コグニティブコンピューティングによる運用・保守は効果的でしょうか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] 人工知能は最近とても人気があります。人々の焦点は、AI が示すさまざまな驚きや驚異から、人類の進化と AI の関係についての議論へと徐々に移っています。たとえば、少し前には「ホモ・デウス」という本とその著者がよく話題になりましたが、最近 Facebook は AI ロボットをシャットダウンしましたが、それは 2 台のロボットが実際に会話をしたためです... これは、多くの SF 映画によく登場するシーンのようです。人間が作ったロボットが意識を持ち、人間を攻撃するのです。現在、人工知能技術の継続的な発展により、この問題を適切に解決できる人工知能関連の技術があり、これを「認知コンピューティング」と呼びます。ところで、コグニティブ コンピューティングに関連するいくつかの画期的なイベントを見てみましょう。

20年前、スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスの世界チャンピオン、カスパロフを破り、世界に衝撃を与えた。 2011年、IBM Watsonはアメリカの有名なクイズ番組「Jeopardy!」に出演し、音声回答で番組で最も賢い人間の脳を打ち負かし、番組の27年間で最高の記録を樹立しました。

人工知能の「ネット界のナンバーワン有名人」であるAlphaGOが、いまだにその優れたチェスの腕前を披露している一方で、IBM Watsonはすでに商業利用されている。 IBMが提供したデータによると、現在、世界36カ国、17業種の顧客がWatsonの認知技術を利用している。

認知的操作と保守に関するいくつかの質問

データが正確かどうかはともかく、IBM が長年にわたりコグニティブ コンピューティングの分野に深く関わってきたことは間違いありません。 IBM は、科学者の長期的かつ継続的な研究と IT 分野における優位性を活用し、認知分野における理論システムのサポートと実践を含む認知コンピューティングの理解と応用を深め続けています。近年その主要な戦略核として提案されたWatsonは、医療、金融サービス、保険などの分野で多くの垂直応用を持っています。同時に、WatsonはIBMの運用保守分野にも応用されており、それが次に説明する認知運用保守です。

認知的運用保守と従来の運用保守の違いは何ですか? どのような技術的なポイントが関係していますか? 図に示すように:

比較データによると、認知運用保守モデルは、運用保守サイクル全体における機械作業の割合を増やし、人間の作業の一部を引き継ぎ、計算と思考における人間の労働の欠陥を補い、運用保守能力を拡大します。具体的には、障害検知精度の向上（傾向予測や動的閾値を含む）、障害を事前に判断する能力の向上（早期警告分析）、容量分析能力の向上（クラウドと組み合わせた容量傾向評価や動的容量スケジューリング）などです。

特に、運用データの統合、規則性判断、予測機能において画期的な進歩が遂げられました。コグニティブ コンピューティング アルゴリズムを導入することで、データの軌跡と特性を分析し、将来のデータ傾向を予測できるようになり、運用および保守担当者はより長い事前トラブルシューティング時間を確保できるようになり、自動トラブルシューティングも可能になります。

認知的運用・保守は従来の運用・保守方法に比べて明らかな利点がありますが、現在の運用にはまだいくつかの制限があります。たとえば、シナリオの組み合わせ、生産データのルールとアルゴリズムの組み合わせの探索などのプロセスでは、このテクノロジは近年始まったばかりであり、慣らし期間が必然的に発生します。

デリアシスタントが認知操作とメンテナンスについて語る

DeLiAssist は、コグニティブ オペレーションの分野における IBM の重要なパートナーの 1 社であり、IBM のコグニティブ オペレーションを最も深く理解しています。 GMの右腕である鄭雄氏は、IBMのコグニティブ運用・保守モデルでは、いくつかの製品に分けられると述べた。

優れた運用と保守には、迅速な障害検出と適切な処理が必要です。DeLiAssist は、独自の業界経験と IBM プラットフォーム レベルの製品を組み合わせて、実用的な認知的運用および保守サービスを提供します。インタビュー中、鄭雄氏は記者に例を挙げた。ある国営の株式会社銀行を例にとると、実際には障害検出率が99.8%に達し、数秒で検出し、数分で処理した。関係する製品には、ibm itcam\ibm itoa\deli-tm\deli-umpなどがある。データの詳細な分析により、製品の明らかな利点が明らかになります。

「IBMは包括的な製品技術サポートを備え、一般的な製品レベルのソリューションを提供しています。当社は金融業界を中心に20年近くの業界サービス経験があり、ビジネスデータとビジネス開発特性に関する豊富な経験を持っています。IBMの汎用プラットフォームと自社製品（DELI-TM\DELI-UMPなど）を組み合わせることで、高品質の運用・保守サービスを提供することに優れています」と鄭雄氏は述べた。

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右腕GM 鄭雄

ビジネス監視ソリューションを見ると、基礎となる技術手段は開発と革新を続けてきました。主流の実装アイデアには、ビジネス データ フローの分析、ビジネス ログの分析、ビジネス コードの追跡などがあります。ただし、これらのソリューションは、実装の難しさや実装リスクのため、実際の実装プロセスでは推進できません。成功したプロジェクトはほとんどありません。DELI-TM は、その技術的な利点により、これらの問題を比較的うまく処理しています。 DELI-TM のコア機能は、プラットフォームとエクスペリエンスの効率的な組み合わせとして、トランザクション データを分析し、ビジネスの健全性指標 (トランザクション量、応答時間、成功率、応答率など) を感知して、トランザクションの健全性評価を行うことです。

鄭雄氏は次のように述べた。「DELI-TMは、ネットワークバイパスミラーリングを通じてビジネスデータを分析し、ビジネスの健全性を判断できます。さらに重要なのは、顧客のビジネスシステムを変更する必要がないことです。豊富なプロトコル解析ライブラリが組み込まれており、主流の共通コンポーネントプロトコルと国内金融業界のアプリケーションプロトコルの80％以上をカバーしているため、実装効率が大幅に向上します。また、プロトコル拡張ツールも提供しており、グラフィカルな構成を通じてシンプルなプロトコルを拡張し、実装リスクを軽減できます。」

組み合わせなので、統合の問題が伴うはずです。Deli Assistant の「改良された」製品は、IBM の既存の製品とどのように統合されるのでしょうか?

DELI-TM と IBM の監視製品コンポーネントはシームレスに統合できるようです。 IBM の基本監視ツール コンポーネントと組み合わせることで、顧客のトランザクションと基本コンポーネントの全面的な監視を実現し、IBM のコグニティブ運用保守コンポーネントを直接採用して、自動化とインテリジェントな運用保守機能を強化できます。

運用保守分野における新しいものとして、認知運用保守はユーザーからの期待も大きく、特に金融業界、インターネット企業、その他大規模なITシステムを持つ業界では、Galaxy Securitiesなど多くの企業がすでに検証・実践しています。記者によると、Deli Assistantは、DELI-TMを中心に、IT監視ソリューション一式を提供しており、業務運営状況をリアルタイムで反映することで、問題を迅速に検出し、正確に特定し、早期警告を発することができるという。証券業界の典型的な特徴は、データのリアルタイム性に対する要求が高く、取引ピークが集中していることです。これは、取引監視製品にとって大きな課題となります。現在、DELI-TM がリアルタイムで処理する取引ピーク量は、1 分あたり約 600 万件に達します。

今後の製品開発では、Deli AssistantはIBMとの緊密な協力関係を維持し、国内の現地顧客の特徴を融合し、業界の個性的な特徴を統合し、DELI-UMP（統合運用保守管理プラットフォーム）などの運用保守ソリューションの製品ラインを継続的に充実させていきます。サービス面では、鄭雄は「中国に運用保守が難しいデータセンターをなくす」というビジョンを提唱し、運用保守センターの知識共有・蓄積プラットフォームを構築し、プラットフォームを通じて経験と価値を収集し、SAASなどのサービスモデルを使用してコストを削減し、より多くの中小規模の顧客に高品質の運用保守サービスを提供します。

IBM ITSM コグニティブ運用および保守管理ソリューションの詳細については、こちらをクリックしてください: http://ibm.biz/apm201708コンサルティング ホットライン: 400-668-0529

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