12か月前、 Edwin AIを出荷しました AI エージェントが ITOps チームの速度を低下させる運用上の面倒な作業を処理できるという具体的な仮説に基づいて作成されました。
これは、AIは副操縦士としてのみ行動し、提案を提供することに限定されるべきだという慎重なコンセンサスに反する意図的な賭けだった。 AI Ops ツールは今でもそのスクリプトに従っています。洞察を表面化させるだけで、行動に移す前に止まってしまいます。Edwinはそれとは異なり、意思決定を行い、イベントを相関させ、修正を実行するように設計されています。
1年後、私たちの賭けが成功したことがわかりました。
Edwinは現在、世界中の小売業者、金融機関、マネージドサービスプロバイダーなど、様々な企業で本番環境で稼働しています。この結果は、AIがITOpsの業務を邪魔するノイズを排除することで、どのように変革できるかという重要な点を実証しています。
ここに エドウィン AI 初年度に達成しました。
エドウィンの最初の1年間は、それぞれが独自の特徴を持つ、驚くほど多様な環境で成果を上げました。 運用上の課題.
化学者倉庫 複雑なマルチデータセンターインフラストラクチャを備えた600以上の小売拠点を世界中に展開しています。Edwin AI イベントインテリジェンス、彼らのITOpsチームは アラートノイズを88%削減 重要なシステムへの完全な可視性を維持しながら、エンジニアは絶え間ない事後対応型の消火活動から戦略的なインフラ改善へとシフトしました。
キャピタルグループ世界最大級の投資運用会社の一つであるは、 毎月30,000万件のアラート 規制対象の金融システム全体にわたって、Edwin の導入により、チームは量に基づくトリアージから影響度に基づく運用へと移行し、日常的なインシデントを自動的に処理しながら、ビジネスクリティカルな問題にリソースを集中させることができました。
NexonANZ全域のクライアントのマルチテナントインフラを管理する アラートノイズを91%削減 67%減少 ServiceNowインシデントEdwin は自律的に行動しながらクライアントの境界を越えてコンテキストを維持する能力があり、クライアント ベース全体の SLA パフォーマンスが向上しました。
グローバル小売業者は、 デボチーム 管理から 毎月3,000件以上のインシデント 400 未満まで削減され、相関モデルにより展開後 XNUMX 時間以内に正確な結果が得られます。
すべての展開において、Edwin は一貫した運用の改善を実現しました。
- 最大91%のアラートノイズ低減
- 解決時間が30～60%短縮
- ITSMインシデントが67%減少
- エンジニアリング生産性が20%向上
- 342% ROI 3年以上
Edwin AI を実現するアーキテクチャ
エドウィンの影響力は、可能性の限界を押し広げた重要な技術的進歩によってもたらされました。 エージェントAIOps当社のモジュラーアーキテクチャは急速に成熟し、専門的な AIエージェント 相関関係、根本原因分析、修復を処理します。それぞれが、統合されたインフラストラクチャ ナレッジ グラフを介して共有コンテキストで動作します。
この基盤により、エージェントはコンテキストに基づいて推論し、ワークフロー全体で連携し、ターゲットを絞ったアクションを実行できるようになりました。
主な技術的マイルストーンは次のとおりです。
- エージェントオーケストレーションEdwin は、ステップ間で人間によるハンドオフなしで、複数のエージェント間でアクションを連鎖させ、イベントを相関させ、根本原因を分析し、修復を実行できるようになりました。
- 推論速度高負荷シナリオでの応答時間が大幅に短縮され、アクティブなインシデントに対処する最前線の運用チームにとって Edwin が実用的なものになりました。
- 拡張された統合: 監視、ITSM、CMDBシステム全体で3,000以上のツールのサポートが拡大し、特にハイブリッドクラウドと最新のクラウドで大きな進歩がありました。 可観測性 スタック統合。
- 強化された根本原因分析: 変更管理システム、セキュリティツール、履歴との統合 インシデント対応 データの精度が向上し、複雑な障害シナリオの説明がより明確になりました。
- ワークフローの自動化Edwin は、組み込みのランブックを通じて修復を実行し、履歴パターンと現在のコンテキストに基づいて自動応答を提案できるようになりました。
最も重要なのは、エドウィンが即座に、そして多くの分野に価値を提供できることを証明したことだ。 ユースケース多くのチームは、展開後数時間以内に相関モデルが機能し、完全な運用が可能になったことを確認しました。 利点 最初の1週間以内に登場します。
戦略的パートナーシップを通じて拡大
エドウィンの初年度は、事業範囲を拡大する戦略的パートナーシップが組まれました。ロジックモニターの OpenAIとのコラボレーション 専用の生成 AI 機能をエージェント フレームワークに直接導入し、複雑なインフラストラクチャの動作を自然言語で明確に説明できるようになりました。
Infosysとの提携により、EdwinはAIOps Insightsと統合され、複数のデータプレーンにわたる相関機能が拡張され、 可観測性スタック 監視ロジックを重複させることなく。
ServiceNow の緊密な統合は、単純なチケット同期を超えて進化し、Edwin と Now Assist 間の真のマルチエージェント コラボレーションを可能にし、両方のシステムがより迅速なトリアージとよりインテリジェントなインシデント処理に貢献できるようになりました。
実際の使用状況に基づいた製品の進化
Edwin の開発は、年間を通して、プレッシャーのかかる本番環境で運用しているチームからのフィードバックによって推進されました。あらゆるデプロイメント、サポートとのやり取り、そして相関アラートが、システムの改善に貢献しました。
New AIエージェント ベータ版でリリースされた機能には、チャートとデータの視覚化エージェント、公開知識検索エージェント、ガイド付きランブック生成などがあり、すべて顧客チームが特定した特定の運用ニーズに対応しています。
ITSM 統合の改善により、フィールド レベルの強化、双方向同期の信頼性の向上、下流システムへのハンドオフ トレーサビリティの明確化が実現しました。
オペレーター、テレメトリ、製品開発の間の継続的なフィードバック ループにより、Edwin は理論的な機能ではなく実用的な運用価値へと進化しました。
次なる IT イノベーションの波を推進するものをご覧ください。
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今後の展望：Edwin AIの初期の成功を基に
2年目は、既存の機能をベースに構築していくことに重点を置きます。開発の優先事項は、実験的な機能ではなく、実績のある機能の拡張です。
- 予測自動化 Edwin が 1 年間のライブ テレメトリから学んだパターンを活用して、問題がユーザーに影響を与える前に防止します。
- ドメイン固有エージェント SecOps および DevOps 向けでは、Edwin の実証済みエージェント アーキテクチャが隣接する運用ドメインに拡張されます。
- 説明可能 これにより、Edwin の根本原因分析と影響評価の透明性がさらに高まり、プレッシャーの下でのより適切な意思決定がサポートされます。
- クロスプラットフォームオーケストレーション Edwin の既存の IT ツールおよびワークフローとの調整能力が向上します。
このロードマップは、多くのチームが 1 年目に経験した自然な導入曲線に沿っています。アラートの相関とノイズの削減から始まり、根本原因の分析と自動化されたワークフローを追加し、次に予測操作へと拡張します。
1年を経て現場で実証済み
1年前、私たちはAIエージェントが複雑な運用に対応できるという仮説を立てました。そして今、その証拠は明らかです。AIエージェントは運用の複雑さに対応でき、AIエージェントを導入したチームは大きな競争優位性を獲得できるのです。
エドウィンが多様な環境で成功を収めたことは、業務におけるAI活用に関するより広範な原則を実証しています。このテクノロジーは、自律的に動作することで最も効果を発揮します。
現在、Edwin を運用しているチームは、1年前とは異なる課題に取り組んでいます。アラート疲れから脱却し、予測的な運用、自動修復、そして戦略的なインフラ計画へと進化を遂げています。
この技術は効果を発揮します。成果は測定可能で、変革は現実のものとなります。
Edwin AIを実際に見てみましょう:
LogicMonitorでEdwin AIのコンテンツ戦略を率いるMargo Poda氏。エンタープライズテクノロジーとAIスタートアップの両方での経験を持つ彼女は、複雑なトピックを明確かつ関連性が高く、読む価値のあるものにすることに注力しています。特に、似たようなコンテンツが溢れている分野において、その重要性は増しています。彼女はAIを誇大宣伝するためではなく、AIが実際に何ができるのかを人々に理解してもらうためにここにいます。
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