Instana の生成AI機能

Instana® 生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用し、可観測性を向上させ、インシデントの解決を迅速化し、トラブルシューティングのワークフローを自動化します。 これらのAIを活用した機能により、 DevOps およびSREチームは、平均復旧時間（MTTR）の短縮、運用効率の向上、そして複雑な分散システムに関するより深い洞察を得ることができます。

AIゲートウェイ

AIゲートウェイは、 Instana のすべてのAI機能を支える基盤となるインフラストラクチャです。 設定可能なAI接続を通じて、 watsonx.ai® やその他の外部LLMサービスへの接続を管理し、各AI機能にどのモデルやサービスを活用するかを制御できるようにします。

AIゲートウェイの主な機能：

  • LLMの接続および設定の一元管理
  • 複数のLLMサービス（ watsonx.ai、 vLLM-compatible の各サービス）への対応
  • きめ細かな制御のための機能別ゲートウェイ割り当て
  • SaaS 環境のデフォルトゲートウェイ
  • vLLM セルフホスト型展開オプションの設定

Instana の各AI機能について、 SaaS 環境内の特定のLLMゲートウェイを使用するように設定できます。

詳細については、「 Instana を LLM ゲートウェイに接続する」 を参照してください。

AI機能

Instana では、以下の AI 機能が利用可能です：

インシデントの要約では、生成AIを活用し、影響を受けたエンティティ、関連するイベント、影響を受けたエンティティ、およびインシデントのメモを分析することで、インシデントの簡潔な要約を作成します。 AIによって生成された要約は、チームがインシデントの背景を迅速に把握し、根本原因の特定を加速させるのに役立ちます。

インシデント要約の機能：

  • 開始時刻、所要時間、深刻度、ステータスなどを含む、包括的なインシデント概要を生成します
  • 影響を受けた組織、関連する事象、および影響を受けた組織をまとめたもの
  • 双方向アラートチャネルからのメモを含め、インシデントのメモを要約します
  • トポロジー解析を用いて、トリガーとなったエンティティを特定する
  • 内容が自動的に入力された状態で、メールによる共有が可能になります
  • SRE、 DevOps, 開発者、経営幹部、ITマネージャー、ユーザーなど、さまざまな対象者向けにカスタマイズされた要約を提供します

詳細については、「 インシデントの要約」 を参照してください。

インテリジェントなインシデント調査では、エージェント型AI、因果関係に基づくAI分析、およびLLMを組み合わせて、環境全体にわたる考えられる根本原因を自動的に特定します。 システムのトポロジー、トレース、メトリクス、ログ、およびインフラストラクチャのイベントを同時に分析します。

インテリジェントなインシデント調査の役割：

  • サービス、インフラストラクチャ、および Kubernetes リソース全体にわたる自動化された根本原因分析（RCA）を実行します
  • 失敗の伝播チェーン全体を分析する、複数のエンティティにまたがる調査を実施する
  • 変更イベント、構成の更新、およびデプロイをインシデントと関連付ける
  • エビデンスに基づいた推奨事項を、それを裏付ける指標、ログ、トレースとともに提示する
  • 自動分析により、MTTRを60～80％短縮
  • インシデント対応のための、平易な言葉で書かれた調査指針を作成する

詳細については、「 インシデント調査」 を参照してください。

AIアシスタントは、自然言語を用いてオブザーバビリティデータの分析と理解を支援する対話型インターフェースです。 シンプルな会話形式のクエリを通じて、複雑な監視情報を明確で実用的な知見へと変換します。

AIアシスタントの機能：

  • アプリケーションの呼び出し、インフラストラクチャコンポーネント、およびインシデントを横断した自然言語クエリを可能にします
  • Db2®、 Kubernetes、 IBM® MQ、 JVM などの複数の技術をサポートしています
  • エクスポート機能を備えたインタラクティブなデータテーブルを提供します
  • あらかじめ作成されたクエリテンプレートを収録したプロンプトライブラリが含まれています
  • インテリジェントなクエリルーティングにマルチエージェントアーキテクチャを採用
  • 透明性の高いクエリ解釈により、リアルタイムで結果を表示します

詳細については、「 AIアシスタント」 をご覧ください。

Kubernetes このAIアシスタントは、Kubernetes クラスタのトラブルシューティングを専門としています。 これにより、クラスタの状態、ポッドの問題、ネームスペースのリソース、およびデプロイメントのステータスについて、自然言語で質問することができます。

Kubernetes のAIアシスタントの機能：

  • 自然言語によるクエリを通じて、 Kubernetes 専用のトラブルシューティング機能を提供します
  • Kubernetes の一般的なシナリオに対応した、あらかじめ用意されたプロンプトライブラリが含まれています
  • イベントの是正措置のための自動化スクリプトと手動操作を生成します
  • 生成されたアクションをアクションカタログに保存し、再利用できるようにする
  • Kubernetes の監視および可観測性データと連携します

詳細については、 「 Kubernetes のAIアシスタント」 をご覧ください。

AIを活用したアクション生成では、 生成型AIを用いて是正措置を生成します。 このAIは、リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）の手法を用いて、手動操作の説明や自動化スクリプトを生成します。

AIを活用したアクション生成の仕組み：

  • RAGパターンを活用して、問題やインシデントの診断および是正に向けた次善の対策を生成する
  • コード生成モデルを使用して、自動化用のBASHスクリプトや Ansible プレイブックを作成します
  • コマンドやその他の自動化フレームワークに対応しています kubectl

詳細については、「 AI を用いたアクションの生成」 を参照してください。

SLO AIアシスタントは、サービスレベル目標（SLO）に関するAIを活用した分析と洞察を提供し、SLOの状態を把握し、傾向を特定し、最適化の提案を受け取るのに役立ちます。

SLO AIアシスタントの機能：

  • SLOのステータスと健全性に関する要約を即座に生成します
  • SLO違反が発生した際に、根本原因を特定し、推奨される対応策を提示する
  • SLOのパフォーマンスの経時的な傾向分析を提供します
  • ステークホルダー向けの要約を作成する
  • サービスの信頼性を向上させるための、データに基づいた提言を提供します
  • アプリケーション、ウェブサイト、合成テスト、インフラストラクチャなど、あらゆるエンティティタイプに対応しています

詳細については、「 AIを活用したSLO分析」 を参照してください。

GenAI 評価では、 事前に定義した基準に基づいてLLMの出力を評価します。 大規模言語モデル（LLM）は、いわゆる「LLM-as-a-judge」として、自動化された審査官の役割を果たし、ユーザーが定義した基準に基づいてAIの出力を評価します。 評価スコアはあくまで参考です。

GenAI の評価では、以下のことが行われます：

  • 事前に定義した基準に基づいて、LLMの出力を大規模に評価します
  • 評価指標のテンプレート（精度、関連性、完全性、一貫性、明瞭性）のサンプルが用意されており、ご自身の基準に合わせて修正することができます
  • 独自の評価基準や合格点の設定による、完全にカスタマイズ可能な評価機能の作成に対応しています
  • 合格率・不合格率、スコア、詳細な評価結果を監視し、個々のトレースを表示するためのリンクも提供します
  • 本番環境の実際のデータを評価するためのトレース収集機能と連携します

詳細については、「 GenAI の評価」 を参照してください。

始めに

Instana のAI機能を利用するには、お使いの環境タイプに応じたセットアップ手順に従ってください：

SaaS 環境
AI機能は、あらかじめ設定済みのLLMゲートウェイを通じて、デフォルトで利用可能です。 必要に応じて、独自のランタイム用にカスタムゲートウェイを設定することができます。
自己ホスト型環境
  1. 各機能について、必要な機能フラグを有効にしてください。
  2. LLMゲートウェイを設定し、 watsonx.ai または vLLM-compatible サービスに接続するようにします。
  3. 適切なユーザー権限を設定してください。

手順 1: 必要な機能フラグを有効にする（セルフホスト環境）

自社でホストしている Instana 環境でAI機能を利用するには、使用したい各機能の機能フラグを有効にしてください：

ステップ 2: 対応している LLM モデルの設定（自社ホスト環境）

Instana のAI機能を支えているのは、以下の大規模言語モデルです：

  • ibm-granite/granite-3.3-8b-instruct
  • mistral-medium-2505
  • mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407
  • openai/gpt-oss-120b

機能ごとに、それぞれのユースケースに合わせて最適化された異なるモデルを使用することができます。 Instana のAI機能で利用したいサービスに対して、LLMゲートウェイを設定します。 AIゲートウェイを通じて、モデルの選択を設定できます。

ステップ 3: ユーザー権限の設定（すべての環境）

AI機能へのアクセスは、ユーザー権限を通じて管理します。 使用する AI 機能にユーザーがアクセスできるよう、必要な権限を設定してください：

すべての汎用AI機能にアクセスする
Instana のUI上で、AIを活用した機能を利用できるようになります。
AIゲートウェイへのアクセス
AIゲートウェイのUIへの読み取り専用アクセスを有効にします。
LLMゲートウェイの作成、設定、削除
AIゲートウェイの管理機能に完全にアクセスできるようになります。

詳細については、「 ユーザーアクセスの管理」 を参照してください。

トラブルシューティング

AI機能の使用中に、「LLMゲートウェイが見つかりません」や「LLMゲートウェイが無効になっています」など、ゲートウェイに関連するエラーメッセージが表示された場合は、 AI ゲートウェイページで、設定済みのゲートウェイが有効であり、かつ有効化されていることを確認してください。

また、以下の設定を確認してください：

  • 使用するAI機能に合わせて、ゲートウェイを正しく設定します。
  • このプラットフォームは、セルフホスト環境に必要な機能フラグを有効にします。
  • AI機能およびAIゲートウェイにアクセスするために必要な権限をお持ちです。