インテリジェントな運用とメンテナンスからスマートな運用まで、Qingchuang Technologyは企業に探偵シャーロックの能力を提供します

[51CTO.com からのオリジナル記事] 運用保守作業は、初期の手動運用保守から自動化運用保守、そして現在ではインテリジェント運用保守へと進化しています。企業は既存の運用保守データを基に、機械学習を活用して、自動運用保守では解決できない問題を解決しようとし、AIOpsが誕生しました。

クラウドコンピューティングやビッグデータなどの技術が急速に発展する中、「安定性と俊敏性が一体となった」デュアルステートITアーキテクチャの下で、企業の運用と保守は、インテリジェンス化への道のりがまだ長い。 51CTOとのインタビューで、Qingchuang Technologyの創設者兼CEOであるYang Chen氏は、インテリジェントな運用と保守の本質は、実際には運用と保守データの認識能力を向上させることであると述べました。 Qingchuang Technology が開発した Sherlock AIOps は、企業がインテリジェントな運用保守の「技術」と運用の「原則」の 2 つのレベルから運用保守データを認識する能力を向上させ、インテリジェントな運用保守に向けて前進するのに役立ちます。

[[342542]]

青創科技の創業者兼CEO、ヤン・チェン氏

インテリジェントな運用とメンテナンスのビジョンは美しいが、現実は暗い

インテリジェントな運用と保守により、企業は異常を迅速に発見し、問題の根本原因を効果的に診断し、ビジネス指向の運用分析と意思決定を実施し、運用と保守データの品質を継続的かつ効果的に向上させることができます。ヤン・チェン氏は、インテリジェント運用・保守は新しいタイプのデジタル運用・保守能力であり、デジタル変革に不可欠な能力にもなると述べた。

インテリジェントな運用と保守は企業のデジタル変革に不可欠な機能ですが、人間の関与なしにインテリジェントな運用と保守を本当に実現できるのでしょうか?楊晨氏は、無人運転とメンテナンスのビジョンは美しいが、現実は非常に暗いと考えている。視覚の観点から見ると、インテリジェントな運用と保守は自己一貫性があり、人間から独立している必要があります。クラウドネイティブ環境では、インフラストラクチャとシステムコンポーネントが標準化され、自律的、自動的、インテリジェントな意思決定ビジネスシステムに基づいて運用および保守作業がすべて完了し、クローズドループが形成されます。しかし、現在、企業は変革の真っ只中にあり、そのインフラは多様化しています。従来のアーキテクチャやアプリケーションに加え、分散型の進化やクラウドネイティブの導入も進んでいます。変革プロセスにおける運用・保守作業はより複雑で、より困難になっています。

ヤン・チェン氏は、多様化されたアーキテクチャの下で、企業は人間と機械の統合を通じて運用・保守レベルとデータ認識能力を向上させることができると述べた。いくつかのシナリオで効果的な改善が達成できない場合は、反復的なフィードバックによって製品レベルで閉ループ メカニズムを確立し、アルゴリズムが人間のフィードバックを吸収できるようにして、運用および保守担当者の個人的な能力をアルゴリズムとプラットフォーム処理の組織的能力に変換する必要があります。このプロセスは徐々に進化し、無限に進み、最終的に閉じたループを形成し、高度に自己整合的な状態に到達します。

企業が真にインテリジェントな運用と保守を実現したい場合、アルゴリズム、業界での経験、優れたエンジニアリング標準という 3 つの主要要素が欠かせません。エンタープライズ レベルのインテリジェントな運用および保守製品では、顧客がビジネス ニーズに合わせて使用​​シナリオに基づいてアルゴリズムとモデルを調整できるようにする必要があります。さらに、ビッグ データ処理機能、機械学習プラットフォーム機能、ストリーミング データ処理機能など​​、アルゴリズムの効率的な運用をサポートするプラットフォーム機能も必要です。ヤン・チェンは言った、
「すべての問題を解決できる神レベルのアルゴリズムは存在しません。企業は業界の経験、プラットフォーム エンジニアリング、適切なアルゴリズムを組み合わせて、さまざまなシナリオのアプリケーションを継続的に突破し、真にインテリジェントな運用と保守を実現する必要があります。」

インテリジェントな運用と保守を実装する際の2つの大きな困難

AIOps はアルゴリズム IT 運用であり、2016 年に Gartner によって定義され、2017 年に運用向け人工知能に調整された新しいカテゴリです。これは、ビッグ データ、人工知能、または機械学習テクノロジーを使用して従来の IT 運用管理を強化するプラットフォーム (テクノロジー) です。 AIOps 市場は誇大宣伝ばかりで中身が薄いと考える人もいます。Yang Chen 氏の意見では、新しいテクノロジーが開発初期にそのような声を上げるのは普通のことです。しかし、4年間の探求と開発を経て、多くの顧客がAIOpsを実践し始めました。しかし、技術開発には安定した精神が必要であり、供給側と需要側の両方が、より大きな価値を生み出すためのシナリオの観点から適切な着地点を辛抱強く見つける必要があります。

ヤン・チェン氏は51CTOに対し、インテリジェントな運用と保守を実装する上で最も難しいのは、アルゴリズムとシナリオを組み合わせたモデリングであると語った。さまざまなシナリオでは、精度と予測可能性を向上させるために、環境要件に応じてアルゴリズム モデルを調整する必要があります。ヤン・チェン氏は、AIOps の実装の難しさはアルゴリズムのブレークスルーではなく、環境要因と業界特性を組み合わせてアルゴリズムにフィードバックすることにあると指摘しました。そのためには、アルゴリズムと運用・保守の専門家が研究開発段階で効果的に連携する必要があります。

さらに、AIOps を実装する際の 2 番目の難しさは、データ ガバナンスにあります。データ条件によって、アルゴリズムとそのモデルの有効性が制限されます。楊陳氏は、企業がインテリジェントな運用保守を構築するのを支援する際、青創科技は顧客にアルゴリズムや関連するアプリケーションシナリオを強制的に推奨するのではなく、まず全体的な計画を立て、顧客の既存の運用保守状況と運用保守データの状況を整理し、その後、顧客が持続可能な開発のインテリジェントな運用保守ロードマップを策定するのを支援する傾向があると述べた。

AIOpsトラックには多くのプレーヤーがおり、これがQingchuang Technologyのコア競争力である。

2016 年に設立された Qingchuang Technology は、インテリジェントな運用および保守 AIOps ソリューションを提供する国内初のサプライヤーです。同社の主力製品である Sherlock AIOps は、中国銀聯、交通銀行、厦門国際銀行、Founder Securities、鄭州商品取引所、中国東方航空グループなどの業界ベンチマーク企業に導入されており、銀行、保険、証券、製造、運輸など、複数の業界をカバーしています。 AIOps 競争には、既存の IT ベンダーと新興ベンダーの両方を含む多くの競合企業が存在します。それでは、Qingchuang Technology はどのようにしてインテリジェントな運用と保守の分野でリーダーになったのでしょうか。また、その中核となる競争上の優位性は何でしょうか。

ヤン・チェン氏は51CTOに対し、競合他社と比較して、Qingchuang Technologyは、インテリジェントな運用および保守シナリオを処理する際に、アラームデータ、ログデータなどのテキストのようなデータに重点​​を置いたと語った。Qingchuang Technologyは、テキストのようなデータに対するアルゴリズムをさらに最適化する予定である。アラームは運用保守担当者の目です。履歴アラームは過去の現象を反映しています。運用保守担当者がアラームのグループから相関関係やパターンを見つけることは困難です。Qingchuang Technology は、アラーム データとログ データを相関させることで、運用保守担当者が問題を早期に発見し、問題解決の効率を高め、根本原因の判断の有効性を向上させるのに役立ちます。

Qingchuang Technology がテキストのようなデータを重視するのはなぜですか?楊陳氏は、企業が問題の根本原因を見つけたい場合、ビジネスとインフラの指標データに頼って根本原因を描き出し、障害の起こり得る範囲を予備的に判断するしかないと説明した。問題の根本原因を知りたい場合は、実際の状況を把握するためにテキストのようなデータにも頼る必要がある。そのため、Qingchuang Technology は、テキストのようなデータ (アラームやログ) と指標データの変動を使用して包括的な検査を実施し、企業が問題の根本原因を迅速に見つけられるように支援します。

また、青創科技は比較的強力な運用保守のバックグラウンドを持っています。青創科技チームメンバーの運用保守管理経験は基本的に約15年です。彼らは業界とシナリオに対する強力で深い理解を持ち、コンサルティング手法を使用して企業が適切な開発経路を見つけ、長期的な開発のための思考基盤を確立するのを支援します。

Sherlock AIOpsは企業に探偵のような行動力を与える

シャーロック・ホームズは、イギリスの探偵小説家コナン・ドイルによって創作された有能な探偵です。彼は観察力、演繹的推理力、法律知識を駆使して問題を解決するのが得意です。運用保守業務は、探偵コンサルタントのように膨大な手がかりを解き明かし、複雑で膨大な手がかりに対する洞察力を獲得することでデータ認識能力を向上させる、一種の「探偵」能力です。そのため、Qingchuang Technology の製品は Sherlock と名付けられ、企業に「探偵」機能を提供します。

2020年第4回二国間IT烏鎮ユーザー会議において、Qingchuang Technologyは新しいSherlock AIOpsインテリジェント運用プラットフォームを発表しました。 Sherlock AIOps インテリジェント運用プラットフォームは、既存の多様な監視ツールを統合し、アラームイベント、パフォーマンス指標、ログ、容量などの多次元データを監視し、アラーム分析センター、指標分析センター、ログ分析センター、日常のインテリジェント分析専門家、運用決定センター、運用保守デジタルミドルプラットフォームなど、3次元でインテリジェント運用保守管理のライフサイクル全体をカバーできることがわかっています。

Sherlock AIOps インテリジェント オペレーション プラットフォーム製品アーキテクチャ図

ヤン・チェン氏は、これまでのシャーロックは異常発見や根本原因の特定など運用保守面に重点を置いていたが、製品アップグレード後はインテリジェントな運用センターとして位置づけられ、運用保守管理製品を利用して、業務システムの健全性評価や、業務データとITインフラデータおよびリソースデータの比率の相関分析など、テクノロジーと業務運営の観点から企業の価値向上を支援するようになったと強調した。

さらに、Sherlock AIOps Intelligent Operation Centerの新バージョンでは、アルゴリズム、モデル、シナリオの3つのレベルでの分離が実現され、ユーザーはアルゴリズムをデバッグし、さまざまなモデルを生成し、さまざまなシナリオに応じてモデルオーケストレーションを実行できるため、さまざまな人向けのさまざまなシナリオとモデルを実現し、さまざまな業界で効果的に実装できます。

結論

Qingchuang Technology は、AIOps 分野での長年の実践経験により、多くの業界の大手顧客を含むさまざまな業界の顧客から信頼を獲得しています。業界レポートによると、Qingchuang Technology の顧客サブスクリプション再購入率は 100% に達する可能性があります。そのためにヤン・チェン氏は、まず第一に、Qingchuang Technology は顧客の使用シナリオと生産業務が統合されることを保証すると説明した。第二に、顧客はQingchuang Technologyの製品を使用するだけでなく、製品の実装経験の共有と蓄積を通じてアルゴリズムモデルのパラメータを調整し、企業のベストプラクティスを実現します。 「Qingchuang Technology は AIOps 分野の業界シナリオを徹底的に調査し、顧客が実際の収益を生み出せるようにしています。これが、顧客が継続してサブスクリプションを利用する理由です。」

O&Mの未来は、O&Mから運用へと移行するはずです。Qingchuang Technologyは、O&Mデータの認識能力を継続的に強化し、インテリジェントO&M製品の中で最も実用的なツールを作成し、実用的なツールの中で最もスマートな製品を構築し、企業がインテリジェントO&Mの道を歩むことを支援します。

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]