なぜ いま AIOps が必要なのか?
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年近く前に、言われたこの宣言がまさにいま現実になっているということです。アマゾンは書籍のネット販売ビジネスからあらゆるものをネットで販売する企業に変わり、DVDのレンタル会社であった、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。彼らはものを売る企業からソフトウェア企業にかわり、今では彼らは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として知られています。多種多様な業界でソフトウェア活用され、ビジネスのあり方を変えています。このように、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が、システム運用についても大きな変化が求められています。本日は、そのAIをシステム運用、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。
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)
https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
AIOps combines big data and machine learning to automate IT operations processes, including event correlation, anomaly detection and causality determination.
シンプルに言うと、AIOpsとは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。
なぜ いま AIOps なのか?
これまでもアプリケーションのログやマシンログをモニタリングして、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がわかってきました。検知されるアラートのノイズは増え続ける一方です。そのような状況を改善するのがAIOpsです。AIの力を活用し、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るのです。また、トラブル発生後でも、AIに適切なタスクを実行させトラブルが広がらないような対応をす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IT運用の負担が増えていく。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。
AIOpsは、デジタルトランスフォーメーション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・高度化ということ、2つの要因によって推進されているのです。
AIOps にはどのようなデータが必要か?
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。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。
AIOps はどのような場面で使われている?
下記のような場面で、AIOpsが活用しています。
- トラブルシューティング
機械学習を適用し、MTTRを改善する。イベントの相関関係を可視化し、問題の根本原因を特定します。 - 予防的な問題の特定
通常とは異なる異常な動作を検知し、システムのパフォーマンスが低下する前に対処を行います。 - 戦略的計画
システム全体のトランザクションを分析し、ビジネスの洞察をサポートします。 - イベント管理
誤ったアラームやノイズを減らし、インシデント管理のワークフローを最適化します。 - 自動修復
IT運用の手順書に基づいた自動修復をサポート。定型業務が自動化され、より戦略的なタスクに注力することができます。 - インフラストラクチャの自動化
SD-WANのような技術と連携し、ネットワーク管理を自動化します。
AIOps プラットフォーム VIA by Vitria
Vitria では AIOps Platform の VIA を展開しています。データの収集、保存、可視化、分析、機械学習、モデルのデプロイ、アラート というAIOpsに必要な機能はもちろん、すぐに実用可能なテンプレートも複数用意されています。VIAはクラウド、オンプレどちらでも利用可能で、システムの状況に合わせて使い分けることができます。AIOps導入の初期コストをおさえ、スモールスタートが可能な、All-in-One のプラットフォームです。VIAについては https://www.vitria.co.jp/aiops/ を御覧ください。
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。