トレンド: IT の複雑さにより AIOps の必要性が高まる

AIOps 市場が成熟するにつれて、業界関係者の多くは、プラットフォームがネイティブにデータを取得して分析を実行できるため、企業が AIOps プラットフォームを唯一の監視ツールとして利用するようになると考えています。現代のデジタル企業では、IT スタック全体にわたって継続的な洞察を可能にする AIOps ツールが必要です。監視および管理が必要なシステムが複雑化、分散化し、すべてがローカルであったときに提供されていた厳密な制御からますます離れていくにつれて、この洞察はますます重要になります。

特に、クラウドベースのリソースを使用すると、ネットワーク管理がより困難になります。ネットワークがサードパーティがホストする Infrastructure-as-a-Service クラウドに拡張され、アプリケーション/データが Platform-as-a-Service (PaaS) および SaaS 環境に移行すると、ネットワーク監視およびアラート ツールに可視性のギャップが生じます。

監視機能やアラート機能が充実するのは素晴らしいことですが、IT スタッフの作業負荷が増加する可能性があります。そのため、業界では、ネットワーク、アプリケーション、デバイスを個別に監視するツールから、IT 運用のための人工知能 (略して AIOps) と呼ばれるものへと移行しつつあります。

AIOps プラットフォームは、従来の監視ツールとストリーミングテレメトリを組み合わせ、人工知能を使用して分析します。 AI は各データ ソースを分析し、複数の異常を相関させて問題を自動的に特定するとともに、問題の解決方法に関する詳細な情報も提供します。したがって、AIOps プラットフォームを正しく使用すると、潜在的な問題に対する可視性が向上するだけでなく、多くの手動のトラブルシューティングおよび修復タスクも排除できます。

AIOps ソリューションは、状態データとビジネス成果の関係を自動的に検出する必要があります。ルールベースのシステムでは、多くの手動システムと同じ量のセットアップ作業が必要です。

監視と管理にも違いがあります。ツールは、ユーザーにデータを見て何が起こっているかを判断するよう求めるのではなく、洞察を提供する必要があります。ツールは IT 管理者に注意が必要なことを通知し、AIOps は自動化を提供して手動介入の時間を短縮し、アプリケーションに多くの時間をかけられるようにします。

専門家の意見

このようなシステムは、システムの舞台裏で何が起こっているかを完全に把握できるため、IT チームは運用効率と高可用性を実現し、顧客を満足させることができます。

これは、ガートナーの主席アナリストであるパンカジ・プラサド氏が主催した最近の戦略アドバイザリ カンファレンス「2022 年以降の AIOps に関するガートナーの展望」のテーマでした。

プラサド氏は次のように述べた。「多くの組織が AIOps プラットフォームに傾倒しつつあります。この点について、2 人は AIOps が IT 運用の 3 つの領域にまたがっていることを指摘しました。

（１）分析指標

AIOps は、イベント メトリック、トレース、トポロジを分析してリアルタイム データと履歴データを提供し、データ分析、異常検出、パフォーマンス分析、相関関係、コンテキスト化を管理します。

（２） ITサービスマネジメントへの参加

IT 内部では何が起こっており、それがエンドユーザーとどのように関係しているのでしょうか? AIOps は、イベント、依存関係、変更に関する通知を提供し、タスクの自動化、変更リスク分析、SD エージェントのパフォーマンス分析、ナレッジ管理をカバーします。

（３）行動の自動化

AIOps は、スクリプト、ランブック、アプリケーション リリースの自動化をサポートします。

AIOps 開発の分析

市場が成熟するにつれて、業界関係者の多くは、データを取得してネイティブに分析を実行できるため、企業が AIOps プラットフォームを唯一の監視ツールとして採用するようになると考えています。これにより、ビジネス運用のさまざまな側面に最適となり、IT、運用、サイト信頼性エンジニア、さらには SecOps を含む幅広いグループに役立ちます。

したがって、市場は大幅に成長すると予想されます。ガートナーは昨年、AIOps IT 運用管理市場が 2020 年の 10 億ドル超から 2025 年までに年平均成長率 15% に成長すると予測しました。

AIOps の魅力の 1 つは、複雑さが増すにつれて問題を解決するのに役立つことです。企業では、複数のクラウドや、クラウド サービスとレガシー システムを混在して使用することがよくあります。これらのシステムの状態に関する洞察を提供します。

さらに、ほとんどの企業は現在、より多くのデバイスとアプリケーションをサポートする必要があります。 IT スタッフは、アラート、ログ、テレメトリ データなどの量に対応できないことがよくあります。その結果、企業は、データの選別に人工知能と機械学習を活用し、IT 運用とセキュリティの管理に AIOps を活用するようになりました。

AIOps の利点は、IT チームが停止やパフォーマンスの問題に対応できるようにするだけではありません。おそらく、最も大きな価値は、予測分析を使用して差し迫った障害を特定し、防止することにあります。ますます多くの開発者が AIOps を採用し始めています。具体的には、DevOps チームは、開発環境と実稼働前環境を分析してリスクを軽減するために、準備の初期段階でこれを使い始めています。