AIOpsの6つの戦略的ユースケース

ITオペレーションに人工知能を使用するメリットは数多くあります。ITオペレーションに人工知能（AI）を導入することで、自然言語処理（NLP）、ビッグデータ、機械学習（ML）モデルを活用して、ワークフローを自動化および合理化し、イベントの相関関係と因果関係の判断を監視できます。

今日のITプロフェッショナルにとって、AIOpsはデジタル・トランスフォーメーションへの投資から具体的なROIを実現する最も迅速な方法のひとつでもあります。オートメーションは多くの場合、支出の最適化、業務効率の向上、新しく革新的なテクノロジーの導入に向けた取り組みが中心ですが、しばしば顧客体験の向上にもつながります。

しかし、どこから始めればよいのでしょうか。このブログ記事では、根本原因分析や異常検知などの基本を超えて、AIOpsの6つの戦略的なユースケースを検討します。さらに、AIOpsの取り組みを導くための実践的な次のステップも紹介します。

今日、クラウド、オンプレミス、さらにはエッジなど、ITシステムとアプリケーションを稼働させる場所には無限の選択肢があります。このハイブリッドクラウドの戦略の魅力は、アプリケーションの性能を保証するために必要なリソースをすべて確保できることです。しかし、「常時稼働」にはコストがかかり、多くの組織がパフォーマンス上のリスクを軽減するためにオーバープロビジョニングしています（そして、そのプロセスでは過剰な出費をしています）。

この無駄を解消するには、FinOps（Finance + DevOps）の実装を検討してください。このようなクラウド財務管理の実践は、エンジニアリング、財務、製品などの部門横断的にチームが連携し、クラウドをそれぞれに責任を持って使用するための方法です。AIOpsは、データ駆動型のクラウド支出決定を使用してコストと性能の安全なバランスを確保することで、このアプローチを運用できるようにします。ソフトウェアを使用することで、適切なアクションを実行し、必要なときに必要なリソースをアプリケーションに提供することができます。また、すべてのアクションがデータに裏付けられているため、ITチームにとって信頼できるオートメーションを構築できます。成果として、コストが削減され、アラート疲労が減り、無駄が減り、オートメーションの取り組みに関するROIが文書化されます。

次のステップ:

• FinOpsとCIOに関するコンサルティングの視点から始める
• FinOpsの運用化に関するクイックガイドを読む
• IBM TurbonomicでFinOpsを運用化する方法を探る

IBM Institute for Business Valueの調査によると、CEOは規制、サイバー・リスク、テクノロジー・インフラストラクチャよりも、サステナビリティーを最大の課題として挙げています。この課題に取り組む方法はたくさんありますが、より成功しているCEOは、サステナビリティーへの投資を活用してオペレーションを最適化し、デジタル・トランスフォーメーションを採用しています。これは、サステナビリティーのパフォーマンスと財務結果の改善を組み合わせたウィン・ウィンのシナリオです。

サステナビリティーに関する自社の課題を解決するには、まずデータセンターを最適化することから始めます。世界中のデータセンターは、世界の電力使用量の1～1.5%を占めています。アプリケーションのリソース割り当てに関してデータ駆動型の決定を下すことで、即座に結果を得ることができます。アプリケーションの実行に必要なリソースだけを消費することで、使用効率が向上し、エネルギー・コストと二酸化炭素排出量が削減され、継続的に効率のある運用を実現できます。

次のステップ:

• グリーンコンピューティングの概要から始めましょう
• デジタル・テクノロジーがCIOのサステナビリティーの実現にどのように役立つかについての詳細はこちら

継続的インテグレーション/継続的デリバリー・パイプライン（一般的にCI/CDパイプラインと呼ばれる）は、使用頻度や信頼性の高いソフトウェア配信プロセスに重点を置いたアジャイルDevOpsワークフローです。DevOpsチームは、コードの記述、コードの統合、テストの実行、リリースの配信、ソフトウェアへの変更のデプロイをリアルタイムで共同で行うことができます。CI/CDパイプラインの主な特徴は、コードの品質を確保するためにオートメーションを使用することです。

IT システムを改善する方法を検討する際に、オブザーバビリティーを活用して高性能なCI/CDパイプラインを作成することは、AIOpsの優れたユースケースです。AIとオートメーションを活用したオブザーバビリティーは、旧式で手動中心の性能監視ツールに取って代わるものです。フルスタックの可視性を確保して利用環境を正確に把握し、イノベーションを迅速化できるようになります。また、クラウド・インフラストラクチャー、仮想マシン、コンテナ・ベースのマイクロサービス、共有マルチテナント・インフラストラクチャー、ストレージ・システムなど、本番環境でのアプリケーションの性能と整合性の自動検知、監視、検証も行います。いずれも、利用状況、可用性、応答時間などのメトリクスについてレポートがされます。

次のステップ:

• DevOpsを再考することから始めましょう
• 可観測性に関するエンタープライズ・ガイドを入手する
• 電子書籍を読む: 自動APMを活用してCI/CDを加速する

多くの組織にとって、アプリケーションはビジネスそのものです。オーバープロビジョニングや過剰な支出を行うことなく、一貫した継続的なアプリの運用を維持することは、AIOpsの重要なユースケースです。

FinOpsや持続可能なITと同様、このユースケースでも、オートメーションがクラウド・コストの最適化の鍵であるという考えが採用されています。それは、ITチームがどれほど熟練していても、最低コストで性能を実現するために必要な正確なコンピューティング、ストレージ、データベース構成を継続的に決定する能力がないからです。ソフトウェアは、リソースがいつ、どのように使用されるかを見極め、実際の需要にリアルタイムで対応できます。AIOpsユースケースと同様に、ベビーステップから始めて、無停止で可逆的なアクションを実行でき、即座にコストを削減し、性能を向上させ、信頼性を構築できます。

次のステップ:

• クラウドオペレーションの見直しから始めましょう
• IBM Turbonomicによるクラウド・コストの最適化についてはこちら

組織は、システム障害、停止、ダウンタイムに関連するリスクを軽減するために、エンドツーエンドのITシステムのレジリエンスを常に向上させることを目指しています。このAIOpsユースケースを適用することで、エンドツーエンドのITレジリエンスを強化し、中断のないサービスの可用性を確保できます。

AIOpsは、AIとインテリジェントな自動化を活用したリアルタイムの根本原因分析機能を活用することで、ITOpsチームがインシデントの根本原因を迅速に検知し、即座に対策を講じてインシデントの平均検出時間（MTTD）と平均解決時間（MTTR）の両方を短縮できるようにします。また、AIOpsプラットフォーム・ソリューションは、複数のソースからのデータを統合し、事象をインシデントに関連付けます。これにより、動的なインフラストラクチャーの視覚化、統合されたAI機能、推奨される修復アクションを通じて、IT環境全体が明確に可視化されます。

予測IT管理を行うことで、ITチームは、AIや機械学習を活用し、ITとネットワークオペレーションを自動化して、インシデントを迅速かつ効率的に解決することができます。さらに、問題の発生を見越した予防措置やユーザー・エクスペリエンスの向上、コストの削減も可能になり、ビジネスを成功させることができます。

次のステップ:

• 「インシデント管理とは」から始めましょう
• MTTRを削減する方法について

高度なビジネス・ツールを1つ習得すれば、別のビジネス・ツールも最適になるという経験があります。実際、組織の53％が、ITチームがテクノロジーとインフラストラクチャーの管理にさらに多くの時間を費やす必要があると述べています。このITツールの無秩序な広がり（IT環境全体で複数のツールやアプリケーションが存在する）は、複雑さ、非効率性、管理コストの増加につながります。

よりアジャイルで合理化されたインシデント管理プロセスとより良い従業員エクスペリエンスを実現するために、AIOpsのユースケースは魅力的です。AIOpsプラットフォームを使用すると、オペレーションの全体像が得られ、さまざまなITツールを一元化されたソリューション、つまり監視と管理のための中央の画面に統合することができます。AIと自動化を活用することで、AIOpsプラットフォームがさまざまなソースからの膨大なデータを集約、関連付け、分析します。また、通知、アラート、修復アクションをトリガーできるため、分野横断的な緊急会議の訓練をしなくてもすむようになります。

次のステップ:

• IT運用管理（ITOM）の基礎から始めましょう
• Gartner Market Guide for AIOps platforms を入手する
• IBM AIOps InsightsでITインシデント修復時間を短縮する方法を学びましょう

運用にオートメーションを導入する方法を探しているのは、あなただけではありません。他のITプロフェッショナルの97%は、AIをIT運用に適用すれば、IT運用全体の自動化と強化に必要な実用的な洞察が得られると考えています。

そして、6つのユースケースすべてを実装することは夢かもしれませんが、1つでも適用することがデジタル・トランスフォーメーションの実現に役立つと認識することが重要です。問題をより迅速かつ効率的に発見して修正し、従業員の生産性を高め、より良い顧客体験を提供できるようになります。

IBM AIOpsソリューションについて紹介します。また、AIとITが、ITリーダーが卓越したビジネス・パフォーマンスを推進するために必要なデータ駆動型の洞察をどのように提供するかをご覧ください。