AIを使えばITの運用と保守が簡単になる

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この記事はWeChatの公開アカウント「Computer World」から転載したもので、著者はMaria Korolovです。この記事を転載する場合は、Computer World 公式アカウントまでご連絡ください。

AI 駆動型 IT 運用テクノロジーを使用することで、IT 製品を自動的に監視および管理できます。クラウド プラットフォーム、マネージド サービス プロバイダー、デジタル変革を進めている企業は、すでにこの新たな IT トレンドの恩恵を受け始めています。

AIOps と呼ばれるこの新しいテクノロジーは、潜在的なダウンタイムやパフォーマンスの問題が運用、顧客、そして最終的には収益に悪影響を及ぼす前に、それらを防ぐことができます。しかし、企業は、問題を特定したり、問題が発生する前に予測したりできるだけでなく、インシデントに対してインテリジェントで自動化された緩和措置を講じることができるため、より高度な AI システムの導入を開始しています。

では、AIOps とは一体何なのでしょうか? また、企業はどのように AIOps を活用しているのでしょうか? この記事では、AI を活用した IT 運用のテクノロジー、戦略、課題について詳しく見ていきます。

AIOps とは何ですか?

AIOps は、IT 運用と保守に人工知能を適用し、企業がインフラストラクチャ、ネットワーク、アプリケーションをインテリジェントに管理して、パフォーマンス、適応性、容量、稼働時間、さらにはセキュリティを向上させるのに役立つ新しい IT テクノロジーです。 AIOps は、従来のしきい値アラートと手動プロセスを人工知能と機械学習を活用したシステムに移行することで、企業が IT 資産をより適切に監視し、悪影響が発生する前にそれを予測できるようにします。

キャリアアパレル小売業者 Carhartt の CIO である John Hill 氏は、サービス管理、パフォーマンス管理、IT 自動化という 3 つの主要領域で AIOps を活用しています。現在、スマート モニタリングのおかげで、Carthartt はユーザーや顧客に影響が及ぶ前に問題を検出できるようになりました。

「AIOps とは、環境を監視し、何が起きているのかを把握し、その指標に基づいて行動を起こすプロセス全体です」とヒル氏は言います。「以前は、停止や異常な動作が発生した兆候に基づいて、修正が必要な箇所がわかっていましたが、気付かないうちに、顧客体験はすでに損なわれていました。」

AIOps ツール

ほとんどの AIOps プラットフォームは長年使用されている監視システムに基づいて構築されていますが、他のプラットフォームは AI ラボから生まれ、進化を遂げてきました。優れた AIOps ツールは、マシンの負荷について将来的な推測を生成し、偏差を監視します。異常が発生するとアラートが発せられ、電子メール、Slack 投稿が生成され、偏差が十分に大きい場合はポケベル メッセージも送信されます。高度な AIOps ツールは、「根本原因分析」も提供し、同じ最新のエンタープライズ アプリケーション内のさまざまなマシンに問題がどのように伝播するかを追跡するためのフロー チャートを作成します。 AIOps の導入を検討している人は誰でも、各 AIOps 製品が特定のデータベースやサービスとどの程度統合されるかを評価したいと考えています。以下の AIOps ツールは、現在入手可能な最高のツールの一部です。

• アプリダイナミクス
• ビッグパンダ
• データドッグ
• ダイナトレース
• GitHub コパイロット
• AIOps 向け IBM Watson Cloud Pak
• ロジックモニター
• ムーグソフト
• ニューレリックワン
• スプランク

AIOps のユースケース

AIOps は、あなたが知らないうちにすでに IT 製品で役割を果たしている可能性があります。高度な CRM または ERP システムには、通常、インテリジェントな管理システムが組み込まれています。ほとんどのクラウド プラットフォームでは、機械学習を活用した監視および管理ツールも使用されています。

しかし、ポイント ソリューションの組み込み機能に依存することには欠点もあります。 AIOps Exchange の調査では、IT 組織の 65% が、サイロ化されていたり、行き詰まっていたり、IT 環境全体のニーズを満たせなかったりする監視アプローチ (スマートかどうかは別として) に依然依存していると回答しています。さらに、最近の BigPanda の調査によると、IT 組織の 42% が IT 環境で 10 種類以上の監視ツールを使用しています。

Carhartt は当初からこのアプローチを採用していました。 「以前は、それぞれの環境を個別に監視する必要がありました」とヒル氏は語った。この複雑さを管理するために、Hill は 2 つのプラットフォームにわたる監視を組み合わせることを選択しました。最初に AppDynamics を使用してアプリケーション パフォーマンスを監視し、次に Turbonomic を活用して Carhartt のインフラストラクチャを監視しました。

ブラックフライデーやサイバーマンデーの買い物ラッシュにより、企業の Web サイトでパフォーマンス上の問題が発生し、すぐに修正が必要になることがよくあります。ヒル氏は、同社が問題を発見した時点で、顧客はすでにサービス品質の低下を感じていたと述べた。

Carhartt は 2017 年秋に AppDynamics を導入して以来、ブラック フライデーとサイバー マンデーのショッピング ピーク週でもダウンタイムをゼロに抑えています。

「当社は記録的な成長を遂げました」とヒル氏は言う。「当社は業界の2倍の速さで成長しており、これまで経験したようなダウンタイムやパフォーマンスの低下は一度もありませんでした。」

Carhartt は、オンプレミスおよびクラウド環境のリソース管理のために、2019 年初頭に Turbonomic を追加しました。ヒル氏は、新しいシステムにより利用率が70％から92％に向上したと述べた。 「おそらくインフラコストを25パーセント節約できたと思います。」

使用率を上げるリクエストは人間の介入なしに自動的に処理されますが、容量を減らすリクエストには依然として人間の承認が必要です。

「キャパシティの問題が検出されると、ServiceNow に変更リクエストが送信されます」とヒル氏は言います。「キャパシティが多すぎる場合は、ServiceNow にチケットが作成され、クリック 1 回ですぐに確認されるため、まだ自動化する必要はありません。」

同社の次のステップは、テキスト認識と自然言語認識を使用して顧客の注文を処理するなどのビジネスタスクを自動化することです。

著者: Maria Korolov は、過去 20 年間にわたり新興技術と新興市場について報道してきました。

元のURL:

https://www.cio.com/article/3529772/what-is-aiops-injecting-intelligence-into-it-operations.html