AIOps の 7 つの主要機能

企業ネットワークが進化し続け、特にデジタル ビジネス アプリケーションへの移行が進むにつれて、サービスの稼働時間を維持することが困難な課題になっています。たとえば、現在のサービスはレガシー システムと共存する必要があることが多く、管理の複雑さが増しています。時間の経過とともに、インフラストラクチャ コンポーネントとサービス レベルの多様性により、複数の管理ツールを導入する必要に迫られることがよくあります。管理ツールが増えると、全体像の連続性を維持することが難しくなり、結果として生じる情報の孤立により、利用可能なデータの使用効率も低下します。

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問題をさらに複雑にしているのは、これらのコンポーネントが生成するイベント、ログ、および情報の数がますます増加し、最終的に IT 運用チームを圧倒しているという事実です。上記の現実を考慮すると、インフラストラクチャの問題の根本原因を見つけたり、積極的に解決したりすることがますます困難になっています。これにより、平均復旧時間 (MTTR) が長くなるだけでなく、サービス提供の品質が低下し、最終的には顧客エクスペリエンスが悪化し、全体的な顧客満足度に影響を及ぼします。

幸いなことに、課題が発生すると、それに対する解決策も進化します。人工知能技術は、AIOps ツールとプラットフォームに前例のない開発の可能性をもたらしました。 AIOps プラットフォームによって提供される機能は、現代のビジネス サービス提供によってもたらされるデジタル変革の複雑さと規模の要件を完全に満たすことが期待されています。

ガートナーによると、「AIOps プラットフォームはビッグ データと機械学習の機能を組み合わせて、IT プロセスで急速に生成される多様な量のデータをスケーラブルに取り込み、分析することで、コア IT 運用機能をサポートします。このプラットフォームは、複数のデータ ソース、複数のデータ収集方法、分析およびプレゼンテーション テクノロジーを同時にサポートできます。」

最高の AIOps ツールは、データを集約し、洞察を抽出し、最終的にはインテリジェントな出力に基づいて価値を提供します。では、理想的な AIOps ツールにはどのような基本機能が必要でしょうか? これらの 7 つのポイントは無視できません。

まず、データ収集です。

他のソリューションとうまく連携するシステムを探します。本質的に、企業の AIOps ソリューションは、サービスやアプリケーションなどの物理インフラストラクチャ コンポーネントや仮想エンティティを含む複数のソースから情報を収集できる必要があります。導入時には、企業の AIOps ソリューションは、既存の監視ツールだけでなく、新しいテクノロジーにも接続できる必要があります。

2番目はデータの集約です。

ドメイン間のコラボレーションを促進する機能に重点を置きます。まず、企業の AIOps ソリューションは、IT インフラストラクチャ監視 (ITIM)、ネットワーク パフォーマンス監視と診断 (NPMD)、デジタル エクスペリエンス監視 (DEM)、アプリケーション パフォーマンス監視 (APM) からデータを集約できる必要があります。

3番目は、データの拡充です。

集約はデータを使用可能にするための第一歩ですが、真の価値を得るには、収集したデータを充実させる能力も AIOps に必要です。 AIOps では、ログやイベントなどの履歴データを通じて追跡可能なビューを提供し、アプリケーションのメタデータとタグを使用してインデックス内の検索コンテンツを充実させる必要があります。

パフォーマンスやテレメトリ情報などのリアルタイム データは、データ ポイントにタイムスタンプを重ねて意味のある時系列情報を生成することで強化できます。企業は後からこの情報を利用する際に、適切なタグを追加してキーと値のペアを作成し、データの潜在能力を最大限に活用することもできます。

4番目は、分析的洞察です。

洞察力は AIOps ツールの中心的な価値です。基本的な相関関係と統計分析機能だけでは、複雑な根本原因を特定するのに十分ではないことは明らかです。パターンの検出と異常の検出は、優れた AIOps システムの重要なコンポーネントであり、洞察に基づいた規制を促進するための重要な実装基盤も提供できます。インフラストラクチャ運用の洞察に加えて、AIOps システムでは、インフラストラクチャの問題がビジネスに与える具体的な影響も分析する必要があります。このようにして実現されるサービス レベル アグリーメント (SLA) 管理により、企業は非技術的な関係者とやり取りする際に大きな利便性と価値を得ることができます。

5番目は自動化です。

自動化により、IT 運用管理システムに極めて高い効率性と有効性がもたらされます。したがって、企業の AIOps ツールでは、ワークフローを迅速に生成して展開し、さまざまな機能を自動的に実装できるのが最適です。具体的には、AIOps システムは、自動ライブラリ メンテナンス機能や、運用フロー全体にわたるワークフローの迅速な共有などのオプションを提供する必要があります。優れた自動化機能により、運用の俊敏性が向上するだけでなく、予期しないエラーが大幅に削減され、サービスの可用性が大幅に向上します。

6番目は、使いやすさです。

一部の AIOps プラットフォームは、クラウドベースの管理レイヤーを提供します。これにより、IT チームは複数のサイトで複数の顧客の問題を同時に安全かつ分散的に解決し、管理効率を向上させることができます。 AIOps プラットフォームは、データ パイプラインを監視することで、収集された情報に他のツールが簡単にアクセスできるようにし、チーム間のコラボレーションを大幅に促進できます。

7番目は、柔軟な展開です。

サービス保証の面では、企業によって実際の状況や具体的なニーズが異なります。したがって、AIOps プラットフォームを選択する場合、それがセルフホスト型、リモート管理型、またはサービスとしてのプラットフォームのいずれであっても、AIOps 展開モデルは企業固有のビジネスおよび運用ニーズを満たすことができなければなりません。

まとめ

ガートナーの予測によると、2023 年 2 月までに大企業の 30% が AIOps プラットフォームを使用するようになります。 AIOps のユースケースは、既存のテクノロジーが真にプロアクティブな IT 運用管理機能を十分に実現できることを実証しています。それが提供する優れた方法は、常に進化するインフラストラクチャに直面しても、優れた効果的な複雑性管理方法を常に持つのに役立ちます。

企業は AIOps ツールを選択する際に注意する必要があります。上記の 7 つの基本要件を満たす優れた AIOps ツールだけが、ビジネス戦略の結果を統合し、堅牢で信頼性の高い IT 運用機能をもたらすことができます。