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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
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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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。
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。
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