なぜ いま AIOps が必要なのか?

ソフトウェアがあらゆるビジネスに浸透し、IT企業だけでなく、すべてのビジネスのあり方に変化が求められています。この記事では、データ分析、AI/機械学習をシステム運用やビジネスに活用するAIOpsについてご紹介します。

AIOps Platform とは？

Software is eating the world

「ソフトウェアが世界を食い尽くす」

これは、初期のインターネットブラウザを開発したマークアンダーセンが2011年に発言したもので、あらゆる産業はデジタル化し、あらゆる企業はソフトウェア企業になるというデジタル革命の宣言です。昨今では、クラウド、IoT、ビッグデータ、AI、機械学習というキーワードを聞かない日は無いといっても過言ではありません。

10年近く前の宣言がまさにいま現実となり、アマゾンはあらゆるものをネットで販売する企業に変わり、ネットフィリックスは動画のストリーミング配信を世の中に浸透させました。

彼らはモノを売る企業からソフトウェア企業に転身し、デジタルトランスフォーメーションを経て、素晴らしいビジネス成果を実現した企業です。

現在では多種多様な業界でソフトウェアが活用され、ビジネスのあり方を変えています。デジタル化の波によりビジネスにも大きな変化が生まれています。

システムの運用、ビジネスのあり方についても変化が求められています。この記事では、ソフトウェア、データ分析、AI/MLをシステム運用やビジネスに活用するAIOpsについてご紹介します。

AIOpsとは?

人工知能(AI)という言葉はあらゆるシーンに登場し、日々の生活の中でも、その単語を目にする機会が多くなりました。 デジタルの活用範囲は広がりあらゆるところで、ソフトウェアが使われています。製造業、医療、スポーツ – さまざまな業界で、ソフトウェアが課題を解決するために活躍しています。

その活躍の場を更に推し進める技術の一つとして注目されているのが、AIOpsです。

AIOpsとはシンプルに言うと、AIを活用したIT運用管理のことで、ビッグデータと機械学習を組み合わせ、イベントの相関、異常検知、因果関係の特定などのIT運用プロセスを自動化することです。

Gartner Glossary では AIOps を以下のように定義しています。

Aiops (artificial Intelligence For It Operations) 
AIOps combines big data and machine learning to automate IT operations processes, including event correlation, anomaly detection and causality determination.

引用元： https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations

なぜ いま AIOps なのか?

これまでもビジネスデータやアプリケーションのログ、マシンログをモニタリングして、例外データや異常を検知するような取り組みは行われてきました。

しかし、増え続けるデータや複雑化を続けるシステムに対して、特定の情報だけを監視していても、検知できる問題には限度があるということはわかりきった事実です。

大量に検知されるアラート、増え続けるノイズ、増え続ける運用コスト、溜まり続ける従業員のストレス。そのような状況を改善するのがAIOpsの役目です。

AIの力を活用し、大量のデータから重要情報を取り出します。人間では気づけないような変化をとらえ、トラブルを未然に防ぐことができます。近年ではAIOpsの成熟度もあがり AIに適切なタスクを自動実行させトラブルを収束させることもできるようになってきました。

増え続けるデータ、複雑化を続けるシステムに比例して運用の負担・ストレスが増えていく。そのような運用方式ではいずれ破綻してしまうことは誰もがわかっています。いま AIOps に取り組まなければ 数年後には IT運用は更に大きな負担となっていることでしょう。AIOpsは、「デジタルトの重要性が一般に認められてきた」ことと「IT環境の複雑化・高度化」という 2つの要因によっていままさに推進されている取り組みです。

AIOps には どのようなデータが必要か?

あらゆる場所の

実際にどのようなデータが必要かは、目指すステージにより異なります。一般的に、AIOpsでは、アプリケーションのトレース情報やログ、インフラストラクチャの各種メトリクス、トランザクションの情報、SNMP、ネットワークの情報、デバイスやセンサーの情報、システム利用者の情報、さまざまなデータを利用します。

あらゆるデータを

このようなデータは従来の監視ツールでも利用していましたが、人間が運用しているときには、捨ててしまっていたデータでも、AIOpsでは有効なインプットになります。また、複数のシステムやドメインにまたがるデータを統合し、イベントの相関を検出できるのもAIOpsの特徴です。

さまざまな場面で

IoT・スマートファクトリ

テレコム・ネットワーク自動化

スマート電力

ケーブルコミュニケータ

物流・運輸

5G・SD-WAN

AIOps が活用されています

自動修復・セルフヒーリング

クローズドループオートメーション

インフラの自動化

IT運用効率化

予防的な問題の特定

戦略的計画

イベント管理

AIOps は どのような場面で使われている?

まとめ

AIOps の導入は従来の監視・管理ツールを置き換えるということではありません。AIOpsツールが、従来の監視ツールの中心となり、データを統合・整理し、ビジネスや運用改善に利用可能な情報として提供します。AIOpsは、比較的新しい取り組みですが、すでに検証段階から本格的な運用に乗り出している企業も少なくありません。「AIとデータのちからを駆使して、組織のパワーを最大化し、生産性を上げてビジネスの価値を向上し続ける。」 AIOps に踏み出してみませんか。

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