ITオペレーション（ITOps）とは

ITOpsはIT部門の中核機能であり、通常は最高情報責任者が監督します。これは、ITサービス管理の事実上の業界標準ベスト・プラクティス・フレームワークであるITインフラストラクチャー・ライブラリ（ITIL）で定義されている4つの機能（他の3つの機能は技術管理、アプリケーション管理、サービス・デスク管理）の1つです。

ITOpsはITサービス提供の最前線にあり、組織の運営を維持する最も重要な要素の1つです。企業とその顧客は、データ、ソフトウェア・アプリケーション、パブリッククラウド、プライベートクラウドなど、ITサービスへの即時アクセスに大きく依存するようになったため、これらのサービスが少しでも中断すると、広範囲に及ぶ高額な損害が発生する可能性があります。

近年、ITOpsタスクはAIソフトウェアによってますます増加し、AI運用と呼ばれるIT運用の新しい下位分野が形成され、AIOpsと呼ばれています。

自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）モデルなどのAI機能は、膨大な量のデータの収集と集約、IT運用データのノイズからの重要なイベント・アラートの分離と優先順位付け、データの相関関係の調査による根本原因の特定と解決策の提案などのITOpsタスクの自動化に使用されています。

金融業界、通信業界、小売業界を問わず、今日の企業とその顧客はアプリケーションへの即時アクセスに依存し、シームレスな顧客体験を期待しています。これには、アプリケーションと、そのアプリケーションが実行されるサポートITリソース（パブリッククラウドとプライベートクラウドのインフラストラクチャー、データ、ネットワーク、サービスなど）の最適なパフォーマンスが求められます。たとえ短時間のIT停止であっても、業務運営に大きな影響を及ぼし、すぐにコストが増大する可能性があります。IT運用の主な役割は、ビジネス運用が中断されることなく継続できるように、ITおよびビジネス・テクノロジーの円滑なパフォーマンスを確保することです。

ITOps業務には以下が含まれます。

• リソースの管理： ITOpsはITインフラストラクチャーの稼働を維持します。これには、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク・インフラストラクチャー、およびそれらの上で実行されるアプリケーションが含まれます。ITOpsチームは、DevOpsチームのITインフラストラクチャー・リソースの管理とプロビジョニング、および顧客とパートナーに対する継続的なサービスの提供と運用を担当します。これには、プライベート、パブリック、ハイブリッドクラウド環境、データセンターの場所と機器、オペレーティング・システム、インターネット接続、ファイアウォールとネットワーク・セキュリティー、その他のITインフラストラクチャー・コンポーネントの管理が含まれます。

• ITインフラストラクチャーの最適化： ITOpsでは、コストを安全に削減しながらインフラストラクチャーとパフォーマンスを向上させる方法も模索します。そのために、チームはハードウェア構成を文書化し、最適なパフォーマンスを保証する構成を実装するとともに、ITワークロードを管理し、ソフトウェア、ハードウェア、およびオペレーティング・システムのアップグレードを実装し、提案されたインフラストラクチャーの変更の影響を評価します。

• アプリケーション・パフォーマンスの確保：ITOpsは、基幹業務の所有者やアプリケーションの所有者と協力してアプリケーション・パフォーマンスを確保する上で重要な役割を果たします。ITOpsでは、多くの場合、アプリケーション所有者向けにリソース決定の推奨事項をまとめ、速度低下や停止を防ぐために、アプリケーションに必要なコンピューティング、ストレージ、ネットワークが確実に提供されるようにします。

• サービス・デスク・サポート：サービス・デスクをIT部門の下部組織として独立させている組織もあれば、ITOpsに担当させている組織もあります。ヘルプデスクとチケットシステムの管理、問題のトラブルシューティング、IT関連の問題の根本原因への対処はすべて、このサポートの範囲に含まれます。

• インシデントおよびセキュリティー管理：ITOpsは、ITサービスの日常的な可用性に重点を置くだけでなく、問題が発生した場合に将来の可用性を保護するための計画も策定します。これには、データのバックアップの実行、停止後のシステムの復元、災害復旧計画の策定、パフォーマンスを評価するための指標の確立、監査、規制遵守への取り組みが含まれます。

ITOpsは、ITサービスの稼働維持に深く関わっているため、IT運用管理（ITOM）と混同されることがよくあります。ITOpsはITサービス管理に関連する人材、役割、タスクを指す一方で、ITOMは企業が日常的に使用するテクノロジー・コンポーネント、コンピューティング要件、ビジネス・プロセスを維持するために使用される管理プロセスとツールを指します。ITOpsチームは、日常的なタスクから長期的な戦略計画まで、IT環境内のサービスと、すべてのリソースおよびITアプリケーションの可用性を監視します。ITOpsの一部であるITOMは、ITリソース配信の全体的な品質、効率、ユーザー・エクスペリエンスを保証する日常的なプロセスと、この目標を達成するために使用されるツールを管理します。

DevOpsは、開発チームとIT運用チームの作業を自動化および統合することで、より高品質なソフトウェア配信を迅速化することを目的としています。以前はサイロ化されていたこれらのユニットをリンクすることで、組織は継続的なコミュニケーション、コラボレーション、責任の共有を伴うソフトウェア開発および配信プロセスを構築できます。その結果、ワークフローが高速化され、プロセスが合理化され、頻繁かつ革新的な新機能と中断のないパフォーマンスと、高まり続ける可用性に対するソフトウェア・ユーザーからの要求を満たすことができます。

DevOpsモデルでは、ITチームは構成、インストール、トラブルシューティングのサポート、データベース管理、ネットワーク・インフラストラクチャー管理を提供することで、ソフトウェアの開発およびテスト・プロセスをサポートします。また、インフラストラクチャーがDevOpsチームのニーズを確実に満たしているようにします。これを実現する方法の1つは、アプリケーション・リソース管理ツールを使用して、アプリケーションに必要なリソースが必要なときに確実に提供されるようにすることです。

DevOpsライフサイクル全体を通じて、ITチームと開発チームの両方が、多くの場合自動化を使用して依存関係を特定し、問題をテストします。一方、DevOpsとITOpsは、新しいコードを展開したりシステムに変更を加えたりするときに、アプリケーション・パフォーマンス監視（APM）ツールと可観測性ツールを使用して、ソフトウェア配信パイプラインの各ステップで問題の根本原因を自動的に分析し、即時のフィードバックを受け取ります。このコラボレーションにより、継続的な配信と展開のパイプラインがスムーズかつ効率的に流れるようになり、新しいアプリケーションや拡張機能の市場投入までの時間を短縮できます。

AIOpsは、NLPや機械学習モデルなどのAI機能を適用して、運用ワークフローを自動化および合理化します。AIOpsは自動化と効率化の機会を生み出すだけでなく、今日のITチームが直面している重大な課題に直接対処します。ITインフラストラクチャー・コンポーネント、アプリケーション、パフォーマンス監視ツールは、膨大なIT運用データを生成します。組織がデジタル・トランスフォーメーションに着手し、クラウド・コンピューティング・サービスとハイブリッドクラウド環境を導入する中れて、このデータは急速に増加しています。世界的コンサルティング会社のGartner社は、平均的な企業のITインフラストラクチャーでは毎年2～3倍のIT運用データが生成されると推定しています。

このデータをより適切に管理および活用するために、ITOpsチームはドメインベースのIT管理ツールや手動による監視と介入への依存を減らし、データ駆動型のAIを活用した自動化をますます重視するようになっています。

AIOpsは、次の点を支援して、ITOpsチームの俊敏性と応答性を高めます。

• 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、パフォーマンス監視ツール、サービスチケットシステムによって生成された膨大な量の構造化データと非構造化データを収集して集約します
• 自動ベースラインを使用して異常を検知し、ユーザーをルールベースのシステムから動的で使いやすいAIおよびMLシステムへと移行します
• チケットの量を減らし、イベントと異常をグループ化し、重要なイベントアラートを周囲のIT運用データから分離して優先順位を付けます
• 企業全体の資産をつなぎ合わせて、インシデントの分析されたコンテキストを提供します
• 過去のデータとリアルタイムのデータを相関させて問題の根本原因を特定し、解決策を提案します
• 労働集約的なITプロセスを自動化し、影響の大きい兆候があれば、問題へと発展する前に軽減します
• 事前トレーニング済みのモデルを使用して迅速に洞察を獲得し、価値実現までの時間を短縮します
  
• 可視性の向上とインシデント管理および対応の自動化により、平均検出時間と平均解決時間を短縮します
• 無駄なくリアルタイムの需要に応える動的なリソース自動化を推進することで、運用効率を高め、ITコストを安全に削減します
• 手動管理とプロセスをさらに削減する自動化ポリシーのライブラリーを構築します