AI 101
AIOpsとは何ですか? (IT運用のための人工知能)
AIOps は、Artificial Intelligence for IT Operations の短縮形で、2017 年に によって造られた用語です。 Gartner。 AIOps とは、ビッグデータ、高度な分析機能、機械学習を使用して、IT チームの運用および機能のワークフローを強化することを指します。これらのプラットフォームは多層テクノロジーで実行され、複数のデータ ソースと分析ツールを同時に使用できます。
大規模企業のアプリケーション環境では、大量のデータとログ情報が生成されます。 このように受信データがますます複雑になり、サービスとアプリケーションのハイブリッドな性質により、IT 運用に大きな負担がかかります。 その後、これまで以上に多くの企業が AIOps を採用しています。 目標は、IT 運用を自動化し、パターンをインテリジェントに特定し、共通のプロセスとタスクを強化して、IT の問題を解決することです。 AIOps は、サービス管理、パフォーマンス管理、自動化を統合して、継続的な洞察と改善を実現します。
AIOpsの実装
AIOps ソリューションを使用すると、さまざまな IT 機能間の対話の一元的なシステムが可能になり、運用を最適化できます。 彼らは人間の認知機能に似た標準化されたアプローチを持っています。 AIOps を実装する段階的なプロセスを以下に示します。
- 最新の IT 環境で膨大な量のデータを調べ、あらかじめ決められたフィルタリングと優先順位付けの手法を通じて、関連する情報のみを選択します。
- データの徹底的な相関分析を実行して、データからのノイズをインテリジェントに削減することで、データ内の固有のパターン、依存関係、および関係を発見します。
- データをさまざまなクラスターとグループに集約して、高度な分析に備えます。
- さまざまな傾向やイベントの根本原因を調査し、推論を目的とした運用情報の焦点を学びます。
- 部門を超えた IT チーム間のコラボレーションを促進し、特定のイベントや問題が発生した場合には、関連するオペレーターに通知をエスカレーションします。
- 人間の介入を必要とせずに、解決と修復を自動化します。
AIOps の主な機能
主な機能の一部は次のとおりです。
ノイズ除去
ノイズ、つまりアラームやアラートは、時間単位で IT チームを悩ませます。 AIOps は、根本的な問題を特定し、高速で解決策を提供することで、ノイズをインテリジェントに削減します。 これにより、平均応答時間と修復時間 (MTTR) が短縮されます。
イベント相関
AIOps は、相関分析を使用して基礎となるデータを調査し、重要なパターンと関係を見つけます。 時間、トポロジ、データ ログのテキストなどの要素が使用されます。 インシデントアラートを分析および処理し、将来のインシデントの特定に役立つ重要な洞察をそこから抽出します。
調整の合理化
AIOps プラットフォームは、ITOps、DevOps、セキュリティ、SRE、ガバナンス チーム間の摩擦のない調整を合理化します。 各部門に適切な分析と監視データを提供し、社内のチーム間のコラボレーションを加速します。
オートメーション
これらのソリューションは、マイナーなシステム アラートの処理、ユーザー要求の実行、チームへの IT リソースの割り当てなどの日常的なプロトコルを自動化します。 また、インシデント対応と修正を自動化することもできます。 これにより IT 運用が加速され、より迅速かつ効果的なワークフロー共有が可能になります。
修復と解決
AIOps は、強力な根本原因分析を実行することで、大規模な問題のトラブルシューティングを行い、繰り返される異常なインシデントや動作に対する解決策を自動化できます。
AIOps の使用例
AIOps システムは、ビッグ データ、予測モデリング、高度な分析を活用して、次のような一般的なユースケースに対抗します。
プロアクティブな異常検出
AIOps は、過去のビッグデータの分析を通じて、異常なデータ ポイントを特定します。 これにより、IT チームは通常の動作からの逸脱を簡単に認識し、データ侵害やアーキテクチャの破損などのコストのかかる問題を防ぐことができます。
根本原因分析
AIOps は、問題の根本原因を正確に診断し、適切な解決策で問題を修復するのに役立ちます。 これにより、IT チームはこれらの問題の中核的な症状を追跡する作業負荷から解放され、役立ちます。 AIOps プラットフォームは、将来の問題を防ぐための安全プロトコルも設定します。
パフォーマンス監視
AIOps は、ネットワーク インフラストラクチャ全体を監視するツールとしても使用されます。 すべてのコンポーネントの健全性とパフォーマンスを監視します。 可用性、応答時間、使いやすさなどのブロードキャスト要素。
予測分析
運用上の問題を早期に検出するだけでなく、高度な機械学習モデルを採用して、将来の潜在的な問題を予測します。
クラウドの移行
企業がハイブリッド クラウド モデルを採用する場合、AIOps は相互依存関係を明確に可視化し、運用効率を向上させます。 また、クラウドのスプロール (制御されていないクラウド インスタンス) を抑制するのにも役立ち、不必要なオーバーヘッドを防ぎます。
AIOps の利点
企業にとってのメリットは無限で、従業員の生産性の向上から機能コストの直接的な削減まで多岐にわたります。 AIOps ソリューションが組織に提供するその他の利点は次のとおりです。
- IT システムの可用性と信頼性の向上
- さまざまな IT 部門間の技術的なコラボレーションの向上
- 潜在的な問題に対する一刻を争う解決と予測管理
- クラウドへの移行とセキュリティを支援することでデジタル変革を迅速化
- インタラクティブな集中システムに監視機能を集約
- さまざまな種類のイベントやアラートに対する誤警報の削減
- サービスの開発を迅速化し、その影響を理解する際の連携を強化する
AIOps の概要
企業全体に AIOps を導入するには、組織は IT 運用における改善が必要な問題点を特定する必要があります。 これは、AIOps を実装するビジネス ケースを最終決定するのに役立ちます。 ビジネスに最適なものを選択するには、利用可能なさまざまな種類の AIOps ソリューションを理解することが不可欠です。 ドメイン中心のソリューションは、単一ドメイン向けに特別に開発されているため、一部のユースケースでのみ機能します。 一方、ドメインに依存しないソリューションは、さまざまなドメインにまたがって機能できます。 望ましいソリューションを選択したら、展開とガバナンスの計画を策定することが重要です。
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