AIOps

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AIOps

AIOpsは、人工知能を使用してIT運用管理を簡素化し、複雑な最新のIT環境おける問題解決を加速および自動化します。

AIOpsとは

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operationsの略称)は、IT運用を強化するための人工知能(AI)の活用を指します。 具体的には、AIOpsはビッグデータ、分析、機械学習の機能を使用して以下を行います。

  • 複数のITインフラストラクチャーのコンポーネント、アプリケーション、およびパフォーマンス監視ツールによって生成された、膨大で増え続ける運用データの収集と集約を行います。
  • 「ノイズ」から「シグナル」をインテリジェントに選別して、システムのパフォーマンスと可用性の問題に関連する重要なイベントとパターンを特定します。
  • 根本原因を診断し、それをIT担当者に報告して迅速な対応と修復を行えるようにします。また、場合によっては、人間の介入なしにこれらの問題を自動的に解決します。

AIOpsは、複数の個別の手動IT運用ツールを単一のインテリジェントな自動IT運用プラットフォームに置き換えることで、IT運用チームが、大幅に少ない労力で、速度低下や障害に対し迅速に、さらにはプロアクティブに対応できるようにします。

IT環境がますます多様化し、動的で監視が困難となっている一方、ユーザーは、アプリケーションのパフォーマンスと可用性において中断がほとんどあるいはまったくないことを期待しています。そのギャップを埋めるのがAIOpsです。 ほとんどのエキスパートが、AIOpsをIT運用管理の将来像であると考えています。

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なぜAIOpsが必要なのか

今日、ほとんどの組織は、個別の静的な物理システムによる従来型のインフラストラクチャーから、絶えず拡張し再構成される仮想化されたリソースやソフトウェア定義のリソース上で稼働するオンプレミス環境、マネージド・クラウド環境、プライベートクラウド環境、パブリッククラウド環境の動的な組み合わせへと移行しています。

こうしたさまざまな環境にあるアプリケーションとシステムによって生成される膨大なデータは増大し続けています。 事実、ガートナー社は、平均的なエンタープライズITインフラストラクチャーにより生成されるIT運用データは年々2~3倍増加していると推定しています。

従来型のドメイン・ベースのIT管理ソリューションでは、その量に対応することができません。 また、重要なイベントを、それを取り巻く大量のデータの中からインテリジェントに選別することができません。 異なるが相互依存する複数の環境のデータを相関させることもできません。 さらに、IT運用チームがユーザーと顧客から期待されるサービス・レベルに応えられる十分な速さで問題に対処するのに必要な、リアルタイムの洞察と予測分析を提供することができません。

AIOpsを導入すると、すべての環境にわたるパフォーマンス・データと依存関係に対する可視性が得られます。AIOpsはまた、データを分析して速度低下や障害に関連する重要なイベントを抽出し、問題やその根本原因、推奨される解決策についてIT担当者に自動的に警告します。

AIOpsの仕組み

AIOpsがどのように機能するかを理解する最も簡単な方法は、各AIOpsコンポーネントのテクノロジー(ビッグデータ、機械学習、自動化)がプロセスで果たす役割を確認することです。

AIOpsは、ビッグデータ・プラットフォームを使用して、サイロ化されたIT運用データを1カ所に集約します。 このデータには、以下が含まれます。

  • 過去のパフォーマンス・データとイベント・データ
  • リアルタイム操作イベントのストリーミング
  • システムのログと測定基準
  • パケット・データを含むネットワーク・データ
  • インシデント関連のデータとチケット発行
  • 関連する文書ベースのデータ

次に、AIOpsは、焦点を絞った分析機能と機械学習機能を適用します。

  • 重要イベント・アラートを「ノイズ」から分離: AIOps は、ルールの適用やパターン・マッチングなどの分析を使用して IT運用データを調べ、シグナル(重要な異常イベント・アラート)をノイズ(それ以外の情報) から分離します。
  • 根本原因の特定とソリューションの提案:AIOpsは、業界固有または環境固有のアルゴリズムを使用して、異常なイベントを環境全体の他のイベント・データと相関させ、障害やパフォーマンスの問題の原因に焦点を当てて、解決策を提案することができます。
  • リアルタイムのプロアクティブな解決を含む対応の自動化: 少なくとも、AIOpsはアラートと推奨される解決策を適切なITチームに自動的にルーティングしたり、問題の性質と解決策に基づいて対応チームを作成したりすることができます。 多くの場合、機械学習の結果を処理して、問題が発生したことにユーザーが気付く前に、問題にリアルタイムで対処する自動システム応答をトリガーできます。
  • 将来の問題の処理を改善するための継続的な学習:機械学習機能は、分析の結果に基づいてアルゴリズムを変更したり、新しいアルゴリズムを作成したりして、問題のより早期の特定と、より効果的な解決策の推奨を可能にします。 また、AIモデルは、DevOpsチームによってプロビジョニングまたは再構成された新しいインフラストラクチャーなどの環境の変化についてシステムが学習し、それに適応するのにも役立ちます。

AIOpsのメリット

AIOpsの包括的なメリットは、IT運用担当者が、複数のIT運用ツールからのアラートを手動で選別するよりも迅速に、速度低下や障害を特定してこれに対処し、解決できることです。 これにより、いくつかのメリットが得られます。

  • 解決まで平均時間(MTTR)の短縮:IT運用のノイズを取り除いて、複数のIT環境からの運用データを相互に関連付けることで、AIOpsは、人間が行うよりも迅速かつ正確に根本原因を特定してソリューションを提案できます。 これにより、組織はこれまで考えられなかったようなMTTRの目標を設定して達成できます。 たとえば、通信プロバイダーのNextel Brazil社は、AIOpsを使用して、インシデントへの対応時間を30分から5分未満に短縮することができました。
  • リアクティブな管理からプロアクティブな管理、予測的管理への移行:AIOpsの学習が停止することはないため、緊急性の低いアラートやシグナルのうち、より緊急性の高い状況と相関関係のあるものを識別する能力が改善され続けます。 これは、予測アラートを提供できることを意味し、これにより、速度低下や障害につながる前に、潜在的な問題にITチームが対処できるようになります。
  • IT運用とIT運用チームのモダナイズ:AIOps運用チームは、すべての環境からのすべてのアラートに襲われるのではなく、特定のサービス・レベルのしきい値かパラメーターを満たすアラートのみを受信します。 その際、可能な限り最良の診断を行い、最良かつ最速の是正措置を取るために必要な、すべてのコンテキストが提供されます。 AIOpsが学習して自動化すればするほど、人的労力をかけずに業務を継続的に行うのに役立ち、IT運用チームはビジネスにとってより戦略的な価値のあるタスクに集中できるようになります。

AIOpsのお客様事例

IT運用の最適化に加えて、AIOpsの可視性と自動化は、他の重要なビジネスとITのイニシアチブをサポートし、推進するのに役立ちます。

  • デジタル変革:デジタル変革とは、ITの複雑さ(複数の環境、仮想化されたリソース、動的なインフラストラクチャーなど)を作り上げるもので、AIOpsはそれに取り組むべく設計されています。 適切なAIOpsソリューションにより、組織はIT運用の負担を心配することなく、戦略的なビジネス目標に基づく変革のために、より多くの自由と柔軟性を得ることができます。
  • クラウドの採用/移行:ほとんどの組織では、クラウドの採用は段階的であり、大規模ではありません。その結果、ハイブリッド・マルチクラウド環境(プライベートクラウド、パブリッククラウド、複数のベンダー)が生まれ、そこには文書化するにはあまりにも迅速かつ頻繁に変更される可能性のある複数の相互依存関係が伴います。 AIOpsは、これらの相互依存関係を明確に可視化することで、クラウド移行ハイブリッドクラウド手法の運用リスクを劇的に削減できます。
  • DevOpsの採用:DevOpsは、開発チームにインフラストラクチャーをプロビジョニングおよび再構成するためのより多くの権限を与えることで、開発をスピードアップしますが、IT運用チームは依然としてそのインフラストラクチャーを管理する必要があります。 AIOpsは、IT運用チームが追加の管理作業を多く行うことなくDevOpsをサポートするうえで必要となる、可視性と自動化を提供します。

AIOpsとIBM Cloud

IBM Cloudを使用すると、マルチクラウド・アーキテクチャーと既存のIT全体で構築、導入できます。IBMのAIOpsソリューションは、すべての環境にわたって一元化された可視性を提供することにより、IT運用に新たな効率性をもたらします。これにより、お客様の運用チームはより迅速に問題を診断してインシデントを解決できるようになります。

IBM Cloud Pak for Watson AIOpsは、機械学習と自然言語理解を使用して、運用ツールチェーン全体で構造化データと非構造化データをリアルタイムで相互に関連付け、隠れた洞察を明らかにし、根本原因をより迅速に特定できるようにします。 Watson AIOpsは、複数のダッシュボードの必要性を排除し、洞察と推奨事項をチームのワークフローに直接提供して、インシデントの解決をスピードアップします。

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