IT-Systeme sind heute hochgradig komplex und erzeugen eine Vielzahl dynamischer Metriken. Gleichzeitig steigt der regulatorische und sicherheitstechnische Druck, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz außereuropäischer Cloud-Dienste. 

In diesem Beitrag stellen wir einen methodischen Ansatz vor, mit dem sich moderne KI-gestützte Monitoringprozesse lokal oder ausschließlich innerhalb europäischer Infrastrukturen umsetzen lassen. Im Mittelpunkt steht eine modulare Pipeline zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung von Zeitreihendaten. Sie umfasst die strukturierte Datensammlung, die KI-basierte Erkennung ungewöhnlicher Muster mittels Deep-Learning-Algorithmen sowie Forecasting-Modelle zur Vorhersage potenziell kritischer Zustände.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der erklärbaren Ursachenanalyse: Mithilfe von KI-Agenten, die über semantische Vektorsuche (z. B. FAISS) verfügen, können relevante Informationen auch aus internen Wissens- und Ticketsystemen abgerufen und kontextualisiert werden. Die technische Umsetzung basiert auf selbsthostbaren Komponenten, orchestriert in einer containerisierten Umgebung.

So entsteht ein datensouveräner, erweiterbarer Monitoring-Ansatz, der sich besonders für sensible IT-Umgebungen eignet. Ziel ist es, ein resilienteres Monitoring zu etablieren – unabhängig von proprietären Plattformen oder externer Cloud-Infrastruktur.