Update: Mo Copilot ist jetzt ein Agent! Erfahren Sie mehr über Mobot und Query Agent.
Die KI verändert Branchen in einem beispiellosen Tempo. Von generativen KI-Tools, die kreative Arbeit revolutionieren, bis hin zu KI-Assistenten, die Unternehmens-Workflows umgestalten, eines ist klar: Diese Technologie ist nicht länger ein Nice-to-have, sondern ein Must-have.
Aber wie sieht es mit DevSecOps aus – den Teams, die dafür verantwortlich sind, unsere modernen Apps und Infrastrukturen zu sichern und ihre Zuverlässigkeit zu gewährleisten?
Diese Teams stehen einer beängstigenden Realität gegenüber: riesige und wachsende Mengen an Logdaten, die es erschweren, Erkenntnisse zu gewinnen, die Sicherheitsverletzungen verhindern, Ausfallzeiten minimieren und die Leistung optimieren könnten.
Unser CEO, Joe Kim, stellte fest, dass viele KI-Lösungen keinen echten Mehrwert bieten und viele von ihnen zu sogenannten „KI-Washing“-Lösungen werden, die erst nach Problemen suchen, die sie lösen können. Wir haben einen anderen Ansatz gewählt. Anstatt KI um der KI willen einzusetzen, hat Sumo Logic ein System of Insight entwickelt, das selbst wenig erfahrene Entwickler und Sicherheitsteams in die Lage versetzt, Fehler zu beheben und Vorfälle zu untersuchen.
Hier kommt Sumo Logic Mo Copilot – der KI-Assistent, der speziell für DevSecOps entwickelt wurde. Copilot wurde konzipiert, um die Lücke zwischen einer überwältigenden Datenflut und handlungsorientierten Erkenntnissen zu schließen. Er befähigt Teams dazu, entschlossen zu handeln, nahtlos zusammenzuarbeiten und Probleme schneller zu lösen.
Um die Auswirkungen von Mo zu verstehen, haben wir mit Kui Jia, unserem VP of AI Engineering and AI, und John Visneski, unserem Chief Information Security Officer, gesprochen. Ihre Berichte zeigen, wie der Copilot die tägliche Arbeit von Security- und Development-Teams transformiert und alle Beteiligten – vom Junior-Mitarbeiter bis zum erfahrenen Experten – unterstützt.
Der Grund: Überwindung der Datenflut
DevOps-, Security- und IT-Operations-Teams versinken förmlich in der Telemetrie, die von modernen Anwendungen und deren Infrastruktur erzeugt wird. Logs sind dabei die wichtigste Instanz für entscheidende Erkenntnisse bei der Fehlersuche und bei Untersuchungen. Normalerweise kann jedoch nur eine Handvoll Power-User diese Logs effektiv abfragen und interpretieren. Das führt bei Vorfällen, in denen jede Sekunde zählt, zu Engpässen.
Die Anforderungen an Security-Teams könnten nicht höher sein. John erklärt: „Angreifer entwickeln sich schneller weiter als unsere Fähigkeit, Ressourcen zu skalieren und Personal zu schulen. Das Ergebnis? Überforderte Teams, die zu viel Zeit damit verbringen, in fragmentierten Tools nach Antworten zu suchen.“
Auf der Entwicklungsseite äußert Kui, dessen Team den Mo Copilot entwickelt hat, ähnliche Frustrationen: „Moderne Anwendungen sind extrem verteilt; vernetzte Dienste interagieren auf komplexe Weise miteinander und mit der zugrunde liegenden Infrastruktur. Die Fehlersuche in einer solchen Umgebung ist ohne die richtigen Tools mühsam und schlichtweg überwältigend.“
Ein Tag im Leben: Komplexität vereinfachen
Stellen Sie sich einen Junior-Security-Analysten vor, der am frühen Morgen auf eine Warnmeldung über ungewöhnliche Anmeldeversuche reagiert. Anstatt in Panik zu geraten, kann die Untersuchung mit einer einfachen Frage an Mo beginnen: Visualisiere die Anmeldeversuche pro Minute.
„Neben der Generierung von Ergebnissen aus der Log-Suche erstellt Copilot auch automatisch Diagramme der Ergebnisse“, erklärt John. „Zudem liefert er kontextuelle Einblicke, die potenzielle nächste Schritte darstellen. Jede Interaktion bereichert den Kontext und schlägt weitere Einblicke vor, sodass unsere Junior-Analysten den Vorfall sicher verstehen, lernen, Hypothesen zu bilden und diese als zusätzliche Fragen zu formulieren, um Probleme zu klären, bevor sie eskaliert werden.“
Das Team von Kui stand während eines kritischen Einsatzes vor einer ähnlichen Herausforderung. Ein Junior-Ingenieur, der einen Anstieg der API-Antwortzeiten untersuchte, fragte: „Warum sind die API-Antwortzeiten hoch?“
Kui stellt fest: „Copilot lieferte nicht nur relevante Daten, sondern schlug auch zusätzliche Einblicke vor, die sich auf die Auswirkungen und wahrscheinlichen Ursachen bezogen, einschließlich Antwortzeiten nach Service, Endpunkt, Geolocation usw. Es ist, als ob ein Senior-DevOps-Ingenieur sie Schritt für Schritt anleitet.“
Copilot Storylane
Die Kernfunktionen von Sumo Logic Mo Copilot
Die vier Funktionen von Copilot liefern drei Ergebnisse für DevSecOps-Teams: schnellere Incident Response, eine einheitliche Sicht auf Daten und vereinfachte Fehlerbehebung für alle Fähigkeitsstufen.
Interaktion in natürlicher Sprache mit Gesprächshistorie
Mo Copilot ermöglicht es Benutzern, Fragen in einfachem Englisch zu stellen, die automatisch in präzise Sumo-Logic-Abfragen übersetzt werden. Unsere Kunden vergleichen Copilot oft mit ChatGPT. Der Unterschied? Copilot wurde gezielt für die Fehlersuche und Untersuchungsszenarien im DevSecOps-Umfeld entwickelt.
Er ist mit Sicherheitsvorkehrungen ausgestattet, die zuverlässige, umsetzbare Ergebnisse liefern – oder schnell fehlschlagen, wenn sie außerhalb seines Rahmens liegen –, sodass die Nutzer immer den kontextbezogenen Sicherheits- oder Entwickler-Einblicken vertrauen können, die er bietet.
Diese Fähigkeit befähigt jedes Teammitglied, unabhängig von seinen technischen Kenntnissen Probleme schneller und sicherer zu lösen
Ergebnis: Schnellere Incident Response
KI-gesteuerte Fehlersuche
Copilot liefert nicht nur Daten; er bietet kontextbezogene Empfehlungen, die auf das jeweilige Problem zugeschnitten sind, und führt die Benutzer durch die Fehlersuche. Im Grunde weiß Mo, ob er einen Sicherheitsexperten oder einen Entwickler unterstützt, und nutzt diesen Kontext, um Empfehlungen zu geben, die genau auf diese spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
„Es ist, als hätte man bei jeder Untersuchung einen KI-gestützten Coach an seiner Seite“, erklärte John. „Copilot liefert nicht nur Rohdaten – er führt unser Team direkt zu den entscheidenden Erkenntnissen und spart so wertvolle Zeit.“
Durch die Bereitstellung verwertbarer Signale steigert Copilot die Produktivität und minimiert die Abhängigkeit von Senior-Experten, was zu schnelleren und genaueren Lösungen führt. Mit der Gesprächshistorie können Teams und Ersthelfer dort weitermachen, wo sie aufgehört haben.
Ergebnis: Vereinfachte Fehlersuche für alle
Insight-System
Mit strukturierten und unstrukturierten Logs, die in der Sumo Logic-Plattform konsolidiert sind, zentralisiert Copilot schnelle Einblicke für alle loggesteuerten Anwendungsfälle.
„Kein Wechseln zwischen verschiedenen Tools mehr“, fügt John hinzu. „Wir analysieren alles an einem zentralen Ort, was den Kontextwechsel reduziert und die Effizienz steigert. Für die gemeinsame Fehlersuche ist das ein absoluter Gamechanger.“
Dieser einheitliche Ansatz gewährleistet vollständige Transparenz und eliminiert blinde Flecken, so dass fundierte und schnellere Entscheidungen getroffen werden können.
Das Ergebnis: einheitliche KI-gestützte Erkenntnisse
Automatisierte Datenvisualisierung
Das Verständnis von Rohdaten kann eine Herausforderung sein, aber Copilot verwandelt sie in intuitive Dashboards und Visualisierungen, die automatisch auf die Abfrage und die Datenergebnisse zugeschnitten sind.
„Diese Visualisierungen verwandeln Abfrageergebnisse in handlungsorientierte Erkenntnisse“, erklärt Kui. „Das operative Monitoring für neue Features ist eine fortlaufende Anforderung. Mit Copilot können selbst neue Teammitglieder Logs schnell analysieren und Dashboards erstellen.“
Von der Identifizierung von Sicherheitsrisiken bis hin zur Optimierung der Performance – diese Visualisierungen sparen Zeit und steigern die Produktivität. Normalerweise erfordert das Erstellen von Dashboards und Visualisierungen viel Zeit und Ressourcen von erfahrenen Power-Usern. Mit Copilot ist diese Funktion jedoch für alle Benutzer zugänglich, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen.
Ergebnis: Schnellere Incident Response
Diese Funktionen basieren auf Amazon Bedrock. Die Sicherheits- und Compliance-Architektur stellt sicher, dass die Daten unserer Kunden privat und sicher bleiben – eine entscheidende Voraussetzung für die Akzeptanz von generativer KI.
Auf dem Weg zu KI-unterstützten DevSecOps
Mo Copilot basiert auf einer skalierbaren Grundlage, die täglich 3,5 Exabyte an Daten analysiert. Wie wir oft betonen, würden ohne diese Grundlage selbst die besten KI-Funktionen versagen.
Copilot ist nicht nur ein Tool; er ist ein intelligenter Teamkollege. Er schließt die Lücke zwischen Daten und Erkenntnissen und befähigt Teams dazu, ihre Fähigkeiten zu erweitern sowie schneller und smarter zu handeln. Und wir stehen erst am Anfang.
Testen Sie Copilot noch heute!
Möchten Sie mehr über Copilot erfahren? Besuchen Sie uns auf der AWS re:Invent.
Sie gehen nicht zur re:Invent? Laden Sie unseren Bericht zur Lösung Mo Copilot herunter oder testen Sie sie selbst in unserer kostenlosen 30-Tage-Testversion.
Lassen Sie uns gemeinsam die Komplexität von DevSecOps vereinfachen.
