Die 10 besten AIOps-Plattformen 2026

Robin Autonomous IT ist der autonome IT-Service-Agent von Atera, der Geräte- und Cloud-Probleme komplett eigenständig diagnostiziert und löst – mit KI-gesteuerter Ersteinschätzung, Eskalationszusammenfassungen und kontinuierlichem Lernen aus vergangenen Tickets zur Unterstützung von IT-Technikern.

Für wen ist Robin Autonomous IT am besten geeignet?

Robin Autonomous IT eignet sich besonders für IT-Teams und Managed Service Provider, die mit großen Mengen wiederkehrender Service-Desk-Anfragen umgehen und den manuellen Bearbeitungsaufwand reduzieren müssen.

Warum habe ich Robin Autonomous IT ausgewählt

Ich habe Robin Autonomous IT in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil das System die komplette IT-Lösung in Form von Gesprächen von Anfang bis Ende abwickelt. Wenn ein Mitarbeiter eine Anfrage über Teams oder Slack stellt, erkennt Robin die Absicht, stellt Rückfragen, um den vollständigen Kontext zu erfassen, und bestätigt sofort, dass die Bearbeitung begonnen hat. Was mich wirklich beeindruckt, ist, dass Robin nicht nur triagiert, sondern den Benutzer gegen Identitätsanbieter wie Okta und Azure AD prüft und dann die Lösung direkt auf dem Gerät oder in der Cloud ausführt, ohne auf einen Techniker warten zu müssen.

Wichtige Funktionen von Robin Autonomous IT

• Playbook-gesteuerte Lösung: Robin folgt vordefinierten Playbooks, um je nach erkanntem Problemtyp den richtigen Lösungsweg auszuwählen und umzusetzen.
• Eskalation mit Kontextübergabe: Kann Robin ein Problem nicht autonom lösen, wird es mitsamt vollständiger Diagnosezusammenfassung zur weiteren Bearbeitung an einen Techniker übergeben.
• Leistungs-Dashboard: Übersicht zu Lösungsquoten, Anzahl ausgeführter Aktionen und gesparter Zeit in einer speziellen Berichtsansicht für alle autonomen Vorgänge.
• Kontinuierliche Lernfunktion: Robin analysiert im Zeitverlauf gelöste Tickets und schlägt auf Basis wiederkehrender Muster neue Skripte, Playbooks und Wissensdatenbank-Artikel vor.

Robin Autonomous IT Integrationen

Robin bietet integrierte Anbindungen an Identitätsanbieter wie Google, Azure AD und Okta und unterstützt die Annahme von Anfragen über Microsoft Teams, Slack und WhatsApp. Außerdem ist die Anbindung an CRM-Tools wie HubSpot und externe ITSM-Plattformen möglich; zusätzliche Konnektivität wird über Cloud Actions, MCP und Zapier bereitgestellt.

Dataiku ist eine KI-Entwicklungs- und Betriebsplattform, die den gesamten Lebenszyklus abdeckt – von der Datenaufbereitung und Modellerstellung bis hin zu Bereitstellung, Monitoring und Multi-Agenten-Orchestrierung.

Für wen ist Dataiku am besten geeignet?

Dataiku eignet sich hervorragend für Data-Science- und KI-Engineering-Teams in Unternehmen, die eine gemeinsame Plattform benötigen, um den vollständigen Modell-Lebenszyklus in großen, funktionsübergreifenden Organisationen zu verwalten.

Warum habe ich Dataiku ausgewählt?

Ich habe Dataiku in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es eine der wenigen AIOps-Plattformen ist, bei der Zusammenarbeit im Mittelpunkt des Data-Science-Workflows steht. Analysten, Data Scientists und Engineers können alle innerhalb derselben Projektumgebung arbeiten – mit No-Code-, Low-Code- oder Full-Code-Ansätzen –, ohne die Arbeit über verschiedene Tools zu fragmentieren. Besonders gefällt mir das gemeinsame Flow-Diagramm, das jedem Teammitglied Transparenz über die gesamte Daten- und Modellpipeline verschafft. Integriertes Experiment-Tracking und Herkunftsdokumentation sorgen dafür, dass meinem Team im Laufe eines Projekts keine Kontextinformationen beim Übergang von der Exploration zur Produktion verloren gehen.

Wichtige Funktionen von Dataiku

• Modellüberwachung und Drift-Erkennung: Überwachen Sie die Leistung von Live-Modellen und erhalten Sie automatische Warnmeldungen, wenn Vorhersagen vom erwarteten Verhalten abweichen.
• LLM Mesh: Zentrale Verwaltung des Zugriffs auf LLMs verschiedener Anbieter mit integrierten Kostenkontrollen, Nutzungsüberwachung und Sicherheitsleitplanken.
• Szenario-Automatisierung: Planen und starten Sie automatisierte Workflows für Datenpipelines, Modell-Retraining und Bereitstellungsschritte ohne manuelles Eingreifen.
• KI-Governance-Kontrollen: Wenden Sie automatisierte Dokumentation, Stresstests und Audit-Trails für Modelle während ihres gesamten Produktionslebenszyklus an.

Dataiku-Integrationen

Dataiku bietet native Konnektoren für Salesforce, Jira, Zendesk, Splunk, ServiceNow, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon S3 und SharePoint Online sowie für zahlreiche weitere SQL-, NoSQL- und Cloud-Storage-Plattformen. Zapier ist nicht nativ integriert, aber Dataiku stellt eine öffentliche REST-API und ein Plugin-Framework für individuelle Integrationen bereit.

Site24x7 ist eine cloudbasierte Überwachungslösung, die künstliche Intelligenz nutzt, um Ihre gesamte IT-Infrastruktur zu überwachen. Sie bietet Echtzeiteinblicke in die Leistung von Websites, Servern, Netzwerken und Anwendungen.

Warum ich Site24x7 gewählt habe: Besonders gefällt mir die fortschrittliche Anomalieerkennung. Das System überwacht kontinuierlich wichtige Leistungskennzahlen und erkennt Abweichungen vom Normalverhalten, wodurch Sie vor potenziellen Problemen gewarnt werden, noch bevor sie eskalieren. Dieser proaktive Ansatz sorgt dafür, dass Ihre IT-Abläufe reibungslos und ohne Unterbrechungen verlaufen. Darüber hinaus wird eine vorausschauende Analyse geboten. Durch die Analyse historischer Daten prognostiziert die Plattform zukünftige Trends bei der Ressourcenauslastung, beispielsweise beim Speicher- und Arbeitsspeicherplatz.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von Site24x7:

Funktionen umfassen automatische Problemlösungen, bei denen einfache Skripte zur Behebung von Problemen ohne manuelles Eingreifen eingesetzt werden, was Ausfallzeiten und Betriebskosten reduziert. Die Plattform bietet außerdem Werkzeuge zur Datenvisualisierung und Geschäftsanalytik, um wichtige Daten in Diagrammen, Dashboards und Berichten für schnelle Analysen und Fehlerbehebung zu organisieren.

Integrationen umfassen ServiceNow, PagerDuty, Opsgenie, Jira, ManageEngine AlarmsOne, ManageEngine ServiceDesk Plus, Slack, Microsoft Teams, Zoho Cliq, Amazon EventBridge, Zapier und Webhooks.

Coralogix ist eine Log-Management-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten in großem Umfang zu analysieren und mit automatisierter Incident Response für durchgehende Sicherheit zu sorgen.

Warum ich Coralogix ausgewählt habe: Ich habe Coralogix in diese Liste aufgenommen, weil es Haltungsbewertungen automatisiert, um die Einhaltung von Datensicherheitsstandards wie SOC, ISO und HIPAA zu gewährleisten. Mit der TCO-Optimierer-Funktion kann man bestimmte Log-Typen als Compliance-Daten festlegen.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Coralogix:

Funktionen , die Coralogix aus meiner Sicht von anderen AIOps-Tools unterscheiden, sind die automatisierten Schwachstellenbewertungen. Diese Funktion nutzt KI, um Ihre Log-Daten kontinuierlich zu überwachen und bekannte Sicherheitslücken zu erkennen; wird eine Schwachstelle entdeckt, zeigt sie eine Beschreibung des Problems sowie eine Einschätzung der Schwere an, sodass Sie gezielt priorisieren und beheben können. Zudem gefällt mir, dass ein 24/7-Support direkt in die App integriert ist.

Integrationen umfassen über 100 native Optionen für Plattformen und Dienste wie AWS, CircleCI, Jenkins, Microsoft Azure, PagerDuty, Perimeter 81, Cloudflare und NXLog. Über die REST-APIs können Sie weitere Anwendungen anbinden.

PagerDuty ist eine Infrastrukturüberwachungsplattform, die KI und ML nutzt, um Unternehmen zu helfen, kritischen Problemen zuvorzukommen und manuelle Prozesse zu reduzieren.

Warum ich PagerDuty ausgewählt habe: Daten über alle von Ihnen verwendeten Plattformen und Dienste hinweg zu bündeln, ist keine leichte Aufgabe – deshalb habe ich PagerDuty auf diese Liste gesetzt. Es bietet native Integrationen mit über 700 Tools sowie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für beliebte Plattformen wie AWS. Außerdem können Sie über die Events API v2 verschiedene Arten von Ereignisdaten aufnehmen und verarbeiten.

Herausragende Funktionen und Integrationen von PagerDuty:

Funktionen , die PagerDuty aus meiner Sicht von anderen AIOps-Tools abheben, sind beispielsweise die intelligente Alarmgruppierung, die mithilfe von ML zusammenhängende Alarme zu einem einzigen Vorfall zusammenfasst. Das hilft, Alarmflut zu verringern und die Reaktionszeiten zu beschleunigen. Automation Actions ist eine weitere hilfreiche Funktion, mit der Sie automatisierte Vorfallsreaktions-Workflows für häufige Probleme erstellen können. Allerdings sollte ich erwähnen, dass diese Funktion nur als kostenpflichtige Zusatzoption verfügbar ist.

Integrationen stehen nativ für über 700 Plattformen zur Verfügung, darunter AWS, ServiceNow, Salesforce, Zendesk, Atlassian und Datadog.

LogicMonitor ist eine cloudbasierte Plattform zur Überwachung von Infrastrukturen mit AIOps-Funktionen, die Unternehmen dabei unterstützt, Ausfälle zu verhindern und ihre Abläufe zu optimieren.

Warum ich LogicMonitor ausgewählt habe: Ich habe LogicMonitor wegen seiner Anomalieerkennung in diese Liste aufgenommen. Das System nutzt maschinelles Lernen auf historischen Daten, um Abweichungen außerhalb normaler Muster zu erkennen. Dynamische Schwellenwerte sorgen dafür, dass Sie nur bei kritischen Problemen Benachrichtigungen erhalten.

Herausragende Funktionen und Integrationen von LogicMonitor:

Funktionen, die LogicMonitor von anderen AIOps-Plattformen abheben, sind unter anderem das Datenprognosetool, das historische Daten nutzt, um Vorhersagen über Ihre Infrastruktur zu treffen. So können Sie zum Beispiel vorhersagen, wann der Speicherplatz auf einem Server ausgeht. Diese Einblicke ermöglichen es Ihnen, Ausfälle proaktiver zu verhindern.

Integrationen sind nativ für über 2.000 Plattformen verfügbar. Zu den wichtigsten Integrationen zählen Microsoft Azure, Google Cloud Platform, VMware, AWS, ServiceNow, Citrix, Fortinet, Java, MySQL und ConnectWise.

ServiceNow ist eine cloudbasierte Plattform für das IT-Betriebsmanagement. Sie nutzt KI, um die Datenaufnahme zu vereinfachen und die Lösung von Vorfällen zu automatisieren.

Warum ich ServiceNow ausgewählt habe: Ich habe ServiceNow ausgewählt, weil es eine Vielzahl von Funktionen bietet, die Organisationen dabei unterstützen können, ihre IT-Infrastruktur zu verwalten und zu optimieren. Es kann Anwendungen automatisch erkennen und ihre Abhängigkeiten abbilden, Anomalien erkennen und beheben sowie Ressourcen optimieren, um Cloud-Kosten zu senken.

Herausragende Funktionen und Integrationen von ServiceNow:

Zu den Funktionen, die ServiceNow aus meiner Sicht besonders interessant machen, zählt die prädiktive AIOps-Funktionalität, die Anomalien sofort erkennt, sobald sie auftreten. Die Plattform stellt zudem vorgefertigte Aktionen bereit, die auf Benachrichtigungen angewendet werden können, um die Problemlösung zu beschleunigen. Die Service-Health-Dashboards fand ich außerdem hilfreich, um zu verstehen, welche Anwendungen gefährdet sind.

Integrationen stehen nativ für Plattformen wie AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Citrix, Okta, Jira und SAP zur Verfügung. Außerdem können Sie die REST-APIs von ServiceNow nutzen, um weitere Anwendungen einzubinden.

New Relic ist eine Netzwerk-Observability-Plattform, mit der Sie die Gesundheit Ihrer Infrastruktur überwachen können. Sie erkennt automatisch Anomalien und korreliert Vorfälle, um die Fehlersuche zu optimieren.

Warum ich New Relic gewählt habe: Ich habe mich für New Relic entschieden, weil es hervorragend darin ist, das “Rauschen” herauszufiltern und Fehlalarme zu minimieren. Die Plattform nutzt eine KI-gestützte Korrelations-Engine, die Vorfälle prüft und zusammengehörige Probleme gruppiert, um eine einzige Benachrichtigung zu erstellen. Sie können Workflows einfach so konfigurieren, dass die richtigen Personen benachrichtigt werden und relevante Informationen erhalten, damit sie sofort mit der Arbeit beginnen können.

Herausragende New Relic Funktionen und Integrationen:

Funktionen , die New Relic besonders machen, sind unter anderem der Problemfeed, der eine klare Übersicht über die vom System erkannten Probleme bietet. Ich konnte jedes Problem einzeln aufrufen und Details wie Problem-Dauer, Entitätstyp und Benutzeraktionen einsehen. Außerdem fand ich die „Postmortem“-Funktion nützlich, da sie Einblicke darüber gab, was bei der Reaktion auf einen Vorfall funktioniert hat und was nicht.

Integrationen umfassen native Optionen für verschiedene Plattformen und Systeme, einschließlich Amazon ECS, Elasticsearch, Synk, Kubernetes, Azure Batch, Google BigQuery, Kamon und Comet.

Elastic Observability vereint Protokolldaten, Anwendungstraces und Infrastrukturmetriken an einem Ort. Es nutzt KI, um Anomalien automatisch zu erkennen und den manuellen Aufwand bei der Fehlersuche zu reduzieren.

Warum ich Elastic Observability ausgewählt habe: Die eigentliche Ursache eines Problems zu finden, ist nicht einfach, wenn man nicht bereit ist, große Datenmengen zu durchsuchen. Ich habe mich für Elastic Observability entschieden, weil es eine Reihe vorkonfigurierter ML-Modelle bietet, die Anomalien erkennen und Root-Cause-Analysen automatisieren können. Diese Modelle lassen sich auf alle Arten von Anwendungs- und Infrastrukturdaten anwenden.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Elastic Observability:

Funktionen, die ich bei Elastic Observability hervorheben möchte, sind die Bibliothek an sofort nutzbaren Integrationen, mit denen Sie Daten aus jeder Quelle importieren können, z. B. aus Applikationen, Endpunkten und Servern. Ein weiteres bemerkenswertes Feature ist der Machine-Learning-Assistent. Das Tool führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess, sodass Sie das System „trainieren“ und eigene Anomalieerkennungsmodelle erstellen können, selbst wenn Sie nur geringe technische Kenntnisse haben.

Integrationen sind nativ für verschiedene Plattformen verfügbar, darunter AWS S3, Azure Logs, GitHub, PagerDuty, Slack, ServiceNow und Fortinet.

Splunk ist eine Observability-Plattform, die KI und ML einsetzt, um Anomalien zu erkennen und die Reaktion auf Vorfälle in hybriden Umgebungen zu automatisieren.

Warum ich Splunk gewählt habe: Ich habe mich für Splunk entschieden, weil es ein robustes Ökosystem aus Apps und Integrationen bietet, das Unternehmen mit Multi-Cloud-Umgebungen eine vollständige Sicht auf ihre Infrastruktur ermöglicht. Mit den Dashboards auf Serviceebene kann man bis auf Code-Ebene herunterbrechen, um Probleme effektiver zu beheben.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Splunk:

Funktionen, die mich an Splunk beeindruckt haben, umfassen das Tool für prädiktive Analysen, das ML-Algorithmen nutzt, um vorherzusagen, wie der Gesundheitswert eines Dienstes in 30 Minuten aussehen könnte. Mit diesen Modellen konnte ich bestimmen, welche Dienste sofortige Aufmerksamkeit erfordern, bevor es zu einem Ausfall kommt. Ich finde auch gut, dass Splunk es ermöglicht, Vorlagen zu erstellen und hinzuzufügen, um Reaktionen auf Vorfälle zu standardisieren.

Integrationen beinhalten vorgefertigte und native Anwendungen, die über Splunkbase verfügbar sind — einem Marktplatz für Apps und Add-ons für Splunk.