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IT管理におけるAIOps

目次

AIOpsをなぜ今取り入れるべきか

IT環境、オンプレもクラウドもすでに管理している。特に課題はない。
「AIOps」という言葉は聞いたことがあるけれど、実際には何がどれくらい変わるのかわからない。

そのように感じていらっしゃる方も多いかもしれません。本コラムでは、組織内にAIOpsを実装することで期待できるメリットについて説明します。

いまのITオペレーションにおける課題

様々なクラウドサービスを活用しているオフィス作業。リモートで 作業している人も多い状況で、社内で利用されているシステムの今の状況を認識できていますか?

何か問題が起きた場合、すぐに対処できる自信はありますか?

社内外に広がるシステムやサービス。社内の様々な機器をつなぐネットワークやオフィス機器。日々活用しているSaaSサービスなど、日々状況が変化しています。

最新のサービスやシステムを活用しながら日々の業務を遂行する中、今までと同じIT管理で充分なのでしょうか?

何かあるごとに火消に走る。
時間をかけたわりには、原因が明確にならない。

そんなお困りごとありませんか?

「可観測性」=オブザーバビリティ(Observability)がますます重要に

アーキテクチャがより複雑になるにつれて、インフラやサービスの状態とそれらのパフォーマンスを可視化することはますます困難になります。可視化できないものを管理していくのは無謀です。

IT管理のチームは、互いに統合されていない一連のばらばらの監視、トレース、およびログツールにまだ依存しているかもしれません。さらにそれらは、数年前、あるいは10年以上前に構築したシステムをなんとか使っている状況かもしれません。日々テクノロジーが進化していく中、日常の大量のログの監視やアラートの精査といった膨大な作業に埋もれていると、本当に対処すべき問題に遭遇したら対処できません。

今日のように、変化のペースが速い状況では、インフラストラクチャ、アプリケーション、およびサービスの状態を効率的かつ正確に把握するために、ビジネスにはエンドツーエンドの可観測性が必要です。メトリックとアプリケーションを監視してデータをログに記録するには、このすべての情報を相互に関連させて、全体像をリアルタイムで確認できる必要があります。

積極的に行動することは、システムダウンの時間とその際に必要となる対処の時間を大幅に削減し、優れたカスタマーエクスペリエンスを確保するために重要です。ITサービスのアクセス速度低下や停止が発生する前に問題を先取りすることは、eコマースやIOTベースのサービスなどサービスを提供する企業だけではなく、自社の事業継続のためにどのような企業にとっても重要事項となっているのです。

ビジネスのほとんどの活動が何らかのシステムを利用している現状では、一部のシステムがアクセス不能になるだけでなく、アクセス速度が遅いということでさえ、会社の収益にも大きな影響を与える可能性があるのです。1つのシステムやサービスの問題、と断定できればよいですが、今日のようにシステム間で複雑に連携しあうような状態では、ITシステム全体の可視化とAIによる分析は、組織の最優先事項の1つといえるのです。

あなたのIT運用、どのステップまで実現できていますか?

AIOpsとは

Gartnerによると、AIOpsとは以下のように定義されています。

AIOps(IT運用のための人工知能):AIOpsとは、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、因果関係の判断など、IT運用プロセスを自動化すること。

(参照:https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations

AIOpsは、すでに起きてしまった問題を解決するのに役立つだけではありません。課題が起こることをできるだけ未然に防いだり、システムやプロセス全体を継続的に最適化することにも役立ちます。膨大な量のデータの中からインサイトを探し出すことで、インフラストラクチャとプロセスが継続的に改善されていきます。

AIOps機能を含むプラットフォームの活用は、様々なメリットがあります。

  • 複数のデータソースや異なるベンダーの機器やサービスから様々な形式のデータを取り込んで、全体的なビューを手に入れるのに役立ちます。
  • リアルタイムでプロアクティブな分析を実施し、問題への対応を迅速化するのにも役立ちます。
  • 保存されたログデータの履歴を分析し、コンテキストを提供します。機械学習アルゴリズムを使用して、最も関連性の高いアラートのみを表示し、気が散るデータを抑制します。
  • 自動化を使用して、洞察と分析を通じて問題への対応を開始し、MTTRを劇的に高速化します。

このように、AIと機械学習を使用することで、組織は停止や速度低下への対処に費やす時間を減らし、今よりも良い状態にするための前向きな検討や実行へ多くの時間を費やすことができます。
AIアルゴリズムは、さまざまなデータタイプとソースに対して複雑な分析を自動的に実行することで、プロアクティブ化を容易にします。これにより、本格的な停止や混乱に発展する前に、表面化した問題にすばやく対処できます。

AIOpsを実現するソリューションとは

AIOpsの重要な価値の1つは、早期警告です。早期警告システムは、ITインフラで今おいきている問題を通知するのではなく、機械学習と高度なアルゴリズムを使用して、数多くのデータの主要なパターンや異常を識別し、今後起こりうる未来の問題を警告します。
優れた早期警告システムには、4つの重要な要素があります。

  1. 異常検出
  2. 動的閾値
  3. 根本原因分析
  4. 予測機能

AIOpsの力を十分に活用するためには、上記のすべての機能を含むプラットフォームが必要です。

AIOpsを実現するためのプラットフォームソリューションは、IT環境全体のデータの中から不要なノイズを分類し、意味のある実用的なアラートを提供するのに役立つだけでなく、プロセス全体とIT管理業務自体を簡素化します。
AIOpsは膨大なデータを処理することで潜在的な問題または問題のパターンを特定し、ITインフラストラクチャとアプリケーションの安定性、信頼性、および応答性に影響を与える前に、問題を検出して警告することができます。どのAIOpsソリューションを選択する場合でも、強力であるだけでなく、すぐに使用できる直感的なインターフェイスを使用して、セットアップと使用が比較的簡単である必要があります。

AIOpsは、リソース、アプリケーションの種類、場所に関係なく、ITシステムのごく一部分ではなく全体を俯瞰し、状況に応じて全体像を把握することを目的としています。これは、企業がオンプレミスソリューションからサービスとしてのソフトウェア配信モデルに移行するにつれて、これまで以上に重要になります。クラウドに根ざしたAIOpsソリューションを使用すると、IT運用内で柔軟性、敏捷性、およびスケーラビリティを確保できます。

AIOpsの力を試してみるにはどうすればよいか

LogicMonitorでは、AIOpsの機能をお試しいただくために、1か月の無料トライアルをご提供しています。
ぜひLogicMonitorでAIOpsを始めてみませんか?

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