Ein Leitfaden zur Erstellung von Incidents aus Alerts mit Atlassian Intelligence

Wenn Sie jemals in einem IT-Ops-Team Rufbereitschaft hatten, kennen Sie das Prozedere. Die Alerts (Benachrichtigungen) hören einfach nicht auf. Meldungen prasseln von jedem Monitoring-Tool ein, das Sie besitzen, und erzeugen einen konstanten Informationsfluss, der es schwierig macht, einen echten Brandherd zu erkennen. Der Versuch, manuell einen Incident zu erstellen für jedes potenzielle Problem, ist ein zeitaufwendiger Prozess, bei dem Details per Copy-and-Paste in ein Ticket übertragen werden. Das kann sehr belastend sein und – was noch wichtiger ist – es bedeutet, dass kritische Incidents länger brauchen, bis sie bearbeitet werden.

Genau dieses Problem verspricht die KI-Automatisierung zu lösen. Die Idee dahinter ist ein intelligenterer und schnellerer Weg für die Incident-Response (Reaktion auf Vorfälle), damit sich Ihr Team auf die Behebung der Fehler konzentrieren kann. Atlassian bietet hierfür eine eigene Lösung mit Atlassian Intelligence an, die Teams dabei helfen soll, Ordnung in das Volumen des Alert-Managements zu bringen.

In diesem Leitfaden werfen wir einen praktischen Blick darauf, wie Atlassian Intelligence die Erstellung von Incidents aus Alerts handhabt. Wir gehen durch, was die Funktion leistet, was sie gut kann und – ebenso wichtig – welche zentralen Aspekte Sie bei der Einrichtung beachten sollten.

Wie erstellt Atlassian Intelligence Incidents aus Alerts?

Atlassian Intelligence, die Sie vielleicht auch unter dem Namen Rovo kennen, ist eine Schicht von KI-Funktionen, die in die Produkte von Atlassian integriert ist, einschließlich des weit verbreiteten Jira Service Management (JSM). Im Bereich des Incident-Managements besteht der Hauptzweck darin, die Flut eingehender Alerts Ihrer Monitoring-Tools zu analysieren, Muster zu erkennen und Ihnen dabei zu helfen, tatsächliche Probleme einfacher in formale Incidents zu eskalieren.

Sie können es sich wie einen intelligenten Filter für Ihr Rufbereitschafts-Team vorstellen. Anstatt dass jemand manuell Dutzende ähnlicher Alerts durchlesen muss, um herauszufinden, was los ist, gruppiert die KI diese zusammen. Von dort aus hilft sie bei der Erstellung eines Incidents, indem sie basierend auf den Alert-Daten einen Titel, eine Beschreibung und sogar eine Prioritätsstufe vorschlägt.

Das Gesamtziel ist es, manuelle Arbeit zu reduzieren und konsistentere Incidents zu erstellen. Indem diese initiale Erkennungs- und Triage-Phase beschleunigt wird, können Sie den gesamten Incident-Lebenszyklus verkürzen und Ihre mittlere Lösungszeit (Mean Time to Resolution, MTTR) verbessern.

Kernfunktionen für die Erstellung von Incidents aus Alerts

Wie sieht das nun in der Praxis aus? Das System von Atlassian zur Umwandlung von Alerts in Incidents stützt sich auf einige Kernfunktionen, von der intelligenten Gruppierung bis hin zu konfigurierbaren Automatisierungsregeln.

KI-gestützte Gruppierung und Zusammenfassung

Eine der unmittelbar nützlichsten Funktionen ist die Art und Weise, wie die KI ähnliche Alerts automatisch gruppiert. Dies ist eine direkte Antwort auf das klassische Problem der Alert-Müdigkeit (Alert Fatigue), bei der Ingenieure so viele Benachrichtigungen erhalten, dass es schwierig wird, die kritischsten zu identifizieren.

Die KI scannt Alert-Titel, Beschreibungen und andere Daten auf Ähnlichkeiten. Wenn beispielsweise Ihre Datenbank einen stark ausgelasteten Tag hat und fünf leicht unterschiedliche „High Latency“-Alerts von verschiedenen Knoten sendet, ist die KI intelligent genug zu erkennen, dass diese alle mit demselben Ereignis zusammenhängen. Sie bündelt diese in einer einzigen Gruppe und liefert Ihnen eine kurze Zusammenfassung, damit Ihr Team die Situation auf einen Blick versteht, ohne jede einzelne Zeile lesen zu müssen. Das ist ein sehr effektiver Weg, um eingehende Daten zu organisieren.

Halbautomatische Incident-Erstellung

In den meisten Fällen ist bei der Erstellung eines Incidents mit Atlassian Intelligence ein menschlicher Prüfer involviert. Das System ist so konzipiert, dass eine Person in den Prozess eingebunden bleibt. Ein Ingenieur in der Rufbereitschaft sieht einen Alert (oder eine Gruppe davon), der schwerwiegend erscheint, und initiiert den Prozess durch Klicken auf „Incident erstellen“.

Hier agiert die KI als hilfreicher Assistent. Sie füllt das neue Incident-Formular vorab aus – mit einem vorgeschlagenen Titel, einer detaillierten Beschreibung und einer Prioritätsstufe, die alle aus dem Inhalt des Alerts extrahiert wurden. Der entscheidende Punkt ist, dass dies eine Expertenprüfung ermöglicht. Der Ingenieur kann die Vorschläge der KI sichten, Anpassungen vornehmen und dann bestätigen, um den Incident offiziell zu erstellen. Es ist ein robuster Copilot, der den Prozess erheblich beschleunigt.

Automatisierungsregeln für die autonome Erstellung

Wenn Sie eine vollständig autonome Automatisierung anstreben, können Sie dies über zusätzliche Einstellungen konfigurieren. Dies geschieht entweder durch die Konfiguration von Automation for Jira oder Incident-Regeln, einer leistungsstarken Funktion, die ursprünglich Teil von Opsgenie war.

Diese Tools arbeiten nach der einfachen Logik „Wenn dies, dann das“. Ein Jira-Administrator kann eine Regel aufstellen wie: „Wenn ein Alert mit 'Priorität: Kritisch' eingeht UND die Quelle unsere Hauptproduktionsdatenbank ist, dann erstelle automatisch einen neuen Incident.“ Wenn diese spezifischen Bedingungen erfüllt sind, wird ein Incident automatisch erstellt und zugewiesen. Dies eignet sich hervorragend für vorhersehbare, kritische Fehlerszenarien und verdeutlicht, wie Jira Administratoren eine präzise Kontrolle über ihre Workflows ermöglicht.

Überlegungen zur Nutzung von Atlassian Intelligence

Obwohl die KI von Atlassian ein großer Fortschritt ist, gibt es einige Punkte zu beachten, insbesondere für Teams, die neben ihrer Atlassian-Suite eine Vielzahl anderer Tools einsetzen.

Tiefe Integration im Atlassian-Ökosystem

Ein bemerkenswerter Aspekt ist, dass Atlassian Intelligence darauf ausgelegt ist, innerhalb des Atlassian-Ökosystems zu glänzen. Es funktioniert hervorragend, wenn Ihre Runbooks, Dokumentationen und Verfahren in Atlassian-Produkten wie JSM und Confluence gespeichert sind.

Viele Unternehmen nutzen jedoch auch externe Tools für spezifische Anforderungen. Ihr Team verwendet vielleicht ein Google Doc für die Zusammenarbeit oder Standardarbeitsanweisungen in Notion, während Kundendetails in einem Helpdesk wie Zendesk liegen könnten. Während sich die KI von Atlassian auf die eigene Suite konzentriert, bleibt sie ein mächtiges Werkzeug für diejenigen, die sich diesem Ökosystem verschrieben haben.

An dieser Stelle kann ein Tool wie eesel AI eine komplementäre Ergänzung sein. Es ist als Intelligenzschicht konzipiert, die sich mit verschiedenen Wissensquellen verbindet (über 100 verschiedene Quellen). Es kann Informationen aus Google Docs, Wikis und anderen Apps ziehen, um seiner KI ein umfassendes Bild der Lage zu vermitteln, und arbeitet so Hand in Hand mit Ihrem Jira-Setup.

Fortgeschrittene Konfiguration für maßgeschneiderte Automatisierung

Wie bereits erwähnt, erfordert das Erreichen einer vollständigen Automatisierung eine engagierte Einrichtung. Es ist ein Jira-Administrator nötig, der eine Bibliothek von Automatisierungsregeln aufbauen, testen und pflegen kann. Dies stellt sicher, dass die Automatisierung exakt auf die spezifische Logik und die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.

Dieses Maß an Kontrolle ist ideal für Teams, die eine präzise Aufsicht wünschen. Im Gegensatz dazu ist eesel AI für eine schnelle Einrichtung durch jedermann konzipiert. Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen mit einfachen Integrationen verbinden und KI-Workflows in kürzester Zeit in Betrieb nehmen. Dies bietet eine weitere Option für Teams, die schnell vorankommen möchten, ohne eine tiefgehende Admin-Konfiguration zu benötigen.

Gezielte Flexibilität für benutzerdefinierte Aktionen

Die Automatisierung von Atlassian ist exzellent darin, Aktionen innerhalb der Atlassian-Suite auszuführen, wie das Erstellen von Tickets, das Hinzufügen von Kommentaren oder das Aktualisieren des Status eines Vorgangs.

Wenn die Behebung eines Incidents die Interaktion mit einem externen System erfordert – etwa das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify oder das Überprüfen einer internen Datenbank – können Teams Webhooks oder benutzerdefinierte Integrationen nutzen.

eesel AI ergänzt dies durch eine anpassbare Workflow-Engine, die benutzerdefinierte API-Aktionen umfasst. Sie können Ihrem KI-Agenten beibringen, wie er Echtzeit-Informationen aus verschiedenen Drittsystemen abruft. Das bedeutet, er kann neben Jira arbeiten, um bei der Lösung von Incidents zu helfen, indem er zusätzliche Daten sammelt, die Ihr Team benötigt.

Jira Service Management Preisgestaltung

Es ist auch wichtig, die Investition zu berücksichtigen. Die Funktionen von Atlassian Intelligence sind in bestimmten Tarifen verfügbar. Um die KI-gestützte Alert-Gruppierung und Incident-Erstellung zu nutzen, benötigen Sie einen Premium- oder Enterprise-Plan für Jira Service Management. Diese Pläne bieten den robustesten und ausgereiftesten Funktionsumfang.

Da die Opsgenie-Funktionen in JSM integriert wurden, ist Ihr JSM-Plan ausschlaggebend für den Zugriff auf diese fortschrittlichen KI-Funktionen.

Plan-Stufe	KI für Incident-Erstellung	Bestens geeignet für
Free	Nicht verfügbar	Kleine Teams, die gerade erst mit grundlegendem Ticketing beginnen.
Standard	Nicht verfügbar	Wachsende Teams, die Kern-ITSM-Funktionen benötigen.
Premium	Inklusive (Alert-Gruppierung, KI-gestützte Incident-Erstellung)	Teams, die ein robustes, KI-gestütztes Incident-Management benötigen.
Enterprise	Inklusive (Alle Premium-Funktionen + erweiterte Kontrollen)	Große Organisationen mit komplexen Sicherheits- und Governance-Anforderungen.

Diese Preisstruktur spiegelt den professionellen Charakter dieser Tools wider. Für Teams, die ein anderes Preismodell suchen, bietet eesel AI unkomplizierte Optionen an. Alle Kernprodukte, einschließlich des autonomen KI-Agenten und der KI-Triage-Tools, sind über alle Pläne hinweg zugänglich, wobei die Kosten auf der KI-Nutzung basieren.

Ein flexiblerer Ansatz für automatisiertes Incident-Management

Betrachtet man die Optionen, so bietet plattformnative KI eine sichere und vereinheitlichte Erfahrung. Gleichzeitig suchen moderne Teams oft nach Wegen, ihr Wissen über verschiedene Silos hinweg mit flexibler Automatisierung zu verbinden.

Genau deshalb wurde eesel AI entwickelt: um eine leistungsstarke und anpassungsfähige Alternative zu bieten, die mit den Tools zusammenarbeitet, die Sie bereits nutzen, einschließlich JSM. Es ist als Intelligenzschicht gedacht, die auf Ihrem bestehenden Technologie-Stack aufsetzt und Ihre Möglichkeiten mit Jira erweitert.

Mit eesel AI können Sie:

• Ihr gesamtes Wissen verbinden: Verknüpfen Sie JSM mit Confluence, Google Docs, Slack-Konversationen und sogar vergangenen Tickets aus anderen Helpdesks.

• In wenigen Minuten einsatzbereit sein: Die Plattform ist Self-Service. Dank Ein-Klick-Integrationen sehen Sie schnell Ergebnisse.

• Alles mit Vertrauen testen: Nutzen Sie den Simulationsmodus, um genau zu sehen, wie die KI Tausende Ihrer vergangenen Alerts und Tickets bearbeitet hätte. So können Sie das Verhalten feinabstimmen, bevor Sie es aktivieren.

Optimierung der Incident-Response mit Atlassian Intelligence

Atlassian Intelligence bietet einen soliden und zuverlässigen Einstiegspunkt für Teams, die tief im Atlassian-Ökosystem verwurzelt sind und die automatisierte Incident-Erstellung erkunden möchten. Es ist eine ausgereifte Plattform, die effektiv hilft, Rauschen zu reduzieren und manuelle Schritte zu beschleunigen.

Für viele IT- und Support-Teams, die einen Mix aus verschiedenen Tools verwenden, kann das Hinzufügen einer ergänzenden Schicht wie eesel AI noch mehr Flexibilität bieten. Bei effektivem Incident-Management geht es darum, die leistungsfähigsten Tools zur Verfügung zu haben – und Jira bleibt der Goldstandard, den diese Integrationen verbessern sollen.

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