Sarah Mück Viele Menschen in der IT beschäftigen sich mit Netzwerken. Im Normalfall muss jedoch die Frage beantwortet werden, ob Ethernet, Fibre Channel oder Infiband die beste Wahl ist, und ob man in Spanning-Tree-Probleme reinlaufen kann. Es gibt allerdings auch andere Netzwerke, die immer relevanter werden – Netzwerke die IT-Prozesse abbilden.
Aus Studien über Mensch-Technik-Interaktionen (z.B. https://idss.mit.edu/calendar/idss-distinguished-series-seminar-nicholas-christalkis-yale-university/) kann man ableiten, wie eine optimale Zusammensetzung von Menschen, Bots und deren Schnittstellen in einem Netzwerk abgebildet werden kann.
IT ist ein Netzwerk aus Technologie und Menschen, das durch den „Shift Left” veränderte Zusammenstellungen und komplexere Schnittstellen abbilden muss. Führt das Ziel, möglichst viele Schritte und Funktionen automatisiert von Maschinen ausführen zu lassen, zu einem perfekten Netzwerk oder gibt es auch gegenläufige Faktoren?
Automatisierung im Fokus des technologischen Wandels
Im Zuge des technologischen Wandels ist es ein beliebtes Ziel, möglichst viele Schritte und Funktionen automatisiert ausführen zu lassen.
So versucht man auch bei der Verarbeitung von Informationen möglichst sinnvoll Technologien einzusetzen, damit diese den Prozess unterstützen.
Manchmal geht es dabei so weit, dass man sich fragt, wem die Information letztendlich noch dient und ob damit der eigentliche Zweck – der Business Case – getroffen wird.
Der Wandel des Mensch-Technik-Netzwerkes in der IT
Die Informationstechnologie besteht aus einem komplexen System von Menschen und Technik.
Früher waren Schnittstellen bzw. die Abhängigkeiten klar und der Übergang diskret.
Hardware, im Wesentlichen zusammengeschaltete Transistoren und Software, die sich deren verschiedenen Zuständen bedient und der Mensch, der Transistoren und deren Netzwerke zusammenbaut, gibt den Anfangszustand vor und holt sich den verarbeiteten Zustand wieder ab.
Die Schnittstellen sind klar.
Etwas komplexer ist es in der Enterprise IT. Die Anforderungen an ein Informationsverarbeitungssystem werden von der Fachabteilung eingesammelt, daraus eine passende Anwendung aus Software programmiert und an den IT-Admin geschickt.
Dieser installiert die Software auf einem seiner Server mit passendem Betriebssystem und bindet einen notwendigen Datenspeicher an.
Oder abstrahiert:
Der klassische Weg.
Im Zeitalter von Cloud-Native Technologien haben sich nun einige Techniken, Schritte und Interaktionen verändert. DevOps – oder sogar BusDevOps – ist das neue Zauberwort. Es soll bessere Schnittstellen schaffen oder diese sogar automatisieren. Die Idee ist es, in kleineren zeitlichen Zyklen (d.h. in agiler Organisation) kleinere Portionen der Informationsverarbeitung (d.h. einzelne Funktionen in Microservices verpackt) automatisiert zur Verfügung zu stellen.
Microservices automatisiert zur Verfügung stellen, bedeutet Stücke von Software automatisiert in die Anwendung zu integrieren, zu testen und auszuliefern. Will man in diesem Zuge nun die Infrastruktur im selben Moment bereitstellen, müssen ähnliche Schritte auf der Ebene der Infrastruktur angefasst werden. Der Term Infrastruktur wird hier vor allem für virtuelle Infrastruktur verwendet. Hardware ist zwar automatisiert bereitstellbar, wenn eine anbindbare Schnittstelle zum Management Controller bzw. Service Prozessor existiert, doch die Physik wird immer ihre Zeit benötigen, um bewegt zu werden.
Oder abstrahiert:
Auswirkung des Wandels in IT-Netzwerken auf Schnittstellen zwischen Mensch und Technik
Die menschliche Zuarbeit in diesen IT-Prozessen erlebt einen „Shift Left“.
Menschliche Eigenschaften wie etwa Kreativität und Innovation werden nun an einer Seite des Netzwerkes angesiedelt, da der menschliche Input sich mehr und mehr auf den Anfang der Kette konzentriert und im Anschluss die definierten Prozesse automatisiert durchlaufen werden.
Die Schnittstellen zwischen Mensch und Technik werden weniger, die maschinenlesbaren Schnittstellen zwischen verschiedenen Technologien dafür mehr.
Aber nicht nur die Schnittstellen zwischen verschiedenen Maschinen nehmen zu, die Verbindungsstellen zwischen den verschiedenen Abteilungen Bus, Dev und Ops müssen auch neu überdacht werden.
Abstrahiert man nun die Idee eines Mensch-Technik-Netzwerkes, findet man verschiedene Studien zu der optimalen Zusammenstellung und Anordnung von Maschine und Mensch, so auch in dem Sozialen-Netzwerk-Experiment von Nicholas Christakis der Yale Universität. (Quelle: Nicholas Christakis (Yale University) (https://idss.mit.edu/calendar/idss-distinguished-series-seminar-nicholas-christalkis-yale-university/)).
Nicholas Christakis baut ein Netzwerk auf und “beauftragt” die Knoten eine andere Farbe anzunehmen als ihre, durch Kanten verbundenen, Nachbarn.
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass eine Gruppe von Menschen das Problem in 65% der Fälle nach 5 Minuten löst.
Ersetzt man die Menschen durch einfache Bots mit der Anweisung, den minimalen Konflikt zum Nachbar zu finden, sieht man zunächst keine Verbesserung.
Mit bestimmten Parametern erreicht man allerdings eine Optimierung.
Das bestmögliche Bild ergibt ein menschliches Netzwerk mit einigen mittig verteilten Bots, die eine geringe Quote an Fehlentscheidungen mitbringen.
Bei komplexeren Problemen und größeren Netzwerken werden deshalb Bots umso hilfreicher.
Fazit
Es ist sicherlich eine triviale Idee, eine solche Studie 1:1 auf das Netzwerk einer Cloud-Native IT-Struktur zu übertragen, aber Studien wie diese lassen Betrachtungen zu, wie eine optimale Verteilung von Mitarbeiter:innen und Technik sein könnte und wie Automatisierungstechnologien gut eingesetzt sind.
Insbesondere in der Kette eines Software-Deployments und der Implementierung von Testautomatisierungen sollte betrachtet werden, wie menschliche Impulse der Kreativität oder Fehlentscheidungen der positiven Mutation eines automatisierten Netzwerks dienlich sein können.
