AIOpsとは何かご存じですか？AIOpsとはArtificial Intelligence for IT Operations (IT運用向け人工知能)の略です。コグニティブオペレーション、アルゴリズムIT運用、IT運用分析(ITOA)といった名前も聞いたことがあるかもしれません。
AIOpsは、ビッグデータ分析や機械学習からIT運用データまで複数の分野に対応するマルチレイヤーアプリケーションです。その目標は、IT運用の自動化、パターンのインテリジェントな識別、一般的なプロセスとタスクの強化、IT問題の解決です。AIOpsは、サービス管理、パフォーマンス管理、自動化の統合により、継続的な知見と改善を実現します。
業界アナリストはAIOpsプラットフォームで提供すべき機能のセットを定義しています。次のものが含まれます。
多くの組織は、静的で分散されたオンサイトシステムから、リソースの拡張と再構成が常に行われるオンプレミス、パブリッククラウド、プライベートクラウド、管理されたクラウド環境の動的な組み合わせに移行しています。
ITが監視する必要のあるデータを大量に提供するデバイス(特にIoT)やシステム、アプリケーションが増えています。たとえば、機関車は1回の移動でテラバイトのデータを生成することがあります。IT用語では、このような急増をビッグデータと呼びます。
IT運用部門に期待されているとおりにデータの急増を処理することは人間には不可能です。ITチームがタイムリーにさまざまな問題に優先度を付けて解決できないためです。大量のアラートが発生しますが、その多くが冗長なアラートです。これはユーザーやカスタマーエクスペリエンスに悪影響を及ぼします。
従来のIT管理ソリューションでは、このボリュームに対応できません。また、情報の海からイベントをインテリジェントに選別することはできず、相互に依存している別々の環境のデータを相互に関連付けることはできません。IT運用担当者が問題に迅速に対応するために必要な予測分析やリアルタイムの洞察を提供することもできません。
影響の大きいシステム停止やその他のIT運用上の問題を迅速に特定、解決、防止するために、組織は今、AIOpsに注目しています。AIOpsにより、IT運用チームは労力を大幅に削減してシステム停止や速度低下に迅速かつプロアクティブに対応することができます。AIOpsは、動的かつ多様で問題の多いIT環境と、システムの可用性やパフォーマンスの中断を最小限に抑えたい、または中断したくないというユーザーの期待とのギャップを解消します。
AIOpsを使用するメリットには次のようなものがあります。
このレポートでは、戦略、プロセス、人材、テクノロジー別にAIOps TPO組織を分析しています。この調査では、優れた実績を上げている組織とそのような組織になる方法を数値化しています。
Enterprise Management AssociatesのバイスプレジデントDennis Drogseth氏が、効率的なAIOpsソリューションを明確にする技術面の現実と要件を考察します。また、AIOps使用事例のデモもあります。
AIOpsソリューションには、マルチクラウド、SaaS、アプリケーション、インフラストラクチャ、ネットワーク監視、自動化、構成管理が含まれます。
