2022 年の AIOps トレンド予測

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人工知能、機械学習、自動化などの先進技術の普及により、企業のビジネスシナリオは大きな変化を遂げています。これらのイノベーションにより、アプリケーション構造と IT 運用が変革されました。 AI を IT 活動に組み込むことで、IT チームは複雑な IT 条件下でより複雑なタスクを実行できるようになります。 AI と IT 運用の統合により、ビッグ データ、データ分析、AI の力を IT 運用管理に活用する AIOps という用語が生まれました。

Gartner が指摘しているように、企業のほぼ半数が、重要なアプリケーションと IT タスクの可視性を高めるために AIOps とアプリケーション実行検査を使用しています。 AIOps は、IT フレームワークを変革し、IT スタッフがより重要な作業に集中できるようにする活動を支援することを約束します。 AIOps の収益が増加するにつれて、世界の AIOps 市場規模は 2020 年から 2025 年までの年平均成長率 43.7% で、2025 年までに 31 億 2,744 万米ドルに達すると予想されています。

2022 年に誰もが注目すべき AIOps のトレンドは次のとおりです。

ITの先駆者たちはAIOpsに注目するだろう

IDC によると、AI フレームワークへの総支出は 2022 年までに 776 億ドルに達すると予想されています。 AI のユースケースは数多くありますが、IT の先駆者たちは今年、IT タスクの遂行における AI の利便性の変化に注目しています。企業経営陣は AIOps の短期的および長期的なメリットを認識しつつあり、AIOps への関心が高まるにつれてワークスペース、DevOps、情報セキュリティ グループの管理が簡素化されるため、収益が本質的に増加することになります。さらに、AIOps ツールが成熟するにつれて、より幅広いデータ タイプを処理し、より迅速かつ適切に価値を提供できるようになり、特定のタスクのパフォーマンスが向上します。

インシデント管理機能を拡張します

AIOps は、自然言語の準備、原因分析、異常検出、イベントの相関と分析、およびその他の IT 機能を強化するために使用され、IT ミッションの専門家により優れた制御を提供します。イベントの相関関係とインシデント インテリジェンスは、機能グループの最善のインシデント管理プラットフォーム内で一貫してアクセス可能になります。さらに、これまでに使用された最も深刻な影響は、共有ツールのコンテキストでの違反の事前識別と表示です。

よりスマートで広範な自動化

AIOps の最大の利点は自動化機能です。明確な IT 対策をコンピュータ化し、企業チーム間の責任を軽減するためのさまざまな機能を提供します。過去には実現できる自動化の種類は限られていましたが、2022年までにほとんどのAIOpsはより創造的でさらに開発された機器を備えるようになると予想されています。

以前は、AIOps デバイスは一度に 1 種類の情報しか処理できませんでした。しかし、最近では、二重の情報タイプを処理できる新しい AI コンピューティング サービスが登場しています。さらに、現在、ほとんどのプラットフォームでは、ユースケースまたはワークフローの問題目標の種類に関連するコンピュータ化が実装されています。一部の企業では、情報問題を解決するためにロボットによるデータ自動化 (RDA) を使用しています。同時に、従業員の作業負荷も大幅に軽減されます。

サイバーセキュリティの強化

実際のところ、イノベーションがどれだけ進歩しても、サイバーセキュリティは企業にとって依然として最大の懸念事項です。これは、コンピューター化されたワークフローや機器に依存する企業が増えているため、特に当てはまります。このように、企業内で最先端の統合セキュリティ プラットフォームを使用する必要性が高まっています。

AIOps は、より統合されたセキュリティと IT アクティビティを示します。 AI を使用することで、企業は問題を即座に特定し、問題が発生する前に予防措置を講じることができます。また、フレームワークの稼働時間と信頼性を常に維持するための追加サポートも提供します。たとえば、AIOps は、ルーチン アクセスを手順アクセスや信頼できないアクセスから分離するようにプログラムできます。一度特定されると、疑わしいユーザーの IP アドレスを自動的にブロックできます。

AIOpsはDevOpsツールの一部となる

AIOps は、クラウド コンピューティング ソリューション向けの複雑なインフラストラクチャ管理および監視ツールのための安全なソリューションを提供します。データ分析と日常の DevOps 運用の​​自動化に役立ちます。従来のシステム監視ツールではビッグデータの 3V 特性を処理できないため、高度な分析ツール、人工知能アルゴリズム、ディープラーニング モデルの登場により、DevOps プロフェッショナルはこれを効果的に実現できるようになりました。 AIOps は、すべてのデータを迅速に処理し、詳細なデータ分析を実行し、日常的なタスクを自動化することで、IT 部門を支援します。 DevOps エンジニアがテスト、パフォーマンス、セキュリティを監視および管理するのに役立ちます。