Joska Lot氏は、イタリア北東部にあるElectrolux社の施設から（または、2020年と2021年には自宅のオフィスから）世界的なElectrolux社のITインフラストラクチャーの運用を監視しています。そして、それは広大で複雑なインフラストラクチャーです。

Electrolux社の長年にわたる成長の多くは買収によってもたらされ、合併のたびに新しい物理インフラストラクチャー、独自のテクノロジー・プラットフォームやアプリケーション環境が追加されました。Lot氏は次のように説明しています。「当社にはWindowsがあり、AIXがあり、Linuxがあります。65 か国に10,000台のサーバーと、それらを接続するネットワーキング・デバイス、100,000のアプリ、データベース、ルールがあります。

Lot氏と彼の小規模チームがこのようなインフラストラクチャー全体で運用効率を確保するには、主に2つの課題があります。1つ目は、すべてのプラットフォームと環境を統合して、統一された俯瞰図を作成することです。「標準ツールがなければ、私の仕事は多かれ少なかれ不可能です。私たちは調和しなければなりません。」とLot氏は言います

2番目の課題は、ネットワークの「ノイズ」を効率的に遮断し、運用を維持するための特定のタスクを特定することです。

Lot氏とElectrolux社のチームは、統合されたグローバルIT運用管理プラットフォームとしてIBM Netcoolソリューションを使用して、両方の課題に長い間取り組んできました。Electrolux社が家電製品を強化する新しい方法を絶えず見出しているように、Lot氏とチームは現在、IBM Netcoolプラットフォームの現在の進化形であるIBM Cloud Pak for Watson AIOpsからAI主導の自動化機能を採用している。

Lot氏は、機械学習を使用してIT用語でイベント相関と呼ばれるものを自動化することで、重要な効率を向上できる可能性があると考えています。「イベント」は、IT環境内の無数の要素の機能に関するデータです。これらは非常に広範囲の現象をカバーしており、イベントの大部分は実際の問題を示すものではありません。イベント相関とは、実際の問題がどこにあるのかをより明確に把握するために、関連するイベントを「インスタンス」にグループ化することを意味します。

Lot氏は、「10台のコンピューターに接続されているネットワーク ルーターを誰かが誤って切断したと想像してください。これにより11の異なるイベントが作成されますが、実際の問題は 1 つだけです。ルーターを再接続する必要があるということです。」と初歩的な例を示しています。これらの11個のイベントは、実際には1つのインスタンスにすぎません。「しかし、それは私たちの海の一滴にすぎません。1日あたり約100,000件のイベントが発生しています。とロットは言いますLot氏のようなIT運用管理者がイベントではなくインスタンスを迅速に表示できるほど、実際の問題をより早く特定して対処できるようになります。Lot氏はそれを、「この広大な海では、命を救うために除去しなければならない毒の一滴を正確に特定することが非常に重要です。」と生き生きと説明しています。

ただし、従来、イベントの相関関係とは、チームが多くの時間を費やして手動でイベント・アラームを分析し、相関関係を見つけることを意味していました。「1年間に、同じ種類の問題を1,000回解決します。そして、これらのアクティビティを手動で管理するのに1時間を費やした人もいました。」とLot氏は言います。現在、Electrolux社は専門知識に基づいたルールをAIに実装することで、その作業を自動化し、大幅に加速できるようになりました。

Electrolux社は、この種のAIを活用した自動化を導入し始めたばかりですが、Lot氏はこれが非常に重要なステップであると考えています。「イベントやインシデント間の違いを把握することは、完全なAIによる運用管理への第一歩であり、おそらく、自己学習テクノロジーへの投資収益率を最も早く実現できるステップです。」

収益だけではありません。Lot氏は、AIが人間の知性を置き換えるのではなく、従業員の専門知識を促進する可能性があると考えています。「私たちは考えを変えるために投資する必要があります。私たちは、手動による活動を非常にうまく実行するオペレーターからなぜ手動による活動を排除する必要があるのかを説明する必要があります。」年間1,000時間を費やす単純作業を自動化することで、Electrolux社はその時間の多くを回収できるだけでなく、オペレーターの専門知識をより価値のある、より高度な作業に適用することができます。例には、Watson AIOpsソリューションに供給できる新しい相関基準の特定や、ローカル条件に基づいたルールやアクションの調整などが含まれます。自動化により節約された時間を、自動化の強化に再配分できるという好循環が生まれる、とLot氏は言います。一方、オペレーターは自らの専門知識を充実させることができます。

今後、Lot氏はモニタリング・ソリューションのコンテナ化を検討しています。IBMと協力して、彼は最近IBM Cloud PakソリューションのRed Hat OpenShiftコンテナ・プラットフォーム上に開発環境を完成させ、現在彼と彼のチームはOpenShift上のコンテナ化されたソリューションとしてWatson AIOps機能をテストしています。現在のモニタリング環境は、その大部分がオンプレミスで展開されてますが、Electrolux社のMicrosoft Azureクラウドプラットフォーム上にコンテナ化されたバージョンを展開することで、異種環境間でモニタリングのアップデートや新機能を配信する、より効率的で効果的な方法になるとLot氏は考えています。

「解決までの時間は3週間から1時間に短縮されました。」Lot氏は、従来のイベント管理と統合された自動化されたAIOpsの違いをこのようにまとめています。

この効率性は、コア・ビジネスに直接影響します。たとえば、工場のIT問題の解決において3週間節約することは、3週間の生産低下を回避することを意味します。そして、この影響は世界的なものです。世界中のIT問題を迅速に解決できる能力は、コスト効率と製造量を大きくサポートします。

Lot氏は、監視ソリューションを実際の生産ラインの機械や設備のセンサーに接続し、通常はIT専用の監視ツール用のインダストリー4.0アプリケーションを作成しました。ある例では、Lot氏のチームは、家電製品アセンブリーの部品をスキャンする光学銃リーダーで頻繁に障害が発生していることを検出しました。特定のモデルのガン・リーダーに欠陥があることが判明したため、Electrolux社はその使用を中止し、さらなるダウンタイムを回避しました。

Electrolux社はまた、Lot氏と彼の同僚の多くがリモートワークに切り替えた際に、統合ソリューションを使用して新型コロナウイルス感染症のパンデミックに対処しています。「私たちは多かれ少なかれ、単一の観点から地球環境をコントロールできています。そして、この情報は PC、タブレット、モバイルで自動的に利用できるようになります。これにより、世界中のすべてのオフィスと工場にITサービスを継続的に提供できるようになります。」とLot氏は言います。

最後に、AIOps機能は、より大規模で重要なイノベーションに貢献します。2005年以来、Electrolux社は事業活動からのCO2排出量を少なくとも75%削減してきました。さらに、2019年に同社は、地球の気温上昇を抑制するための国連主導の取り組みであるBusiness Ambition for 1.5°Cに自主的に参加しました。この取り組みへの取り組みとして、Electrolux社は2050年までに炭素排出実質ゼロを達成することを約束しました。この誓約を達成するには、リソースの使用を最適化する必要があります。そこでAIが登場します。Electrolux社は、適切なCPU使用率とサーバーおよびデータセンターのハードウェアの適切な機能を保証するタスクを自動化することで、二酸化炭素排出の主な原因である電力消費と空調を削減できます。繰り返しますが、Lot氏が「これらの機能をすべてのサーバー・ルームで掛け合わせると、その結果は絶対に巨大になります。」と説明するように、これは規模の問題です。

Electrolux社（ibm.com外部へのリンク）は、1919年創業のストックホルムを拠点とする世界的な大手家電メーカーで、Electrolux社、AEG、Anova、Frigidaire、Westinghouse、Zanussiなどのブランドを展開しています。

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