企業がビジネスでAIOpsをどのように活用しているか

AIOps が今日最も人気のある用語の 1 つになったことは間違いありません。厳密に言えば、IT 運用を支援するために人工知能を使用することを指します。別の意味では、人工知能を活用して企業の技術インフラをまったく新しいレベルに引き上げることを思い起こさせます。ウェビナーでは、業界の専門家が以下のトピックについて議論しました。

• AIOps とは何ですか?
• AIOps を始めるにはどうすればいいですか?
• 課題は何ですか? これらの問題にはどのように対処できますか?
• AIOps の将来はどうなるのでしょうか? 今後 2 ～ 3 年で AIOps はどこに向かうのでしょうか。そして、企業は現在どのように準備できるのでしょうか。

AIOps 業界の専門家 2 人、BMC Software の最高製品責任者 Ali Siddiqui 氏と Intellyx の社長 Jason Bloomberg 氏がこれらのトピックを分析し、議論しました。

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AIOps とは何ですか?

シディキウ氏: 「AIOps は文字通り「運用のための人工知能」という意味だと思います。AI は実際にはコンピューター サイエンスの一分野であり、マシン パターン認識と環境を分析するための統計的手法に重点を置いています。したがって、AIOps の場合は IT 運用環境を分析します。また、AIOps はコンテキスト情報を常に提供することで、事態が発生する前にそれを予測できると言えます。これは、ITOps のデジタル変革を実際に推進する重要なテクノロジーです。」

ブルームバーグ：「実際、それが良い言葉か悪い言葉かは別として、これはガートナーが作った言葉です。もともとは運用に使用されるアルゴリズム インフラストラクチャを指していましたが、誰もその意味を知らず、まったく意味をなさないものでした。

しかし、それは受け入れられなかったため、彼らはすぐに説明を変えて、「誰もが AIOps は人工知能を意味すると考えています。そのため、私たちも AIOps が実際に意味するのはそれであり、運用のための人工知能だと考えています」と言いました。しかし、だからこそ、これはまさにガートナーによる取り組みなのです。同社はまた、「IT 運用管理 (ITOM)」という用語を作り出し、それを何らかの形で AI テクノロジーと組み合わせ、ベンダーがそれを使って何を行うかを観察しました。 ”

では、AIOps は主に IT 向けなのでしょうか? それとも、AIOps は組織のビジネス運営に役立つ、もっと大きな何かがあるのでしょうか?

ブルームバーグ：「これはおそらく間接的なケースだと思います。なぜなら、今日の現代のデジタル企業はソフトウェアによって強化されているからです。デジタル変革を進めている組織にとって、ソフトウェアは顧客とのつながりを築くのに役立ちます。ソフトウェアが機能し、強力であり、ビジネスのニーズを満たしていることを確認することは、現在、ビジネスの優先事項の中核をなす部分です。したがって、ビジネスは今や IT と同じくらい重要な問題です。その意味で、AIOps はデジタル企業のビジョンをサポートしますが、実際には IT 運用に関するものです。」

企業が AIOps を導入したい場合、最初にすべきことは何でしょうか?

Siddiqui: 「IT 組織内では、こうしたユースケースをいくつか、できれば 1 つか 2 つ選択し、それらの特定のユースケースに対応でき、成功の判断材料となる主要な目標を実際に持っている適切なベンダーにチームを引き入れる必要があります。つまり、評価するだけでなく、最終的にどこにたどり着くかを知ることが重要であり、成功の尺度は何なのかを知ることが重要だと言えます。」

これを証明する実例はありますか?

Siddiqui: 「ITOps の観点から見ると、異常検出はユースケースの 1 つになります。ユースケースの観点から実際に意味するのは、手動でしきい値を設定したり、ベースラインを決定したりするのではなく、システム学習を通じてノイズを減らし、自己学習して自己修正し、問題を解決したいということです。システム学習と異常検出を通じて、異常の内容だけでなく、問題がどのように解決されたかを伝えます。」

ブルームバーグ：「企業の運用環境にはすでにさまざまなツールが存在し、その中には古いツールもあれば新しいツールもあることを理解することが重要です。課題の 1 つは、これらのさまざまなツールが存在することです。」

CIO の観点からすると、多くのツールを所有しているだけでなく、すでにそれらの多くに多額の費用を費やしているため、新しいツールを導入するにはコスト面での正当な理由が必要であることを覚えておくことが重要です。したがって、実際には 2 つのアプローチがあります。1 つは、ビジネス ニーズを満たさなくなった、またはサポートされなくなったため、1 つ以上の古いツールを廃止する必要があるというものです。

あるいは、ギャップフィリングはおそらく組織に AIOps を導入する最も一般的なアプローチであり、頻繁に発生する問題はインシデントが多すぎるという問題です。古い AIOps テクノロジーでは、実際の問題を表すイベント、いくつかの小さな問題を表すイベント、または同じ問題に関する複数の通知が常に生成されるため、企業では運用スタッフが 1 時間あたり数十件の問題を目にすることになり、1 日あたりのイベント数が爆発的に増加するという状況に陥ります。

AIOps は、その問題を解決し、異常を特定し、注意が必要な特異なイベントを特定するのに特に優れています。小さな出来事の影響を軽減するのに役立ちます。 AIOps は、関連するイベントを組み合わせるのにも優れています。AIOps が導入されると、これらのイベントには、企業がイベント ストームを乗り切るのに役立つという追加の利点が加わります。 ”

AIOps を導入する際の課題は何ですか? また、企業はどのように対処できますか?

Siddiqui: 「AIOps を導入する際の課題は、バランスを忘れないことです。組織が AIOps の取り組みを続けるには、人材、プロセス、ツールの 3 つの領域すべてを考慮する必要があります。現在、ベンダーの中には非常に優れたツールがいくつかあります。しかし、人材とプロセスが弱点となる可能性があります。

最終的には、ビジネスをテクノロジー主導型に作り変えることが重要です。したがって、重点は俊敏性と顧客中心主義に置かれています。

私はビジネス成果が最も重要であると信じています。俊敏性であろうと、顧客体験であろうと、顧客体験の向上であろうと、これらはすべて重要です。 ”

ブルームバーグ：「AIOps 全般、および AIOps シナリオでの AI の使用は、企業における現在の AI の使用と関連しているものの、異なることを理解することが重要です。AI は、大規模なデータセットから洞察を引き出すために企業で特に役立ちます。これは、日常業務で大規模なデータセットを扱うすべての企業に当てはまる可能性があります。」

そこで、AIOps ベンダーが登場します。彼らは、「AIOps テクノロジーを実行するためにデータ サイエンティストを割り当てることなく、AIOps テクノロジーを提供するつもりです」と言いました。企業は運用スタッフや運用環境の責任者を割り当てることができます。

ストーリーのもう 1 つの部分は、AIOps ストーリーのセキュリティ部分です。 AIOps が検出できる異常は、単に何らかのシステムのメモリ不足や何らかの運用上の異常である可能性があります。しかし、通常、これは何らかのネットワーク セキュリティの異常です。これは何らかの攻撃が行われていることを示しています。 ”

AIOps の将来はどうなるのでしょうか。また、企業はそれにどのように備えることができるのでしょうか。

Siddiqui: 「AIOps の将来を考えると、今後数年間は、データ過多の影響が出ると思います。そのため、企業は、ログ、イベント、メトリックなど、大量のデータから洞察を引き出すことができる、すぐに使える機械学習機能を必要としています。そしてもう 1 つは、IT 運用と開発者の強化です。この緊密なつながりにより、AIOps のニーズがさらに高まるでしょう。」

したがって、企業は明確な ROI と、顧客エクスペリエンスを向上させるツール統合の可能性を備えている必要があります。したがって、AIOps は運用効率の向上に役立つだけでなく、デジタル変革の実現にも役立ちます。

したがって、私は今後数年間に、自律的なデジタルエンタープライズの取り組みと ITOps が緊密に連携してビジネス成果を見出すことになるだろうと楽観視しています。そうは言っても、ベンダーは使いやすいツールを作っています。

当社には多くの顧客がいますが、その多くはまだハイブリッドであり、クラウドへの移行の過程がまだ終わっていないことを意味します。つまり、オンプレミス展開の要件があるということです。当社の BMC AMI AIOps スイート、特に最近リリースした AMI Operational Insight 製品も、オンプレミスで動作します。 ”

ブルームバーグ：「私たちが今 AIOps について話している唯一の理由は、AI が台頭してきているからです。数年後には、すべての運用管理が AI 対応になるでしょう。すべてが AI 対応になれば、AI 運用は単なる運用管理となり、もはや明確なカテゴリとは見なされなくなります。

ただし、エンタープライズ インフラストラクチャ環境でこれが発生する主な要因は 2 つあります。その 1 つは、現在起こっている幅広い変化を見ると、クラウド ネイティブ コンピューティングと呼ばれるモデルへの移行があり、ハイブリッド IT を含むすべてのエンタープライズ IT にクラウド コンピューティングのベスト プラクティスを適用していることです。

さらに、環境も非常にダイナミックです。これは、コンテナの世界 (Kubernetes) が従来の仮想マシンにもたらす機能の 1 つであり、非常に動的なエンタープライズ インフラストラクチャ環境です。企業がこのような環境を持つと、大量のデータが生成されます。この環境を手動で管理することは不可能であり、自動化する必要があります。これらすべてのトレンドは止まることはなく、AIOps は将来ますます重要になり、普及していくでしょう。 ”