AIOps（IT運用のための人工知能）とは？

AIOpsとは？ 

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。

AiOpsの利点と欠点

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。

• ダウンタイムを回避することで、顧客満足度が向上します。
• これまで分断されていたデータソースが統合され、より深い理解が得られます。
• 根本原因の分析と問題解決を迅速化することで、時間・費用・資源の節約につながります。
• 応答の迅速さと一貫性により、サービス提供が改善されます。
• 本来人手では時間がかかる不具合検出と修正を自動化することで、ITチームはより価値のある分析や最適化に専念できます。
• IT部門がビジネス部門との連携に充てる時間が増えることが、ITの戦略的価値を示しています。

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。

• ツールやプロセスに統一性がない場合、導入・運用が難しい可能性があります。
• 資源や技術専門家が不足している組織では、高度な技術力が求められるため、導入や管理が困難になる恐れがあります。
• 学習やテストに用いるデータの質が低いと、不正確または信頼性の低い結果につながる可能性があります。
• AIベースのシステムの複雑性が、問題の診断と解決を難しくします。
• 必要なツールやインフラの整備に、多大な投資が求められる場合があります。
• 大量のデータを扱うため、プライバシーやセキュリティに関する懸念も生じます。

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AiOpsはどのように機能する？

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。

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AiOpsの主な特徴は？

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:

• 既存の監視ツールと連携する多様なソースからのデータ収集
• ITインフラ、ネットワークパフォーマンス、診断、デジタルエクスペリエンス、アプリパフォーマンス監視など、複数の分野での協力を促すデータ集約機能
• 有用な時系列情報を生成するための、過去データと即時データの情報付加
• パターン発見、異常検知、原因分析、問題のビジネスへの影響に関する解析洞察
• ワークフローや自動化ライブラリの生成・展開に向けた自動化機能
• クラウドベースの管理層と監視データパイプラインによる使いやすさ
• 企業や運用の個別ニーズに合わせた柔軟な導入オプション

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なぜAiOpsが必要なのか?

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。

• インシデントを早期に検出し、信頼性と稼働率を向上
• 効率向上とワークフローの自動化で運用コストを削減
• 問題を迅速に識別し、クラウド導入や移行プロジェクトを軌道に乗せることで、デジタル変革を促進
• 時間のかかる業務の自動化と負担軽減により、従業員の生産性と働きやすさを向上

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AiOpsを活用するのはどんな組織で、どのような目的のためか?

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。

1. 大規模で複雑な環境を持つ企業

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。

2. クラウド活用に注力する中小企業

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。

3. DevOpsチーム

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。

4. ハイブリットクラウドとオンプレミス環境を持つ組織

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。

5. デジタル変革を進める企業

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。

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AiOpsの活用事例

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:

• 原因分析

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.

• 異常検知

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.

• パフォーマンス監視

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.

• クラウド移行/導入

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の導入

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.

AiOpsの導入はどう進める？

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。

• まずは情報の取り込みに注力する

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.

• 可能な限り多様なデータを取り込み評価する

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.

• 一度に全てを実現しようとしない

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、

• まず、大量のデータを行動に繋げやすい形で整理するためのAi基盤と、パターンを明らかにする監視機能を構築する。
• 次に、それらのパターンが事象を予測する助けになるかを検証し、MTTRとインシデントの頻度を削減するプロアクティブなIT運用を目指す。
• 最後に、機械学習を活用した原因分析により、重要なビジネスサービスや顧客体験に影響が出る前に事象とその影響を予測できる体制を整える。