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AI-Assistenten für Bediener

1) Warum es notwendig ist

Operatoren ertrinken in Alerts, Logs und verstreuten Artefakten. Der KI-Assistent verwandelt heterogene Signale in verständliche Empfehlungen und fertige Aktionen: schnellere Triage, weniger manuelle Routine, höhere Vorhersagbarkeit von SLO.

• Reduzieren Sie MTTD/MTTR und Alert-Rauschen.
• Verbessern Sie die Qualität der Handler und der Post-Incident-Dokumentation.
• Automatisieren Sie die „schwere Routine“ (Kontextsuche, Zusammenfassungen, Tickets).
• Festlegung einheitlicher Antwort-/Kommunikationsstandards.

2) Anwendungsszenarien (Top-12)

1. Triage von Vorfällen: Gruppierung von Alerts → Ursachenhypothesen → Priorität/Einfluss.
2. Handlungsempfehlungen (Action Hints): „Was jetzt zu tun ist“ mit Links zum Runbook und Startknöpfen.
3. Auto-Zusammenfassungen (Incident TL; DR): Kurzes Quetschen für den Incident/Stakeholder-Kanal.
4. Die Suche nach dem Wissen (RAG): die schnellen Antworten nach runbook/SOP/постмортемам/матрице eskalazi.
5. Generieren von Tickets/Upgrades: Jira/Status-Upgrades-Entwürfe nach Vorlage.
6. Alert Analytics: Identifizierung von „lauten Regeln“, Vorschläge für Tuning.
7. Observability Q&A: „Zeige p99-Bets-API in 1 Stunde“ → fertige Diagramme/Abfragen.
8. Vendor-Kontext: Zusammenfassung nach Anbieter (Kontingente, SLAs, Fenster, Vorfälle).
9. Prädiktive Hinweise: „burn- rate↑ + lag↑ → einen PSP-Failover vorbereiten“.
10. Handover Copilot: Zusammenstellen eines Schichtpakets aus Dashboards/Tickets.
11. Postmortem Copilot: Chronologie von Protokollen/Threads + Entwurf von korrigierenden/präventiven Aktionen.
12. Lokalisierung/Ton der Botschaften: korrekte, konsistente Client-Updates.

3) Lösungsarchitektur (High Level)

Quellen: Metriken/Logs/Traces (Observability), Tickets/Incidents, Configs/Ficheflags, Provider Status, SLO/OLA Verzeichnis, Runbook/SOP.
RAG-Layer (Knowledge Search): Indexierung von Dokumenten mit Markup (Domain, Version, Datum, Besitzer). Vyuhi „für den Betreiber“.
Tools/Aktionen: Sichere Operationen: „Scale-up HPA“, „Canary Pause“, „Safe-Mode aktivieren“, „PSP wechseln“, „Ticket erstellen“, „Charts sammeln“. Alle Aktivitäten erfolgen über einen Broker/Orchestrator mit Audit.
Policy-guardrails: Rechte nach Rolle, HITL-Bestätigung, Limits, Dry-Run, Log.
Sicherheit: KMS/Secrets, PII-Masken, mTLS, Datenzugriffsprüfung.
Schnittstellen: Chat/Panel im NOC, Widgets in Dashboards, Slack-Slash-Befehle.

4) UX-Muster (was der Bediener sieht)

Vorfallskarten: „Symptom → Hypothese (geordnet) → 3 vorgeschlagene Schritte → Links zu Daten → Aktionsschaltflächen“.
Ein einziges Prompt-Feld: „Bilden Sie ein Handover-Paket in den letzten 4h für Zahlungen“.
Confidence/Source Highlight: „basiert auf: Grafana, Postgres logs, Runbook v3“.
„Dry-Run“ -Button: Zeigen Sie, was gemacht wird und wo die Risiken liegen.
Die Geschichte der Entscheidungen: Wer hat Schritt, Ergebnis, Rollback/Erfolg bestätigt.

5) Integrationen und Aktionen (Beispiele)

Observability: fertige PromQL/LogsQL/Trace-Filter, Grafiken per Klick.
Feature Flags: Safe-Mode aktivieren/Flag zurückrollen (mit Bestätigung).
Release-Kanarienvögel: anhalten/zurückrollen; Anmerkungen zu Grafiken hinzufügen.
K8s: HPA-Pre-Scale, Daemon-Neustart, PDB/Spread-Überprüfung.
Anbieter: PSP-X → PSP-Y Routenumschaltung; Überprüfung der Quoten.
Kommunikation: Entwurf eines Updates zum Incident Channel/Status Page.
Tickets: Jira mit vorgefüllten Abschnitten erstellen.

6) Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien

Zugriff nach Rolle/Domäne: Der Betreiber sieht nur „seine“ Systeme und minimal ausreichende Daten.
Aktivitätsprotokoll: wer/wann/was bestätigt, Ergebnis, Rollback.
PII/Geheimnisse: Maskierung in Antworten/Protokollen; Unzugänglichkeit der „rohen“ Geheimnisse.
Content Storage: Versionen von extrahierten Artefakten (RAGs) mit TTL und Kennzeichnung.
Verbot von „Argumentation“ als Artefakt: Wir behalten die Schlussfolgerungen und Verweise auf Quellen bei, nicht die internen Reflexionen des Modells.
Vendor-Borders: Eine klare Liste von Daten, die den Perimeter verlassen (Standard ist Null).

7) Qualität und Leistungskennzahlen

• MTTD/MTTR ↓, Pre-Incident Detect Rate ↑, Change Failure Rate ↓, Handoff Quality Score ↑.
• Alert Fatigue ↓ (Alert pro Bediener/Schicht), Zeit bis zum ersten Update ↓.

• Acceptance Rate (Annahme von Empfehlungen), Time Saved/Case, Precision/Recall nach Klasse (z.B. P1), Hallucination Rate (fehlerhafte Aussagen ohne Quellen), Safety Incidents = 0.

• Recall(P1) ≥ 0. 7, Precision ≥ 0. 6, Acceptance ≥ 0. 5, Time Saved ≥ 25%, Halluzination ≤ 2% bei obligatorischen Quellenangaben.

8) Prompt Engineering und Wissensmanagement

Anforderungsvorlagen: Standardisieren Sie die Formulierungen (Beispiele unten).
Kontextschichten: (a) Systemregeln (Sicherheit, Antwortstil), (b) kurzer Wechsel-/Domänenkontext, (c) RAG-Suche nach frischen Dokumenten/Grafiken.
Versionierung von Wissen: Jedes Runbook/SOP hat eine' id @ version 'und ein Datum, AI gibt einen Link und eine Version aus.
Validierung der Antworten: Wir fordern einen Verweis auf Datenquellen/Dashboards für alle tatsächlichen Aussagen.

Triage:
"You are an SRE operator. Based on [Grafana: payments, Logs:psp_x, Incidents: last 24h]
group alerts into 3-5 hypotheses with probability, effect on SLO, and brief validation steps.
Answer: hypothesis cards + links"

Handover:
"Collect handover packet in last 4h for Payments domain:
SLO, incidents (ETA), releases/canaries, providers/quotas, risks/observations, action items.
Add links to panels and tickets"

9) Einbettung in Prozesse (SOP)

Vorfälle: AI veröffentlicht TL; DR alle N Minuten, bereitet die nächste ETA vor, schlägt Schritte vor.
Veröffentlichungen: Vor- und Nachmeldungen; Autogate bei prädiktiven Risiken.
Schichten: Handover Paket wird gebildet und validiert durch Checkliste.
Postmortems: Timeline-Entwurf + Liste der korrigierenden/präventiven Aktionen.
Berichterstattung: Wöchentlicher Digest von lauten Alerts und Tuning-Angeboten.

10) Dashboards und Widgets (Minimum)

AI Ops Übersicht: akzeptierte Empfehlungen, Zeitersparnis, Erfolg/Rollback von Maßnahmen.
Triagingqualität: Präzision/Rückruf nach Klassen, umstrittene Fälle, Top-Fehler.
Knowledge Health: Runbook/SOP-Abdeckung, veraltete Versionen, Lücken.
Alert Hygiene: Lärmquellen, Kandidaten-Regeln für das Tuning.
Safety & Audit: Aktivitätsprotokoll, fehlgeschlagene Versuche, Dry-Run-Berichte.

11) Anti-Muster

„Die Zauberbox wird alles entscheiden“ - ohne RAG und Links, mit „Raten“ der Fakten.
Automatisierung irreversibler Aktivitäten ohne HITL/Rollen/Limits.
Mischen von Prod/Stage-Artefakten in der Suche.
Geheimnisse/PII in den Antworten und Protokollen des Assistenten.
Mangel an Qualitätsmetriken und Post-Nutzenbewertung.
„Ein Chat für alle Aufgaben“ - ohne Karten, Status und Aktionsschaltflächen.

12) Checkliste Umsetzung

• Domains und Szenarien sind definiert (Triage, Zusammenfassungen, Handover, Tickets).
• RAG konfiguriert: Runbook Index/SOP/Postmortems/Eskalationsmatrix (versioniert).
• Integrationen: Observability, Flags, Release, Tickets, Providers - durch sichere Tools.
• Richtlinien: Rollen, HITL, Log, Dry-Run, PII/Secret Masking.
• UX: Incident Maps, Action Buttons, Confidence und Links.
• Metriken: KI-KPIs und Ops-KPIs + Dashboards.
• Prozesse: SOPs für Incidents/Releases/Shifts/Post-Mortems mit KI-Beteiligung.
• Bedienerschulungsplan und „Kommunikationsregeln“ mit dem Assistenten.

13) Beispiele für „sichere“ Auto-Aktivitäten

Veröffentlichung von TL; DR/ETA im Incident Channel.
Ticket erstellen/aktualisieren, Artefakte binden.
Generieren/Starten des Lesens von Metriken und Protokollen (keine Änderungen am System).
Anmerkungen zu Releases/Flags in Diagrammen.
Vorbereitung eines Dry-Run-Playbooks (was bei Bestätigung erledigt wird).

14) Rollen und Verantwortung

Ops Owner: Geschäftsergebnisse (MTTR, Noise), SOP-Genehmigung.
Observability/SRE: RAG, Integration, Sicherheit und Qualitätsmetriken.
Domain Leads: Validierung von Empfehlungen, Relevanz von Runbook/SOP.
Training/Enablement: Onboarding von Betreibern, „wie man mit KI kommuniziert“, Prüfungen.
Compliance/Security: Datenpolitik, Audit und Logspeicherung.

15) 30/60/90 - Startplan

• Pilot auf einer Domain (z.B. Payments): Triage, TL; DR, Tickets.
• Wissensindexierung (RAG) und Incident Cards, Dry-Run-Aktionen.
• Die grundlegenden Metriken: Acceptance/Time Saved/Precision/Recall.

• handover/postmortem copilot hinzufügen, Integration mit Flags/Release.
• Aktivieren Sie prädiktive Hinweise (Burn-Rate, Lag) und Alert-Tuning-Vorschläge.
• Verbringen Sie zwei Spieltage mit einem Assistenten.

• Erweiterung auf Bets/Games/KYC, Vereinheitlichung der Vorlagen.
• Formalisieren Sie SOP mit AI, geben Sie KPIs in vierteljährliche Ziele ein.
• Optimierung des wirtschaftlichen Effekts (Kosten/Zwischenfall, Reduzierung der Überstunden).

16) Beispiele für Assistentenantworten (Formate)

Symptom: p99 payments-api ↑ up to 420 ms (+ 35%) in 15 minutes
Hypotheses:
1) PSP-X timeouts (probable 0. 62) - outbound_error_rate growth, quota 88%
2) DB-connections (0. 22) — active/max=0. 82
3) Cash evikshens (0. 16) — evictions>0
Steps:
[Open PSP-X panel] [Check quota] [Enable safe-mode deposit]
[Payments-api canary pause]
References: Grafana (payments p99), Logs (psp-x), Runbook v3

SLO OK/Degraded, incidents: INC-457 ETA 18:30, canary bets-api 10%, PSP-X quota 85%.
Action items: @ squad-payments check out the feilover before 7 p.m.

Impact: deposit conversion − 3. 2% at 5pm-5.25pm
Timeline: 16:58 alert p99; 17:04 canary pause; 17:08 PSP- X→Y
Root cause: slow PSP-X responses when 90% quota is reached
Actions now: breaker tuning, auto-predictor quota> 0. 85, alert hygiene

17) FAQ

Q: Was zuerst automatisieren?
A: der Zusammenfassung/tikety/Suche nach dem Wissen - sicher und spart die Zeit sofort. Dann - prädiktive Hinweise und semi-automatische Aktionen mit HITL.

F: Wie geht man mit „Halluzinationen“ um?
A: Nur RAGs, nur Antworten mit Links, Verbot von Antworten ohne Quellen, Offline-Qualitätsbewertung, umstrittene Antworten zum Markieren und Zerlegen auf Retro.

F: Kann ich einem Assistenten das Recht geben, „Knöpfe zu drücken“?
A: Ja - für reversible und risikoarme Schritte (Anmerkungen, Zusammenfassungen, Dry-Run, Pre-Scale), der Rest durch HITL und Rollen.