AIOps – KI im eigenen Betrieb
Wir predigen nicht nur KI – wir leben sie. Unsere Engineers arbeiten täglich mit selbst entwickelten KI-Werkzeugen, die auf eigenen Modellen in unserer Infrastruktur in Frankfurt laufen. Das Ergebnis: schnellere Reaktionszeiten, weniger manuelle Arbeit, bessere Entscheidungen.
Weniger Routine, mehr Wirkung
Platform Management erzeugt Daten in dutzenden Systemen – Monitoring, Tickets, Deployments, Security-Scans, DNS-Zonen. Ohne KI bleibt der Großteil dieser Daten ungenutzt. Mit KI wird jede Information sofort verfügbar, verknüpft und handlungsrelevant.
Drei Säulen für KI-gestützte Operations
KI-zentrierte Arbeitsweisen
KI ist bei Adacor kein Pilotprojekt – sie durchzieht den Arbeitsalltag jedes Engineers. Von der Automatisierung über Infrastructure as Code bis hin zu neuen Kommunikationsformaten, die den Overhead minimieren.
- Infrastructure as Code als Standard – Terraform, Ansible, kein manuelles Setup
- Low-Transaction-Formate wie Done Days statt lange Statusmeetings
- Automatisierte Daily-Reports aggregieren den Systemstatus teamübergreifend
- KI-gestützte Code-Reviews, Deployment-Validierung und Incident-Analyse
Adacor AIOps-Tool
Unser selbst entwickeltes AIOps-Tool ist die zentrale KI-Plattform für unsere Platform Engineers. Über 40 Skills verbinden alle internen Systeme – von Monitoring über Ticketing bis Azure – zu einem durchsuchbaren, verknüpften Informationsraum.
- Selbst entwickelter Graph-Layer verknüpft Daten über Systemgrenzen hinweg
- 40+ Skills: Vulnerability-Scans, Zeitauswertungen, Service-Checks, DNS-Analysen
- Nur selbst gehostete Modelle – keine Kundendaten verlassen die eigene Infrastruktur
- Der Graph-Layer weist den LLMs den richtigen Weg zu den relevanten Daten
KI-Workplace CLI
Nicht jeder im Team braucht Zugang zu allen Plattform-Systemen. Unsere KI-Workplace CLI – analog zu Claude Code – läuft lokal auf den Laptops und arbeitet mit selbst gehosteten oder lokal laufenden Modellen direkt mit Dateien und Code.
- Lokale CLI für schnelles Scripting, Log-Auswertung und Code-Analyse
- Arbeitet mit selbst gehosteten und lokal laufenden Modellen (z.B. Qwen 30B)
- Auch für Teams außerhalb des Platform Engineering – Projektmanagement, Consulting
- Kein Zugang zu produktiven Systemen nötig – arbeitet mit lokalen Dateien und Logs
So sehen moderne Operations aus
So arbeiten unsere Engineers täglich – die Ansichten sind aus Vertraulichkeitsgründen mit anonymisierten Beispieldaten nachgestellt.
Daily Overview
Jeden Morgen aggregiert das AIOps-Tool den Zustand aller Systeme: offene Tickets, Service-Status, Grafana-Alerts, DNS-Checks und kritische Auffälligkeiten – in einem Bericht.
| Metric | Wert |
|---|---|
| Total CVEs | 14 |
| Critical | 0 |
| High | 14 |
| In CISA KEV | 2 |
| Betroffene Hosts | 3 |
| CVE | CVSS | Produkt | Action |
|---|---|---|---|
| CVE-2025-4021 | 8.8 | Browser | Mitigations anwenden |
| CVE-2025-3190 | 7.8 | OS-Kernel | Patch einspielen |
Vulnerability Scanning
Automatisierte Security-Scans identifizieren CVEs nach Schweregrad, ordnen sie betroffenen Hosts zu und liefern Handlungsempfehlungen – inklusive CISA-KEV-Abgleich.
Natürliche Sprache, echte Systeme
„Wie viel Zeit haben wir in Projekt Atlas investiert?" – das AIOps-Tool versteht die Frage, ruft die YouTrack-API ab und liefert die Auswertung: aufgeschlüsselt nach Personen und Themen.
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KI-Workplace CLI
Lokal auf dem Laptop, mit selbst gehosteten Modellen (hier: Qwen 30B). Arbeitet direkt mit Dateien und Code – für jeden im Team, unabhängig von Systemzugängen.
Der Graph-Layer – das Gehirn hinter den Skills
Ein LLM allein weiß nicht, wo Ihre Monitoring-Daten liegen oder wie Tickets mit Deployments zusammenhängen. Unser selbst entwickelter Graph-Layer bildet die Beziehungen zwischen allen Systemen ab – und zeigt den Modellen den kürzesten Weg zur richtigen Information.
Verknüpfungen statt Silos
Der Graph verbindet Monitoring-Metriken mit Hosts, Hosts mit Tickets, Tickets mit Deployments und Deployments mit Kunden. Was in traditionellen Setups in verschiedenen Dashboards lebt, wird über den Graph in Echtzeit verknüpft.
Kontext für das Modell
Das LLM bekommt nicht alle Daten auf einmal – es bekommt den Pfad. Der Graph-Layer entscheidet: welche API aufrufen, welche Daten zusammenführen, in welcher Reihenfolge. Das reduziert Fehler und Halluzinationen.
Souverän und erweiterbar
Der gesamte Stack – Graph, Skills, Modelle – läuft auf unserer eigenen Infrastruktur in Frankfurt. Neue Skills werden intern entwickelt und getestet. Keine Abhängigkeit von externen KI-Plattformen.
Unser KI-Einsatz ist Ihr Vorteil
Wenn Ihr Managed-Platform-Provider seine eigenen Prozesse mit KI optimiert, profitieren Sie direkt – durch schnellere Reaktionszeiten, weniger Fehler und proaktives Handeln.
Schnellere Reaktion
Daily Overviews, automatisierte Vulnerability-Scans und Echtzeit-Verknüpfungen bedeuten: Probleme werden erkannt, bevor sie eskalieren.
Proaktive Sicherheit
Automatisierte CVE-Scans mit CISA-KEV-Abgleich und Handlungsempfehlungen – nicht erst wenn der Auditor fragt, sondern täglich.
Mehr Zeit für Sie
Wenn unsere Engineers weniger Zeit mit Routine verbringen, haben sie mehr Zeit für das, was zählt: Ihre Architektur, Ihre Migration, Ihre Fragen.
Souveräne KI
Keine Kundendaten fließen an OpenAI, Google oder andere externe Dienste. Alles bleibt auf unserer Infrastruktur in Frankfurt.
Unsere AIOps-Plattform kennenlernen
Erleben Sie, wie unsere AIOps-Werkzeuge im Alltag arbeiten. In einem persönlichen Gespräch zeigen wir Ihnen die Plattform, den Graph-Layer und die Skills – und beantworten Ihre Fragen zum KI-Einsatz in Operations.
- Live-Demo des AIOps-Tools und der KI-Workplace CLI
- Einblick in den Graph-Layer und die 40+ Skills
- Erfahrungsaustausch: Wie KI Managed Services verändert
- Kein Vertriebsgespräch – ein Fachgespräch unter Engineers
