AIOps が IT 管理を変革する方法

世界がコロナウイルス危機の影響に取り組む中、業界団体は競合するネットワーク リソース、高まるユーザー需要、複雑なトラブルシューティングの課題、デジタル変革イニシアチブ、新しいテクノロジーをより適切に管理する方法を模索しています。組織は IT 部門に、少ないリソースでより多くの成果を上げるよう求めており、現在、IT 管理者は運用コストを削減しながらネットワークを改善する効果的な方法を見つけるために取り組んでいます。

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多くの組織は、専門的なツールセットを好むか、より幅広いスキルを持つエントリーレベルのエンジニアを通じてこれらの目標を達成します。しかし、ほとんどの場合、企業はより総合的で基礎的なアプローチを検討する必要があることは明らかです。過去数年間、AIOps は IT 運用を効率化するための人気の高いアプローチとなっています。この記事では、現代のネットワーク管理における機械学習 (ML) と AIOps の役割と、IT 管理者が今日の課題に対応するためにネットワークを変革する上で役立つさまざまな方法について説明します。

Gartner は、AIOps はビッグデータと機械学習を組み合わせて IT 運用プロセスを自動化すると指摘しています。これは本質的に、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) によって強化された次世代の IT 運用です。真の AIOps テクノロジーは 3 つの主要要素で構成されています。

• 最初の要素は、IT 環境内のさまざまな有用なデータを抽出する能力です。これには、移動中のデータと保存中のデータのほか、さまざまなソース (ストリーミング データ、パケット データ、API など) からのリアルタイム情報と履歴情報が含まれます。
• 2 番目の要素は、高度な機械学習 (ML) を使用してこれらすべてのデータ ソースを動的に分析し、パターンと相関関係を識別する必要があることです。これにより、プラットフォームはビッグデータを相関させ、根本原因を特定し、さらには予測や洞察を提供することもできます。
• 3 番目の要素は、AIOps テクノロジーにより、組織が問題の発生時に積極的に対応できるようになることです。システムがパターンを学習してよりスマートになるにつれて、自動化を通じて是正措置を提案したり適用したりできるようになります。

一部のソリューションは、IT 運用を改善するために統計処理に依存していますが、AIOps テクノロジーは、3 つの要素すべてに対してより洗練されたアプローチを採用しています。

オンラインツールの急増

AIOps は、多次元の観点からネットワークの正確なベースラインを確立するために必要なインテリジェンスを提供します。何人のユーザーに対応する必要がありますか? 通常、ユーザーはどの場所で作業しますか? どのアプリケーションとサービスがより多くの帯域幅を必要とし、そのタイミングはいつですか? これらの重要な洞察を自動化して管理および監視することで、チームは潜在的な異常をよりよく把握できるようになります。これにより、組織は、ユーザー エクスペリエンスや利益に影響が出る前にネットワークの問題に対処し、より機敏かつ積極的に対応できるようになります。また、組織はネットワーク リソースの無駄や非効率性を特定して排除できるようになります。

AIOps を使用すると、組織は機械学習 (ML) と人工知能 (AI) に基づく高度な分析を適用して、通常は IT チームが管理するさまざまなタスクを自動化できます。これには、継続的な監視から詳細なトラブルシューティング手順まですべてが含まれます。最終結果は、現在のチーム メンバーと将来のチーム メンバーのスキルとトレーニング要件を軽減し、他の重要なタスクに時間を費やせるようになるレベルの自動化です。

ネットワーク ツールの急増は、AIOps テクノロジーが IT チームにとって解決できるもう 1 つの大きな課題です。 EMA ネットワーク管理メガトレンド調査によると、ネットワーク運用チームの半数以上が 4 ～ 10 個のツールを使用しています。これらの IT ツールは、多くの場合、特定のデータ ソースを調べ、一連の正確な質問に対処するために特化されています。たとえば、アプリケーション パフォーマンス監視 (APM) ソリューションは、ネットワークの劣化に関する異常な問題の解決に役立たないことが多く、IT インフラストラクチャ管理 (ITIM) ツールはアプリケーションのダウンタイムの問題を解決するのに苦労します。 AIOps は、さまざまなデータ ソースを取り込み、分析情報を関連付けることで IT ツールの無秩序な増加を軽減し、複数のツールやソリューションが必要となるレベルの可視性を提供します。これにより、毎日いくつかのネットワーク ツールを切り替える際に IT チームが直面する生産性の課題が軽減されると同時に、不要なライセンス コストやガイダンス要件の必要性も軽減されます。

革命的なテクノロジー

AIOps には他にも多くの利点があります。多くの組織が急速にクラウド サービスに移行し続けていますが、AIOps はネットワークの詳細な可視性を提供し、クラウド移行の運用リスクを大幅に軽減できます。俊敏性と柔軟性が向上すると、IT チームの時間とリソースが解放され、ビジネスをより適切にサポートするデジタル変革イニシアチブの計画と実行に充てられるようになります。さらに、AIOps テクノロジーは、より高度なネットワークの可視性と洞察を通じて、より効果的な DevOps イニシアチブと導入をサポートできます。つまり、AIOps テクノロジーのこれらの利点に加えて、他の IT イニシアチブを推進およびサポートすることもできます。

一部の組織では、AIOps のような初期のテクノロジーの導入にまだ比較的消極的です。しかし、一つ確かなことは、IT 部門は近代化を切実に必要としており、時間とリソースの制約を最小限に抑える実用的な方法があるということです。 AIOps は、IT 管理に対するより自動化され、合理化され、最適化されたアプローチの鍵であり、組織のチームがネットワークの問題をより迅速かつ効果的に特定して解決するのに役立ちます。

ネットワーク パフォーマンス管理と IT 運用の将来におけるその役割が不明な場合は、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) のユースケースが、医療や金融サービスなどの他の分野を急速に変革している様子を考慮する必要があります。これを念頭に置くと、AIOps は今後数年間で最も革新的なテクノロジーの 1 つになると言っても過言ではありません。