Automatisierung und KI. Aber auch Hybrid-Cloud und Edge-Computing standen im Fokus und stießen auf großes Interesse der über 90.000 Online-Teilnehmer. Es folgt: Ein Rückblick. Eine Betrachtung. Eine Einschätzung.

Im Rahmen der analysierenden Betrachtungen werden insbesondere die Themen
· IBM Watson AIOps,
· Edge-Computing-Lösungen für das 5G-Zeitalter,
· IBM und Red Hat,
· Chatbot und Automatisierung
in unterschiedlicher Tiefe betrachtet.

IBM Watson AIOps

Die IT-Infrastrukturen widerstandsfähiger machen. IT-Architekturen optimieren. Den Betrieb der Unternehmens-IT zu automatisieren. Kosteneinsparungen erzielen. Störungen vermeiden; Downtime reduzieren. Das Problem beheben, bevor es auftritt. All das sind die Aufgaben, die IBM Watson AIOps zukünftig in Anwenderunternehmen erfüllen soll.

Wie das gehen soll? Mit reichlich Daten und KI: IBM Watson AIOps ist eine KI-gestützte Anwendung, die aus unternehmenseigenen Daten gespeist wird, hier insbesondere Protokolldaten der IT-Systeme. Diese Daten werden in einer semantischen Schicht aggregiert. Die verwendeten Modelle des maschinellen Lernens und der KI erkennen Probleme, bevor sie auftreten, und lösen sie regelmäßig automatisch. Diese Modelle optimieren und automatisieren den Betrieb der Systeme.
Die Relevanz von IBM Watson AIOps für Anwenderunternehmen erschließt sich aus drei zentralen Herausforderungen bzw. Trends im Bereich des Cloud-Computings und IT-Managements:
Erstens: die Anforderung, Arbeitsabläufe in der IT zu modernisieren, zu transformieren. Noch heute bearbeiten viele IT-Teams bei der Aussteuerung der Systeme oder der Problembehandlung Topologie- sowie Protokolldaten, Tickets, Alarmmeldungen aus unterschiedlichen Systemen und nutzen eher statische Kommunikationsmittel. Diese Arbeitsweisen müssen zwangsläufig durch neue Workflows abgelöst werden, basierend auf integrierter Kommunikation, integrierter Datenbereitstellung, statistischer Analyse und Automatisierung.

Zweitens: Hybrid und Multi-Cloud sind heute die Standard-Frameworks für den Betrieb der Unternehmens-IT. Studien und Analysen aus unterschiedlichen etablierten Quellen zeigen, dass zwischen 65 und 75 Prozent der Unternehmen, die die Public Cloud produktiv nutzen, auf mehrere Cloud-Anbieter zurückgreifen. Bedingt wird dieser Trend durch die Notwendigkeit, herstellerspezifische Stärken mit unternehmenseigenen Ressourcen zu kombinieren. Der Bedarf für Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen führt zu Komplexität, die bewältigt werden muss. Einerseits erkennen die IT-Entscheider, je vertrauter sie mit der Public- bzw. Hybrid- bzw. Multi-Cloud sind, dass sie ihre laufenden Ausgaben so optimieren müssen, dass die Leistung nicht beeinträchtigt wird.

Andererseits stehen die CIOs vor der Herausforderung, die richtige Kombination – die richtige Cloud-Strategie – zu finden und sie so zu operationalisieren, dass sie das Spannungsviereck aus Schnelligkeit, Skalierbarkeit, Agilität und Kosten befriedigen. Dies geschieht vor der Erkenntnis, dass es eigentlich keine „richtige“ Cloud-Strategie gibt. Beziehungsweise, dass die richtige Cloud-Strategie von der Überzeugung ausgeht, dass es keine richtige Cloud-Strategie gibt; dass es keine geben kann. Jedenfalls nicht für eine längere Zeit. Nicht bezogen auf einen Zeitraum, sondern höchstens auf einen Zeitpunkt. Einerseits ändert sich der Markt mit einer unfassbar brutalen Geschwindigkeit.

Andererseits ändern sich die Anforderungen der einzelnen Unternehmen gleichfalls in einer atemberaubenden Geschwindigkeit. Und diese Erkenntnis bedingt wiederum ein automatisiertes aktives Management der Infrastrukturen.

Drittens: fehlende Qualifikationen bzw. Qualifikationslücken beim effektiven und effizienten Betrieb der Cloud. Trotz zunehmender Erfahrung beim Cloud-Betrieb sind Qualifikationslücken im Kontext mit dem Betrieb einer effektiven Cloud-Umgebung sichtbar. Ein Vergleich aktueller Studien erhärtet die Wahrnehmung, dass vier Fünftel der Unternehmen mit Know-how-Mängeln kämpfen.
Nachdem die Relevanz von IBM Watson AIOps im Kontext der Bedarfe der Anwender skizziert wurde, ist noch ein Betrachten im Kontext des Gesamtmarkts sowie der IBM-Strategie notwendig, um IBM Watson AIOps umfassend zu bewerten: KI ist, neben Themen wie Quantum-Computing und insbesondere Red Hat als Schlüssel zum Markt, das Kernstück der IBM-Strategie. In diesem Zusammenhang sei en passant erwähnt, dass die Bedeutsamkeit von Red Hat auch bei Watson AIOps sehr deutlich sichtbar wird: Die Lösung baut nämlich auf der neuesten Version von OpenShift auf. Hierdurch ist IBM in der Lage, Watson AIOps über hybride Clouds und die lokale Infrastruktur laufen zu lassen.

IBM führt Watson AIOps zur richtigen Zeit in einen einerseits stark wachsenden, andererseits von zahlreichen Anbietern überfluteten Markt ein. IBM trifft hierbei auf die gesamte Klaviatur an möglichen Wettbewerbern: Hyperscaler, Spezialisten aus dem Bereich IT-Operations-Management, Start-ups, Open-Source-Projekte usw. Vorteil von IBM ist, auf der einen Seite gelernt zu haben, die grundlegenden Schwierigkeiten von KI und Analytik aus eigener Erfahrung einschätzen können. Und auf der anderen Seite die Kundenunternehmen auf die Neuausrichtung, insbesondere eine „Befähigung“ der IT-Organisation, im Kontext von Schulungen, Identifizieren von Anwendungsfällen mit realem Mehrwert und Datenaufbereitung unterstützen zu können.

Edge-Computing-Lösungen für das 5G-Zeitalter

IBM kündigte auf seiner Think-Digitalkonferenz neue Services und Lösungen an, die Anwenderunternehmen und insbesondere Telekommunikationsunternehmen sowie Cloud-Solution-Providern dabei helfen sollen, den Übergang in das „Edge-Computing im 5G-Zeitalter“ zu ermöglichen, zu beschleunigen. Und übt so einen ordentlichen Druck auf den gesamten 5G-Edge-Markt aus. Im Kern bündelt IBM die hauseigenen Kompetenzen aus den Bereichen Multi-Cloud-Management mit der Open-Source-Technologie von Red Hat (Stichworte hier: OpenShift und die Strategie „Run on Anything, Anywhere“) sowie mit Lösungen und Expertise eines breiten Partnernetzwerks; einem „IBM Edge Ecosystem“ sowie „IBM Telco Network Cloud Ecosystem“. In diesen Ökosystem-Partnernetzwerken konnte IBM eine Reihe etablierter Partner wie (auszugsweise) F5 Networks, Equinix, Cisco, Dell, Intel oder NVIDIA gewinnen.

Anwenderunternehmen brauchen 5G (im Zusammenhang mit Edge-Computing) immer dann, wenn sie Geschäftsmodelle oder Prozesse realisieren wollen, die bei niedriger Latenz hohe Datenmengen verarbeiten wollen sowie dann, wenn es bauartbedingt nicht durch andere, günstigere Funktechnologien realisiert werden kann. Cloud-Solution-Provider benötigen 5G- und Edge-Lösungen für eigene Services. Telcos brauchen geeignete Edge-5G-Lösungen, unter anderem eine Echtzeitdatenverarbeitung direkt am Mobilfunkmast.

Für die unterschiedlichen Bedarfe der definierten Zielgruppen hat IBM zahlreiche Services und Lösungen auf der Think 2020 vorgestellt. Im Stil eines einfachen Namedroppings eine kurze Aufzählung: IBM-Edge-Anwendungsmanager, IBM Telco Network Cloud Manager für Telekommunikationsnetze, IBM Visuelle Einblicke, IBM-Produktionsoptimierung, IBM Connected Manufacturing, IBM Asset-Optimierung, IBM Maximo Worker Insights, IBM Visual Inspector. Darüber hinaus werden auch neue Serviceteams aufgebaut, die die jeweiligen Kundenzielgruppen bedarfsgerecht unterstützen. Durch die Kombination aus Service und Lösung wird IBM einen starken Einfluss im Entscheidungsprozess der Unternehmen nehmen können.

Die Herausforderung für IBM wird es sein, das starke Portfolio in einem Markt durchzusetzen, der an ein Mexican Stand-off erinnert. Erstens: die Kunden. Zweitens: die Wettbewerber, nochmals aufgeteilt in Cloud-Provider bzw. Hyperscaler und (spezialisierte) Cloud-Native-5G-Edge-Anbieter sowie eben IBM. Herausforderung wird es sein, das Thema 5G-Edge so nah wie möglich zur Cloud und so weit wie möglich weg von den Hyperscalern zu positionieren. Denn gerade die Hyperscaler penetrieren den Markt extrem durch eine Kombination an strategischen Partnerschaften, Eigenentwicklungen und Übernahmen von Spezialanbietern.

Kurzum: Die Ankündigungen von IBM zum Thema 5G-Edge sind massiv. Sie setzen den Wettbewerb sicherlich kurzfristig unter Druck. Sei es kommunikativ. Sei es vom Portfolio. Gegenüber dem Wettbewerb, der nicht unter die Kategorie Hyperscaler fällt, kann sich IBM sicherlich mittel- bis langfristig durch die IoT- und KI-Kompetenzen sowie durch Red-Hat-Technologien abgrenzen. Kann einen signifikanten Vorteil erarbeiten. Gegenüber den Hyperscalern wird es mittelfristig durchaus schweißtreibender sein, die eigene Leistungsfähigkeit am Markt durchzusetzen.

Kurz angerissen: Red Hat und die EYE BEE M

Wie bereits dargestellt: Auf der diesjährig virtuell stattfindenden Digitalkonferenz IBM Think wurden zahlreiche Ankündigungen zu Edge-Computing, zu künstlicher Intelligenz oder Hybrid-Cloud gemacht. Dabei zog sich ein Thema wie ein roter Faden – NEIN – wie ein rotes Netz durch alle anderen Themen: Red Hat und Stärken, der Gedanke sowie die Ausrichtung von IBM bei Open-Source-Software. Und wird bei IBM über Red Hat gesprochen, wird zwangsläufig über die Containerisierungssoftware OpenShift gesprochen, die „überall“ zu finden ist. So baut exemplarisch Watson AIOps auf der neuesten Version von OpenShift auf. Die Mainframes werden durch OpenShift zu zentralen Elementen einer Cloud-Strategie von Banken, Versicherungen und Fluggesellschaften. Die Vorteile des Open-Source-Systems werden auch im Bereich 5G-Edge ausgespielt.

Kurzum: Red Hat ergänzt IBM strategisch und operativ. Vieles, wenn nicht alles, im Bereich Cloud bzw. Hybrid- und Multi-Cloud baut auf Red-Hat-Lösungen auf. Vieles im Bereich AI wird durch Red Hat erst ermöglicht. Vieles in Produktbereichen wie dem Mainframe wird durch Red Hat aufgewertet.

Chatbot und Automatisierung

Selbstredend hat sich IBM auf der Think 2020 auch mit Themen wie Automatisierung und Chatbots auseinandergesetzt. Zahlreiche Beispiele und Ansätze zeigten die heutige Leistungsfähigkeit der Bots auf. Angefangen als Komponenten in einem Omni-Channel-Ansatz bis hin zu Chatbots, die relevante Informationen im Kontext von Covid-19 liefern. Hierbei wurden insbesondere die zentralen Differenzierungen zum Wettbewerb herausgearbeitet. Sei es die KI-Kompetenz. Sei es die Methodenkompetenz, Stichwort: Chatbot Watson Assistant, oder sei es die Branchenkompetenz.

Warum ist das wichtig? In den vergangenen 18 bis 24 Monaten wurden zahlreiche Chatbot-Projekte gestartet. Und es wurde, zugespitzt gesagt, so viel Geld schlecht investiert und durch den Schornstein gejagt wie seit der Dotcom-Blase nicht mehr. Glaubt man den Auguren und Marktstatistikern, werden bereits jährlich weltweit um die 10 Milliarden Euro für Chatbots ausgegeben. Mit stark steigender Tendenz. Allerdings ist bei einer nüchternen Betrachtung der Nutzen vieler Projekte oftmals mehr als mangelhaft. Schlechte Daten. Schlechte Trainings. Schlechte Dialogkonzepte. Fehlende Integration in CRM- oder ERP-Systeme. Das alles sind nur einige Gründe, warum die Bot-Projekte scheitern.
IBM hat auf der Think gezeigt, dass die erzielten, die tatsächlich realisierten Ergebnisse von kognitiven Services, Chatbots und artverwandten Services erst einen Wettbewerbsvorteil bringen. Und es wurde gezeigt, worauf es ankommt. In Summe sehr interessante Erkenntnisse, die zur Überarbeitung der eigenen Bot-Strategie anregen.

Gesamteindruck Think 2020; quasi ein Fazit

IBM hat mit der virtuellen Digitalkonferenz Think 2020 gezeigt, wo der Bartel den Most holt. Hat gezeigt, was Masse ist. Hat gezeigt, wie sich das Unternehmen am Markt positioniert und die Kunden dadurch sinn- und mehrwertstiftend profitieren können. Ein klarer Blick auf das Portfolio. Eine deutliche Kante zu den ewigen und neuen Wettbewerbern. All das ist, all das war, die Think 2020: erkenntnisbringend. Inspirierend. Zum Denken anregend.