スポンサー機能 AIは魔法ではありません。 しかし、正しく適用すると、ITインフラストラクチャが消滅する可能性があります。
もちろん文字通りではありません。 しかし、HPEでInfoSightの製品マーケティングを率いるRonak Chokshiは、インフラストラクチャをより適切に管理する方法を検討する場合、技術リーダーはUberやGoogleマップなどのサービスがどのようなサービスを実現したかを検討する必要があると主張しています。
ITインフラ これらのサービスの提供の背後にあるものは、世界の残りの地域にとっては重要ではありません。おそらく、同様のシームレスな運用をどのように達成できるかを疑問に思っている他の分野の疲れ果てた技術リーダーを除いて。
「サービスが必要なときに利用可能であり、管理が容易である限り、消費者はそれがどのように機能するかを本当に気にしません」と彼は言います。
インフラストラクチャを舞台裏で推進することが、HPE InfoSight AIOps プラットフォームの存在意義です。 別の言い方をすると、チョクシはこう言います。 InfoSight はインフラストラクチャを懸念しています、そのため、技術チームはよりアプリケーション中心になることができます。
「私たちは、ITチームが、デジタルトランスフォーメーションイニシアチブを実行する際に、ビジネス、基幹業務の利害関係者、およびアプリケーション開発者のパートナーになることを望んでいます」と彼は説明します。
これは、特定のホストがVMで過負荷になっているのか、読み取り/書き込みサイクルが多すぎるために機能しなくなっているのかを悩む管理者の一般的な状況とはまったく対照的です。
この情報が重要ではないということではありません。 むしろ、それはどのように収集され、誰が、または何がデータを照合し、そこから洞察を得る責任があるのかという問題です。 そして何よりも、結果として前向きな行動をとること。
顧客の観点から、Chokshi氏は次のように説明しています。 、スループット、レイテンシー、ストレージからアプリケーションに至るまで。」 これには、サーバー、ネットワーク、および仮想化レイヤーが含まれます。
さらに重要なのは、基盤となるシステムが問題が発生したとき、またはその前に問題を予測し、問題を防ぐために適切なアクションを実行することです。
それはすべてテレメトリから始まります
InfoSightの出発点はテレメトリです。テレメトリは、テクノロジーとアプリケーションスタックのすべてのレイヤーから取得されます。 Chokshiは、これは本番データや顧客データではなく、HPEのデバイスからのパフォーマンスデータを参照していることを強調しています。 「それは、IO読み取り/書き込み、スループットレイテンシ、待機時間、その性質のものです。」
テレメトリ自体は、IOとパフォーマンスの課題を提示する可能性があります。 不適切に実装されたリアルタイムテレメトリは、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。 システムが静かに実行されているときに断続的にデータをスプールオフすることは、リアルタイムの洞察と修復の機会が失われることを意味します。
「実際には、システムを非常にインテリジェントに計測して、パフォーマンスを低下させることなく特定の種類のテレメトリデータを送信しています」とChokshi氏は言います。 これは、HPEがストレージオペレーティングシステムを構築する方法にまで及びます。
HPE InfoSightは、HPE独自の（人間ベースの）サポート操作からの情報とともに、HPEのグローバルインストールベース全体からのテレメトリデータを集約します。
「問題が発生し、サポート担当者がお客様から電話を受けた場合、トラブルシューティングを行い、修正します。ただし、修正が実装された場合、それだけではありません。 ここから実際の作業が始まります。 実際に署名パターンを作成します。 これは本質的にその問題の指紋であり、私たちはそれをクラウドにプッシュします。」
これにより、InfoSightがAIと機械学習を適用できる膨大なデータプールが提供され、サポートケースの自動化が促進されます。
インストールベース全体の他のデバイスからのテレメトリデータがHPEにストリーミングされ続けると、Chokshiは「これらの個々のシステムから発生する可能性のある問題の署名パターンを作成します」と続けます。
顧客からのデータが特定の環境内で確立された署名パターンと一致すると、InfoSightは顧客のダッシュボードに表示される「ウェルネス」アラートをプッシュします。 同時に、サポートケースが開かれます。
InfoSightは、顧客に警告するだけでなく、顧客の個々の環境に合わせて事前対策を講じます。 たとえば、ストレージOSの更新により、お客様が実行しているVMプラットフォームとの競合または非互換性が発生する可能性があることを検出した場合、アップグレードを停止またはスキップします。
ストレージの問題を解決する時間が短縮されます
潜在的な影響は、パフォーマンスの低いシステムや、ストレージに起因する可能性のある不思議な障害のトラブルシューティングを行う必要がある人には明らかなはずですが、そうではない可能性があります。
ESGの調査によると、HPEのニンブルストレージのインストールベース全体で、HPE InfoSightはIT運用コストを79％削減し、スタッフはストレージ関連のチケットの解決に費やす時間を85％削減しました。 IDCの調査では、解決された問題の90％以上がストレージの上にあることも示されました。 したがって、ストレージを出発点として、InfoSightはインフラストラクチャスタックのすぐ上に劇的な影響を与える可能性があります。
同時に、InfoSightはソフトウェアレイヤーを含むように拡張され、昨年はAppInsightsがリリースされました。 Chokshiが言うように、アプリケーション管理者が問題をストレージ管理者に移すのは少し簡単すぎることがよくあります。「ねえ、ストレージデバイスが適切に動作していないようです」。
App Insightsは、スタック全体のトポロジビューを作成し、すべてのレイヤーで問題のアラートと予測を生成します。 そのため、アプリ管理者がストレージの問題によってアプリのパフォーマンスが低下していると示唆した場合、Chokshi氏は、「ストレージ管理者は、App Insightsダッシュボードを検索できるという質問に対して、ほぼ瞬時に回答するでしょう」と説明します。
そのため、管理者は、たとえば、ドライブに障害が発生したかどうか、あるいはホストが実行しているVMが多すぎるかどうかを識別でき、「アプリケーションの速度が低下します」。
InfoSightがインフラストラクチャを非表示にする方法の大規模な例については、オンプレミスのインフラストラクチャ管理と展開をクラウド内の管理とその他のサービスと組み合わせた、HPEのGreenlakeエッジからクラウドプラットフォームまでをご覧ください。
たとえば、HPEは最近、ブロックストレージ用のHPEGreenLakeの提供を開始しました。 従来、ミッションクリティカルまたはビジネスクリティカルなシステムにブロックストレージを導入することは、複数のパラメーターを処理することを意味していました、とChokshi氏は言います。 「どのくらいの容量ですか？ ストレージからどのくらいのパフォーマンスが必要ですか？ 実行する予定のアプリケーションの数など。」
新しいブロックサービスでは、管理者は、アプリがミッションクリティカルかビジネスクリティカルか、SLAの選択など、XNUMXつまたはXNUMXつのパラメーターを設定するだけで済みます。
「そしてあなたはそれをプロビジョニングします、そしてそれはすべてクラウドを通して行われます。 そしてそれは本質的にあなたがブロックストレージを利用できるようにします。 舞台裏では、HPE InfoSightは、クラウド運用エクスペリエンスを有効にし、システムとアプリがダウンしないようにすることで、そのエクスペリエンスを強化します。 障害を予測し、障害の発生を防ぎます。」
途中でグリーンレイク拡張
今年中に、InfoSightはますます多くのHPEGreenlakeサービスに拡張されます。 もともとストレージ、次にサーバーとして市場に投入されたものが、HPE Greenlakeを通じてプロビジョニングされるほぼすべてのHPE製品と統合されているため、これは大きな問題です。
同時に、HPEは、ニンブルストレージで長年提供してきたInfoSightを利用したサポートの自動化を拡張します。これにより、顧客はレベル1および2の技術者をバイパスし、レベル3のサポートに直接移行できます。 「電話をかけるまでに、私たちは問題の基本をすでに知っており、あなたの環境もすでに知っているからです。 私たちはあなたに質問する必要はありません。 ログを要求する必要はありません。また、いかなる種類のデータも要求する必要はありません。 実際には、テレメトリデータを通じてすでにそれを持っています。」
それで、これはそれが得るのと同じくらい良いですか？ いいえ、実際には将来的に良くなると、Chokshi氏は主張します。なぜなら、InfoSightがより多くのサービスと製品、そしてより多くの顧客に展開されるにつれて、より多くのテレメトリにアクセスし、より多くの顧客コンテキストを分析するからです。
「実際にAIOpsの利点を得るには、関連するデータの大規模なセットが必要です」と彼は言います。 「そして、AIはXNUMXつではなく、完了しているので、時間を空ける必要があります。 時間の経過とともに改善されます。」
HPEが後援しています。
