AIOps（IT運用のための人工知能）とは
現在、IT システムが生成するデータの量は膨大であり、インテリジェントな監視および分析ツールがなければ、機会の逸失やアラート、高額なダウンタイムが発生する可能性があります。しかし、機械学習とビッグデータの出現により、IT 運用ツールの新しいカテゴリが出現しました。 AI Ops.
AIOps は、IT プロセスを強化、サポート、自動化するための人工知能の実用的なアプリケーションとして定義できます。機械学習、自然言語処理、分析を活用して複雑なリアルタイム データを監視および分析し、チームが問題を迅速に検出して解決できるようにします。
AIOps を使用すると、運用チームは最新の IT 環境によって生成される膨大な複雑さと量のデータを制御して、停止を防ぎ、稼働時間を維持し、継続的なサービス保証を達成できます。 AIOps を使用すると、組織は現代のビジネスに求められるスピードで運営し、優れたユーザー エクスペリエンスを提供できるようになります。
AIOps の必要性は何ですか?
が実施した調査で CA Technologiesの、ほとんどの回答者は、AIOps が IT 運用の未来であると信じており、80% 以上の組織が AIOps ソリューションの導入を計画しているか、すでに開始しています。
AIOps の必要性が高まっている理由のトップ 5 は次のとおりです。
監視ツールの急増により、分析は困難になってきています。
異種の監視ツールを使用すると、エンタープライズ サービスまたはアプリケーション全体の完全な可視性を実現することが困難になります。また、複数のアプリケーションのパフォーマンス指標を関連付けて分析することもほぼ不可能になります。
AIOps は、すべてのドメインにわたって主要な単一ペインの分析を提供するのに役立ち、組織が最適なカスタマー エクスペリエンスを確保するのに役立ちます。 AIOps は、技術者が複数のツールを利用することなく、誤検知を削減し、アラートの相関関係を構築し、根本原因を特定するのに役立ちます。
膨大な量のアラートが管理できなくなりつつあります。
月平均で数千件のアラートが発生し、積極的に対処する必要があるため、AI と機械学習が必要になっているのも不思議ではありません。 AIOps は、ダウンタイムやアラートの分析に費やす時間を削減することで、問題の検出、チーム間のコラボレーション、すべてのツール間のアラートの関連付けなどの問題の影響を軽減するのに役立ちます。
優れたユーザー エクスペリエンスを提供するには、予測分析が必要です。
今日のあらゆるビジネスは、ユーザー エクスペリエンスが 1 つあれば顧客を失うことができます。このことを考慮すると、企業が優れたユーザー エクスペリエンスを確保することに重点を置いているのは驚くべきことではありません。予測分析による優れたユーザー エクスペリエンスの提供は、最も重要なビジネス成果の 1 つであるため、予測分析は最も求められている AIOps 機能です。
AIOps に期待される大きなメリット
多くの IT プロフェッショナルは、AIOps が IT 運用機能全体の自動化と強化に役立つ実用的な洞察を提供すると信じています。また、AIOps によって効率が向上し、修復が迅速化され、ユーザー エクスペリエンスが向上し、運用の複雑さが軽減されると考えています。これは主に、ツールチェーン全体にわたるデータ分析や予測的洞察の自動化など、AIOps の自動化機能によって実現されます。
IT 運用の未来は AIOps です。
今日のデジタル経済で生き残り、繁栄したい企業は、IT 運用で AI を使用することを検討する必要があります。データの監視と分析の課題が増大する中、AIOps は IT 運用チームの新たな効率性を生み出す上で重要な役割を果たすことになります。今こそ、顧客が期待する優れたユーザー エクスペリエンスを提供する AIOps ベースのソリューションを評価して実装する時期です。
AIOps はどのように機能し、そのコンポーネントは何ですか?
組織は、すべての IT 監視ソースからデータを取得する独立したプラットフォームとして最大値を抽出する AIOps ツールを導入する必要があります。このようなプラットフォームには、IT 運用監視の重要な側面を自動化および合理化する 5 つのアルゴリズムが搭載されている必要があります。
- データの選択: 最新の IT 環境によって生成された、冗長性が高くノイズの多い膨大な量のデータを取得し、問題を示すデータ要素を除外します。
- パターンの識別: 選択したデータ要素間の関係を関連付けて検出し、さらなる分析のためにグループ化します。
- 推論： 再発する問題の主な原因を特定して、対策を講じることができます。
- コラボレーション： 関連するオペレーターとチームに通知し、それらの間の協力を促進します。
- オートメーション： 対応と修復を自動化して、ソリューションをより正確かつ迅速に実現します。
AIOps ソリューションは、データセット内のノイズと重複をフィルタリングして除去し、関連するデータのみを選択します。これにより、運用チームが対処しなければならないアラートの数が大幅に減り、作業の重複がなくなりました。次に、テキスト、時間、トポロジーなどのさまざまな基準を使用して、関連情報がグループ化され、関連付けられます。次に、AIOPS はデータ内のパターンを発見し、どのデータ項目が原因を表し、どのデータ項目がイベントを表すかを推測します。
このプラットフォームは、この分析の結果を仮想コラボレーション環境に送信します。そこでは、インシデントの解決に関係するすべての関係者がすべての関連データにアクセスできます。その後、仮想チームはソリューションを迅速に決定し、自動化された対応を選択して、インシデントを迅速かつ正確に解決できます。
AIOps の使用例
根本原因分析
AIOps を使用すると、問題の根本原因を特定し、それを解決するために適切な措置を講じることができます。問題の原因を特定することで、チームは核心的な問題ではなく問題の症状の治療に関わる不必要な作業を回避できます。たとえば、AIOps プラットフォームは、ネットワーク停止の原因を追跡し、即座に修正し、将来の同様の問題を防ぐための保護措置を講じることができます。
異常検出
AIOps ツールは大規模なデータセットをスキャンし、異常なデータ ポイントを検出できます。これらの外れ値は、データ侵害などの問題のあるイベントを特定して予測するシグナルとして機能するため、企業は規制上の罰金、否定的な PR、消費者信頼感の低下などの高額な結果を回避できます。
パフォーマンス監視
AIOps は、クラウド インフラストラクチャとストレージ システムの監視ツールとして機能します。使用状況、可用性、応答時間などのメトリクスをレポートします。また、イベント相関を使用して情報を集約し、ユーザーの情報消費の向上につながります。
インテリジェントなアラート
AIOps は、意味のあるデータをフィルタリングしてインシデントに関連付け、ドミノ効果によるアラート ストームを防ぎます。たとえば、あるシステムで障害が発生するとアラートがトリガーされ、別のシステムに影響があり、これもアラートをトリガーします。
自動修復
AIOps は、既知の問題の修復を自動化するのに役立ちます。問題が特定されると、過去の問題の履歴データに基づいて、AIOps が修復を加速するための最適なアプローチを提案します。
AIOps と MLOps の違いは何ですか?
| MLOps | AI Ops |
| これは、データ サイエンティストと運用専門家の間でのコミュニケーションとコラボレーションを向上させるための一連のプラクティスです。 | IT プロセスを強化、サポート、自動化するための人工知能の実用的な応用です。 |
| この規律は次のことを組み合わせたものです 機械学習、データ エンジニアリング、DevOps 機械学習モデルをデプロイするためのより迅速かつ効果的な方法を発見します。 | ビッグデータと機械学習を組み合わせて IT 運用を自動化します。 |
| MLOps は、データセットの検証、アプリケーションのモニタリング、再現性、実験の追跡を通じて、モデルを効率的に運用環境に導入し、モデルが確実に機能し続けることを保証します。 | AIOps システムは、IT インシデントの根本原因を特定し、異常を検出し、技術チームが解決に向けて取り組むことを可能にする高品質のソリューションを提供します。 |
参照：
- https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
- https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
- https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
- https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
- https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
- https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
- https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
- https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
- https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
- https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
- https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/
<!–
–>
