AIOps とは何ですか?

公開: 2023-04-25

現在、IT 意思決定者の 91% は、自動化が明日のゲームチェンジャーであることを認識しています。彼らは、今後 3 ～ 5 年で、すべての IT システムがビジネス目標に沿って自律的に反応できるようになると予想しています。 IT における自動運用 (AO) の鍵は、AIOps による人工知能の使用です。さまざまな監視機器などから生成される非構造化データから、AI 技術を用いてプロアクティブおよびリアクティブの発生を予測/特定するシステムです。これは、今日私たちが知っているように、IT に大きな影響を与えます。

AIOps とは何ですか?

Gartner は、AIOps を「ビッグデータと機械学習を組み合わせて、イベント相関、異常検出、因果関係の決定などの IT 運用プロセスを自動化する」手段と定義しています。 Gartner は、IT 運用分析を強化する機械学習分析テクノロジーの業界分類として、2016 年にこのフレーズを作り出しました。

それ以来、AIOps が方法論としてだけでなく、イベント/マシンデータの分析と処理に IT が必要とするすべてのツールをパッケージ化するソフトウェアプラットフォームの一種として、AIOps を最初から構築する必要がなくなるのを目の当たりにしてきました。

簡単に言えば、AIOps は、多様な手動の IT 運用ソリューションを、直感的でインテリジェントな自動化された単一の IT 運用プラットフォームに統合します。エンドツーエンドの可視性とコンテキストを活用することで、チームとあなたは、速度低下や混乱に対して、より迅速に (予防的にも) 対応できます。その核となるのは、大量のデータ (現在は適切に整理されている) と高度なデータ分析アルゴリズムです。

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AIOps のコンポーネントとは?

AIOps は、次の要素を利用して IT 運用を強化します。

1. さまざまなソースからのデータ統合

AIOps は、イベントレコード、システム監視、アプリ、ジョブデータ、チケットなど、複数の IT インフラストラクチャストリームからデータを収集します。情報サイロを排除することで、ネットワークイベントの管理、監視、および接続がより簡単になり、因果関係を特定できます。

2. AI アルゴリズム

業界または IT 固有の ML および AI アルゴリズムをカバーしています。 IT 企業の主要な目標とリソースによって、その内容と構造が決まります。これらのアルゴリズムは、人工知能が優先する運用目標を確立します。

3. ビジネスルール

AIOps は、ビジネスロジックとパターン分類を使用して、対応が必要なイベントを確実に識別します。一連のトレーニングデータに基づいて異常を特定するための独自のルールを作成できる機械学習手法を採用することもできます。「通常の」ネットワークアクティビティと「異常な」ネットワークアクティビティの区別は、ルールとパターンによって確立されます。

4. データ処理

リアルタイムのデータ処理により、ITOps チームはパフォーマンス最適化の目標を達成でき、セキュリティアナリストが対策を展開するのに役立ちます。 AI は、膨大な量のデータを大規模かつリアルタイムで効果的に取り込み、分析することを可能にします。その結果、異常を検出し、AIOps ツールによって認識されたイベントにより迅速に対応できるようになります。

5. 認知技術

これは、AIOps を定義する機能です。膨大な量のデータのインテリジェントな調査は、人工知能によって実現されます。マシンデータを関連付けて選別し、ヒストグラム、チャート、およびビジュアルを生成する数式を使用して、詳細な分析を実行します。さらに、機械学習はユーザーの行動から「学習」し、それに応じて自律的にモデルを微調整できます。インサイトは、動的 (多くの場合リアルタイム) ダッシュボードを使用して表示されます。

6. 接続されたワークフロー

AIOps は、複数の IT 操作を自動化および調整するために使用できます。たとえば、新しく導入された機能のリアルタイム評価や詳細なログ検査を実行して、障害や異常を発見することができます。これを可能にするために、AIOps プラットフォームは、アプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を介して IT 監視エコシステムの他のコンポーネントに接続されます。

また、ダウンロード – ホワイトペーパー(AIOps の総合ガイド)

AIOps の仕組み

AIOps の動作は、3 つのステップに分けることができます。

まず、さまざまな IT インフラストラクチャコンポーネントによって生成され、増え続ける膨大な量のデータを収集して集約します。これには、アプリケーション要件、パフォーマンス監視手段、またはサービスチケットシステムが含まれる場合があります。

次に、「信号」と「ノイズ」をインテリジェントに区別します。次に、言語、年表、トポロジーなどのさまざまなパラメーターに従って、この関連情報を整理して接続します。これにより、システムのパフォーマンスと可用性の問題に関連する重大なインシデントとパターンの特定が容易になり、誤検知と誤検知が最小限に抑えられます。

第 3 に、インシデントの根本的な原因を特定し、IT 部門と DevOps 部門にタイムリーな修正を通知します。場合によっては、人間の介入なしにこれらの問題に自動的に対処することさえできます。

最後に、IT インフラストラクチャを管理する個人間のコラボレーションを促進します。 AIOps は、関連する工作員やグループに警告を発するだけでなく、特に人々が地理的に分散している場合に、それらの間のコラボレーションを促進します。さらに、同様の状況の将来の診断を促進するのに役立つイベントデータを維持します。

AIOps の 6 つのメリット

テクノロジー企業と大規模な IT チームを持つ企業の両方が、次の理由から AIOps の採用を増やしています。

1. 可観測性の向上

可観測性とは、分散したプログラムとそれらが動作するハードウェアからのパフォーマンスデータの継続的なフローを消費、集約、および分析する能力です。これにより、アプリケーションのより効率的な監視、トラブルシューティング、およびデバッグが可能になり、サービスレベルアグリーメント (SLA) やその他のビジネスニーズを満たすことができます。

2. 予測アクションを自動化する

AIOps システムは、データを分析および関連付けて、高度な分析と自動化されたアクションを提供できます。予測分析を使用すると、動的なリソースの最適化を自動化して、アプリケーションのパフォーマンスを確保しながら、リソースのコストを安全に削減できます。需要が予測不可能な場合でも同様です。

3.ダウンタイムを最小限に抑える

システムとアプリケーションのダウンタイムは、収益の損失、生産性の低下、および評判の低下により、高くつく可能性があります。 AIOps により、IT、DevOps、DevSecOps、またはサイト信頼性エンジニアリング (SRE) チームは、重大で悲惨な問題になる前に、発生している問題を認識して対応できます。

4. セキュリティの脅威に対応する

環境が複雑さと規模の点で発展するにつれて、対処すべき危険の数も増加します。手動の手法では変化のペースに追いつくことはできませんが、AIOps ソリューションを使用すると、脆弱性の懸念を特定、評価、優先順位を付け、修正することができます。

5. 人材活用の最適化

運用上の問題の自動検出と再プログラムされた反応スクリプトにより、効率的なリソース割り当てが可能になり、運用コストが削減されます。また、これにより人的資源が解放され、新しい複雑なタスクに集中できるようになり、従業員のエクスペリエンスが向上します。

6. 成果を改善する

AIOps は、IT 運用の混乱を解消し、さまざまな IT 設定からの運用データを統合することで、根本的な問題を特定し、人間よりも迅速かつ正確に解決策を提案できます。これにより、企業は、以前は達成できなかった平均解決時間 (MTTR) の目標を設定し、達成することができます。これは、共有サービス組織とマネージドサービスプロバイダーに大きな違いをもたらします。

AIOps にマイナス面はありますか?

AIOps にはいくつかの利点があります。ただし、その展開にはいくつかの欠点があります。 AIOps の実装には、IT プロセスへの大幅な変更の導入が必要です。さらに、IT スタッフの役割と義務も変化します。従業員は、転勤や解雇につながるのではないかと恐れているため、これを脅威と見なす可能性があります。

さらに、アクティビティを効果的に自動化するには、AIOps を包括的に把握する必要があります。このテクノロジーはプロセスの大部分を自動化しますが、完全に独立しているわけではありません。これには、組織内に、その業務を十分に理解している個人が存在する必要があります。

AIOps は、専門的な知識を必要としない通常の操作をほとんど自動化します。これにより、IT 担当者は、プロセスの強化やシステムの最適化など、他の生産的な作業に専念できます。逆に、AIOps で簡単に達成できる活動に人々が制限されている場合、リソースの問題が発生する可能性があります。

最終的な考え

考慮すべき主要なオプションには、AppDynamics、Splunk Enterprise、Moogsoft、Sumo Logic があります。AIOps の利点を最大限に活用するには、組織は統計的相関ベースのアルゴリズムを備えたツールを採用するだけでは不十分です。組織は、エンドツーエンドの透明性、可観測性、説明責任を提供する AIOps プラットフォームを展開する必要があります。インスタナ; 決定は、達成しようとしている AIOps の正確なビジネス上の利点、ユースケース、および現在の IT ランドスケープによって異なります。