AIOps とは何ですか?

組織が運用サービスと IT インフラストラクチャを近代化する際、ますます大量のデータを取り込み、分析し、適用することでメリットが得られます。次に、AIOps プラットフォームを使用する主なビジネス上のメリットをいくつか紹介します。 

運用コストを削減する

AIOps を利用すれば、組織はデータエキスパートから成る最小限のチームを維持しながら、ビッグデータから実用的なインサイトを引き出すことができます。AIOps ソリューションを備えたデータエキスパートは、IT チームを強化して運用上の問題を正確に解決し、コストのかかるエラーを回避します。

さらに、AIOps により、IT 運用チームは一般的な反復的なタスクではなく、重要なタスクにより多くの時間を費やすことができます。これにより、組織はお客様の要望に応えながら、ますます複雑化する IT インフラストラクチャの中でコストを管理できます。 

問題解決時間を短縮する

AIOps はイベント相関機能を提供します。リアルタイムデータを分析し、システム異常を示す可能性のあるパターンを特定します。高度な分析により、運用チームは効率的な根本原因分析を行い、システムの問題を迅速に解決できます。これにより、サービスの可用性を最大限に高めることができます。

一方、ML アルゴリズムはノイズをデータソースから分離します。そのため、IT エンジニアは重要なイベントに集中できます。 

予測サービス管理を可能にする

AIOps を使用すると、組織は ML テクノロジーを使用して履歴データを分析することで、将来の問題を予測して軽減できます。ML モデルは大量のデータを分析し、人間による評価をすり抜けたパターンを検出します。チームは問題に対応するよりも、予測分析とリアルタイムのデータ処理を利用することで、重要なサービスが中断するのを低減することができます。  

IT 運用を効率化する

従来の設定では、IT 部門は異なるデータソースを扱う必要がありました。これにより、ビジネスオペレーションプロセスが遅くなり、組織がヒューマンエラーに陥る可能性があります。

AIOps は、複数のデータソースからの情報を集約するための共通のフレームワークを提供します。AIOps を使用すると、IT チームは人間の介入なしにワークフローを共同で調整できるため、生産性が向上します。 

カスタマーエクスペリエンスを向上させる

AIOps ツールは、チャット、E メール、その他のチャネルからの大量の情報を分析できます。一部の企業は、AIOps プラットフォームを使用して顧客行動を分析し、サービス提供を改善しています。

また、AIOps は、コストのかかるサービスの中断によってお客様に影響が及ぶのを防ぎます。サービスの可用性と効果的なインシデント管理ポリシーを確保することで、組織は最適なデジタルカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

クラウド移行をサポートする

AIOps は、パブリック、プライベート、またはハイブリッドクラウドインフラストラクチャを管理するための統合アプローチを提供します。組織は、ネットワーク上の複雑なデータ移動を心配することなく、従来の設定からクラウドインフラストラクチャにワークロードを移行できます。オブザーバビリティが向上するため、IT チームはさまざまなストレージ、ネットワーク、アプリケーションにまたがるデータをシームレスに管理できます。

AIOps を使用すると、組織は IT 運用上の問題を解決するためにより積極的なアプローチを取ることができます。IT チームは、シーケンシャルシステムアラートに頼る代わりに、機械学習とビッグデータ分析を使用します。これにより、データサイロが解消され、状況認識が向上し、インシデントへのパーソナライズされた対応が自動化されます。AIOps を使用すると、組織はビジネス上の意思決定をサポートするための IT ポリシーをより適切に実施できます。

次に、相互接続された AIOps フェーズについて説明します。 

観察する

観察するフェーズとは、IT 環境からデータをインテリジェントに収集することです。AIOps は、組織のネットワーク全体にわたる異なるデバイスやデータソース間のオブザーバビリティを向上させます。

ビッグデータ分析と機械学習テクノロジーをデプロイすることで、大量の情報をリアルタイムで取り込み、集約、分析できます。IT 運用チームは、パターンを特定し、ログ内のイベントとパフォーマンスデータを関連付けることができます。例えば、企業は AI ツールを使用して API インタラクションのリクエストパスをトレースします。 

促す

促すフェーズでは、人間のエキスパートが問題を解決します。運用チームは、従来の IT メトリクスやアラートへの依存を減らします。AIOps 分析を使用して、マルチクラウド環境の IT ワークロードを調整します。IT チームと運用チームは共通のダッシュボードで情報を共有し、診断と評価の作業を効率化します。

また、システムは、パーソナライズされたリアルタイムのアラートを適切なチームに送信します。これは予防的にも、インシデント発生時にも行われます。

アクション

アクションフェーズとは、AIOps テクノロジーが IT インフラストラクチャを改善および維持するためにどのようにアクションを実行するかを指します。AIOps の最終的な目標は、運用プロセスを自動化し、チームのリソースをミッションクリティカルなタスクに再び集中させることです。

IT チームは、ML アルゴリズムが生成する分析に基づいて自動応答を作成できます。過去のイベントから学習し、自動化されたスクリプトで同様の問題を未然に防ぐ、よりインテリジェントなシステムをデプロイできます。例えば、デベロッパーは AI を使用してコードを自動的に検査し、問題の解決策を確認してから、影響を受けるお客様にソフトウェアアップデートをリリースできます。 

AIOps は、機械学習とビッグデータ処理を利用して IT 運用の改善を促進する比較的新しいコンセプトです。いくつかの関連用語と比較すると、次のようになります。 

AIOps とDevOps

DevOps は、開発ワークフローとサポートワークフローの間のギャップを埋めるソフトウェアプラクティスです。ソフトウェアチームと運用チームの間で情報を共有することで、組織が変更を適用し、ユーザーの懸念に迅速に対処するのに役立ちます。

一方、AIOps は、AI テクノロジーを使用して既存の IT プロセスをサポートするためのアプローチです。DevOps チームは AIOps ツールを使用してコーディング品質を評価し、ソフトウェアの配信時間を継続的に短縮します。 

AIOps とMLOps

MLOps は、ソフトウェアチームが ML モデルをデジタル製品に統合するのに役立つフレームワークです。これには、モデルの選択とデータの準備が含まれます。これには、ML アプリケーションを運用環境でトレーニング、評価、デプロイするプロセスが含まれます。

一方、AIOps は、実用的なインサイトを生み出し、新規および既存の IT システムのプロセス効率を向上させるための ML ソリューションのアプリケーションです。 

AIOps とSRE

サイト信頼性エンジニアリング (SRE) は、エンジニアリングチームがシステム運用を自動化し、ソフトウェアツールでチェックを実行するために使用できるアプローチです。SRE チームは、手動によるアプローチに頼るのではなく、問題を自動的に検出して解決することで、ソフトウェアの信頼性とカスタマーエクスペリエンスを向上させます。

AIOps と SRE は目標が重複しています。ビジネス運営の膨大なデータと ML から得られた予測的インサイトを利用して、サイト信頼性エンジニアがインシデント解決時間を短縮できるようにします。 

AIOps とDataOps

DataOps は、組織がビジネスインテリジェンスアプリケーションのデータ利用を最適化できるようにするイニシアチブです。これには、データエンジニアがさまざまなドメインからデータを取り込み、変換、転送するために使用できるデータパイプラインを設定し、ビジネス運営をサポートすることが含まれます。

一方、AIOps はより複雑なプラクティスです。DataOps が提供する情報を使用して、インシデントの検出、分析、解決を行います。