機器とソフトの複雑さが増す中、IT運用の効果的な管理はこれまで以上に重要です。しかし、複雑さの増加に伴い、IT担当者の負担も大きくなっています。
高コストにもかかわらず、新たなデータサイエンティストの採用が唯一の手段だと考える向きもあります。朗報として、技術の進歩がIT運用の負担を軽減しており、その一例がAIOpsです。
AIOpsとは、AIや機械学習、自然言語処理 (NLP) などの技術を日々のIT運用プロセスに取り入れることを意味します。
AIによるITデータと Observability テレメトリーの解析により、IT運用、DevOps、SREチームは効率と効果を高め、業務や顧客に悪影響が出る前にデジタルサービスの問題を発見・解決できます。
AIOps技術のおかげで、現代の運用チームは最先端IT環境が生み出す膨大な複雑性とデータ量を制御し、障害の発生を最小限に抑え、システムを常時稼働させ、連続したサービス提供を実現します。
デジタル変革の中心にITがある中で、AIOpsの定義は、競争に遅れをとらず、顧客に優れたサービスを届けるための迅速な対応を可能にします。
ITインフラとアプリのパフォーマンスを向上させ、主要な指標を伸ばします。
多くの利点(生産性向上やコスト削減など)がある一方、欠点も存在する点に留意が必要です。
分析、オートメーション、最適化を一つのプラットフォームに統合するプロセスがAIOpsです。必要なときに適切なリソースを利用することで、企業がスムーズに運営できるようにする戦略です。
分析を通じて、企業の現状を把握できます。顧客数、注文量、注文処理の平均時間などのデータが明らかになります。
オートメーションの導入目的は、プロセスを標準化し、パフォーマンスを向上させることです。例えば、手間のかかる不要な工程を省くことで、コスト削減と効率向上が実現します。
プロセスが十分に機能していない場合や改善の余地がある場合、最適化がその問題解決に寄与します。
データを集約し、洞察を抽出し、知見に基づいた行動を起こすことで価値を提供します。AIOpsプラットフォームを選ぶ際は、以下の特徴に注目してください:
このソリューションは、IT環境の可視性を高め、問題発生時に複数のツールやシステムからのデータを統合して状況を把握できるようにします。
現在、世界中の様々な規模、業種、用途の企業で利用されています。
採用企業は、多種多様な技術に跨る大規模なITインフラを持ち、複雑さや規模の課題に直面しています。ITに大きく依存するビジネスモデルでは、IT基盤の充実が企業の成功に大きく影響します。異なる業界で活躍していても、いずれもイノベーションを促す規模を有しており、企業運営における柔軟性の必要性がITのさらなる柔軟性を求めさせています。
AIOpsツールは、クラウド発祥の中小企業でも活用され、一貫した迅速なソフトウェアの構築・提供を支援します。これにより、SREチームはデジタルサービスの品質向上と、エラーや障害、停止発生の低減を実現します。
DevOps戦略を採用する企業では、関係者間の情報共有が課題となる場合があります。DevとOpsが直接AIOpsモデルに統合されると、摩擦が大幅に軽減され、開発チームは環境の状況を把握し、運用チームは本番環境への変更やデプロイのタイミングを正確に確認できます。この包括的な視点により、継続的インテグレーションとデリバリーが円滑に進み、アプリが迅速かつスムーズにリリースされます。
また、DevOpsパイプラインは膨大な情報を生成します。安定した迅速なアプリ提供のため、担当者は情報を即時かつ継続的に評価する必要があります。自動化が進んでいるチームもあれば、手動で判断するケースもあり、これが遅延や誤判断を招くことがあります。AIOpsのデータ解析とアクション提案機能は、的確なデータ主導の判断とプロセス自動化に不可欠です。
ワークロードをクラウドに移す利点は多いですが、一部のアプリやインフラを内部で維持する必要もあります。そのため、ハイブリット環境の管理がITにとって課題となります。AIOpsは、全てのインフラの全体像を提示し、変動の激しい連携関係を把握することで、運用チームがこれらの環境を効果的に管理し、サービス品質を維持するのに役立ちます。
変革の目的は、企業の生産性、柔軟性、競争力の向上にあります。ITはデジタル変革の中心ですが、ビジネス要求に追いつかなければ障害となります。AIOpsは、IT運用の自動化と障害の最小化により、必要な技術支援を提供し、変革の成功をサポートします。
大容量データ、高度な分析、機械学習技術の導入により、AiOpsシステムは以下の活用事例に対応できます:
名前が示す通り、原因分析は問題の根本原因を特定し、適切な対策を講じるためのものです。症状だけでなく実際の原因に注目することで、時間と労力を節約できます。例えば、Aiプラットフォームがネットワーク障害の原因を明らかにし、迅速な対応と予防措置の実施を可能にします.
AIOps技術は、膨大な過去データから逸脱値を抽出します。これらの異常は、情報漏洩などの重大な事象を検知・予測する「シグナル」として機能し、広報のダメージ、規制罰金、顧客信頼の低下による損失を防ぐのに役立ちます.
現代のアプリは複数の抽象化層に分かれているため、どの物理サーバ、ストレージ、ネットワークリソースがどのアプリを支えているか把握するのは難しいです。AIOps戦略はこのギャップを補完し、クラウドサーバ、仮想マシン、ストレージ機器の状態を監視し、リソース使用量、稼働時間、遅延などの重要な指標を提供します。さらに、イベント相関機能でデータを統合し、効率的な利用を促進します.
多くの企業は、一度に全てをクラウド化するのではなく段階的に進めるため、様々な相互依存関係を持つハイブリットなマルチクラウド構成(プライベートクラウド、公衆クラウド、複数ベンダー)となります。インテリジェンスがこれらの依存関係を透明にすることで、クラウド移行やハイブリット戦略に伴う運用リスクを大幅に軽減します.
DevOpsは、インフラの調達や再構成に対する開発チームの制御を強化し、開発を加速させます。しかし、ITは依然としてそのインフラの維持が求められます。AIOpsアーキテクチャは必要な知識と効率を提供するため、ITが過度の管理作業を行う必要がなくなります.
まずは小さなステップで始めることが望ましいです。データソースごとにIT領域を小規模に再編し、複数の拠点から発生する大量のデータの扱いを習得してください。IT部門がAiのビッグデータ要素に慣れるよう、初めは過去データの収集から始め、慣れてきたら最新データを取り入れていくことが推奨されます。
整理された機械データやメトリクス、補完用のリレーショナルデータへのアクセスが必要です。多様なデータを組み合わせることで、全体の状況を把握し、文脈に合った対応が可能となります.
全てのデータを即時かつ効率的に分析するのは難しいため、まずは生の過去データとメトリクスに触れ、基本を固め、その後クラスタリングアルゴリズムや解析で傾向やパターンを見出してください。真の即時検知を求めるなら、最初は生データの活用が最適です。次に、機械学習を活用したAIでストリーミングデータを解析し、パターンとの適合を確認することで、自動化や予測分析へつなげます.
導入初期は過去データが非常に価値あります。システムの過去の動向を把握することで、現在の挙動を理解しやすくなります.
そのためには、様々な形式の過去データと即時データを収集し、活用可能な状態にすることが必要です。ログ、メトリクス、テキスト、ワイヤ、ソーシャルメディアデータをどのように利用するかは自由ですが、例えば、インフラのメトリクスは容量管理に、アプリのログは優れたサービス提供のために役立ちます.
これまでは、多くのAiプラットフォームが単一データソースのみを処理していました。1種類のデータのみではシステム動作の洞察が得にくいため、複数のソースから情報を統合できるプラットフォームを選ぶことが重要です.
最も差し迫った課題を解決するため、まずはその原因に集中してください。その後、データの監視に移ります。これが完了するまではAI導入は見送るべきです。段階的に進めることが望ましく、
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