フォーチュン500企業が93時間でITインシデントの72%を削減した方法

時に、最大の変革は最悪のニュースから始まることがあります。ある日、フォーチュン500に名を連ねるテクノロジー企業のオブザーバビリティ・プラットフォームは順調に稼働していました。ところが次の瞬間、重要な監視ソリューションが企業買収の一環として廃止されることを知りました。

ストレージ、クラウド、マネージドサービスなど、幅広い顧客にデータインフラストラクチャを提供する世界有数のITベンダーにとって、これは潜在的な大惨事でした。最も重要な2つのITOpsチームが、顧客環境の稼働を維持するシステムの可視性を完全に失い、盲目的な運用を強いられるという危機に直面したのです。

時間は刻々と迫っていました。既存のプラットフォームが停止する前に、代替ソリューションを見つけて導入するまでに数週間の猶予がありました。

3週間以内に彼らは ロジックモニター エンビジョン 　 エドウィン AI導入後 72 時間以内に、インシデント件数の 93% を削減し、運用上の大惨事になりかねなかった状況を、以前の状態と比べて劇的に改善することができました。

「警報が多すぎる、信号が足りない」

危機によって対応を迫られる以前から、この巨大IT企業は既に運用上のノイズに溺れていました。エンジニアリングチームは、大規模で複雑なIT環境を管理する人なら誰もが耳にした悪循環に陥っていました。1日に数千件ものインシデントが発生し、エンジニアたちは午前中を、重複、誤検知、文脈に基づかない通知の山のようなデジタルデータへの精査に費やしていました。 

断片化が業務効率を低下させていました。社内システムと顧客対応環境はそれぞれ異なるアラートを生成し、相関関係が全くないため、エンジニアは全体像を把握しようと常に状況を切り替える必要がありました。根本的な問題が1つあるだけで、複数のシステムにまたがる数十ものアラートが発せられ、それぞれが独立したインシデントとして扱われ、個別に調査が必要になることもありました。

「私たちは圧倒されていました」と、ある上級チームメンバーは認めた。「アラートが多すぎて、信号が足りませんでした。本当に重要なことに集中できるよう、支援が必要でした。」

監視と 可観測性 かつてないほど深刻化していました。既存のシステムでは、何かが閾値を超えたことを検知することはできましたが、システム障害の原因や、ハイブリッドインフラ全体でインシデントがどのように関連しているかを説明することができませんでした。問題が環境全体に連鎖的に発生すると、エンジニアは貴重な時間を、顧客向けサービスが機能不全に陥ったまま、様々な情報源から手がかりを集めることに費やしていました。

さらに悪いことに、こうしたノイズは、彼らのコミットメントを果たす能力を著しく損なっていました。真の問題が誤報に埋もれ、SLAは遅延しました。大量の通知に埋もれ、重大な問題が見過ごされたため、サービスの継続性が損なわれました。エンジニアが事後対応に終始したため、顧客体験は低下しました。 

皮肉なことに、システム パフォーマンスが前例のないほど可視化された時代に、彼らは実質的に盲目的に作業していたのです。

LogicMonitor + Edwin AIを選ぶ理由

既存プラットフォームの有効期限が迫り、運用上の混乱が深刻化する中、テクノロジーリーダーである同社は極めて厳しいスケジュールに直面していました。重要な顧客環境のサービスレベルを維持しながら、数週間で代替ソリューションを評価、選定、導入する必要がありました。

評価プロセスは厳しい現実を突きつけました。ほとんどのエンタープライズ監視ソリューションは、数四半期に及ぶ長期的な導入を必要としていました。複雑な統合、大規模なカスタマイズ、そして長期にわたる導入サイクルは、到底許容できるものではありませんでした。従来のエンタープライズソフトウェアの導入に伴うオーバーヘッドなしに、即座に価値を提供できるソリューションが必要だったのです。

LogicMonitor EnvisionとEdwin AIが明確な選択肢として浮上しましたが、それは単に技術力だけが理由ではありませんでした。この組み合わせは、危機的状況で求められていたもの、つまり妥協のないスピードを提供しました。LogicMonitorの ハイブリッド可観測性プラットフォーム 複雑なインフラ全体に必要な包括的な可視性を提供することができ、一方、Edwin AIは 最も差し迫った問題を解決する彼らの業務を麻痺させるほどの圧倒的な騒音。

決定を決定づけたのは、エドウィンAIの精密なアプローチでした。 インシデント対応従来のルールベースのシステムでは単にアラートをフィルタリングするだけでしたが、Edwin AIは実際にインシデント間の関係を理解し​​、関連するイベントを自動的に相関させ、 根本原因分析.

拡張性も同様に重要でした。組織は、インフラ運用に重点を置く社内エンジニアリングチームと、顧客対応環境を担当するマネージドサービスチームという、それぞれが独立していながらも相互に連携する2つのチームをサポートする必要がありました。多くのソリューションでは、それぞれのチーム間での連携が限定された、個別の導入が必要でした。LogicMonitorとEdwin AIは、インテリジェンスと洞察を共有しながら独立して運用できる、同期された導入環境を柔軟に構築することができました。

最初の評価から数日のうちに、この組み合わせにより、買収で失った能力を超えて実際に能力を向上させながら、事業のコントロールを取り戻すことができることが明らかになりました。

72時間の変化

導入後の出来事は、彼らの最も楽観的な期待さえも覆すものでした。Edwin AIの稼働開始から72時間以内に、それまで苦境に立たされていたチームは、インシデント管理の現実が一変するのを目の当たりにしました。

その数字は驚くべきものでした。エドウィンAIは、流入するインシデントの93%を自動的に削減しました。 ServiceNow 外部の解決信号とインテリジェントな相関関係に基づいて、日々を蝕んでいたデジタルの雪崩は消え去り、代わりに、実際に人間の介入を必要とする、真に重大な問題が管理可能な流れに変わったのです。

しかし、真のブレークスルーはスピードと精度にありました。Edwin AIは1,300件の誤検知を10分以内に解消し、エンジニアが本来の問題から遠ざかっていたであろう何時間もの調査作業を削減しました。さらに1,650件のインシデントをXNUMX時間以内に解決し、かつては丸一日かかっていたトラブルシューティングのマラソンを、迅速かつ集中的な対応へと転換しました。

変革は数字だけにとどまりませんでした。大量の通知に備えながら一日を始めていたエンジニアたちは、突如として戦略的な業務に集中できるようになりました。真の問題が誤報に埋もれることがなくなり、SLA遵守も劇的に向上しました。カスタマーエクスペリエンス 恩恵を受けた 問題がサービス中断に発展する前に特定され、解決されたためです。

「アラートのノイズが劇的に減少し、解決までの時間が短縮されました」と、あるエンジニアリングリーダーは述べています。「Edwin AIのおかげで、チームは集中力を維持し、SLAを維持し、社内外のユーザーに優れたエクスペリエンスを提供できるようになりました。」

おそらく最も注目すべきは、これが何ヶ月にも及ぶ微調整と最適化の結果ではなかったことです。これは、ノイズと信号を瞬時に区別できるほど環境を深く理解したAIシステムが、導入初日から得た成果でした。従来のアプローチでは何年もかけて構築されていたものを、わずか数時間で解決したのです。

スタートアップスピードでのエンタープライズ展開

顧客対応環境の維持管理を担当するマネージドサービスチームにとって、導入スケジュールは非常に厳しいものでした。監視機能に少しでも支障が生じれば、数十社のエンタープライズ顧客に影響を与えるサービス停止に発展する可能性がありました。そのため、迅速かつ完全にシームレスな移行が必要でした。

従来のエンタープライズソフトウェアの導入は四半期単位で行われます。複雑な統合、広範なテストフェーズ、そして段階的なロールアウトは、リスクを最小限に抑えるという理由から標準的な手法です。しかし、このチームには慎重なアプローチをとる余裕はありませんでした。既存のプラットフォームのシャットダウン日は固定されており、顧客はサービス監視に一瞬たりとも途切れることはありません。

その後、効率的な導入におけるマスタークラスが誕生しました。LogicMonitorとEdwin AIはわずか3週間で導入、設定、有効化されました。これは、グリーンフィールド導入としては、ましてやプレッシャーのかかる重要なシステム移行では、非常にアグレッシブなスケジュールと言えるでしょう。導入に必要な設定オーバーヘッドは最小限で、Edwin AIのインテリジェントな機能は、大規模なカスタマイズを必要とせず、環境に適応しました。

最も重要なのは、移行が顧客から見えない形で行われたことです。サービス監視は移行中も中断することなく継続され、顧客環境を危険にさらす可能性のあるカバレッジのギャップや一時的な盲点は一切発生しませんでした。マネージドサービスチームはSLAのコミットメントを維持しながら、同時に監視インフラストラクチャ全体を刷新しました。

「長い展開期間をかける余裕はありませんでした」と、あるチームリーダーは説明します。「LogicMonitorとEdwin AIは、お客様に一切の混乱を与えることなく、すぐに稼働を開始しました。」

導入のスピードは、最新のAI主導型ソリューションが、エンタープライズレベルの信頼性を、エンタープライズ特有の導入オーバーヘッドなしに実現できることを実証しました。ビジネスが従来のIT導入サイクルよりも速く変化する時代において、このような迅速で低リスクな導入能力は、組織が新しいテクノロジーを導入する方法に根本的な変化をもたらします。

短期的な成果を超えて：予測運用エンジンの構築

初期導入の劇的な成功は、同社のIT運用へのアプローチに根本的な変化をもたらしました。AI主導のインシデント管理の威力を実感した同社は、現在、エンタープライズITOpsにおけるより広範な変革の最前線に立っています。

目先の成果は目覚ましいものでしたが、真のチャンスはその後にあります。Edwin AIが最も重要な環境でその価値を証明したことで、同社は現在、その範囲を拡大しています。 AI戦略 多次元にわたる。長年にわたり彼らの業務を規定してきた事後対応型のアプローチは、はるかに洗練された、真に予測的な業務へと取って代わられつつある。

彼らのロードマップは、 AIを活用したITOps生成的および エージェント能力 複雑なインシデントの自動要約、相互接続されたシステム全体の問題を追跡できる迅速な根本原因分析、そして潜在的な問題を障害として顕在化する前に特定する予測的な洞察を提供するために、これらの機能が有効化されています。これらは、IT運用のあり方を根本的に見直すことを象徴する改善点です。

拡張も同様に野心的です。2つの重要なチームでコンセプトを実証した後、現在、社内および顧客対応環境全体にエージェントAIを拡張しています。新しい導入ごとに、以前の実装から収集されたインテリジェンスが活用され、より多くのシステムを監視し、より多くのインシデントから学習することで、AIの有効性が高まるネットワーク効果が生まれます。

しかし、おそらく最も大きな変革は、事後対応型から予防型へのオペレーションの転換です。Edwin AIはパターン認識と履歴データ分析を活用し、業務に影響を与える前に混乱を予測できるよう支援しています。アラートが発報されるのを待つのではなく、問題が発生する前に起こりがちな状況を特定し、問題がまだ管理可能なうちに対策を講じています。

「私たちの目標は、実際に問題が発生する前にそれを予測することです」と、あるシニアリーダーは説明しました。「Edwin AIは、そのビジョンを実現するための重要なパートナーです。」

危機管理から戦略的優位性へのこの進化は、企業運営における AI に関するより広範な真実を示しています。つまり、成功する組織は、今日の問題を解決するために AI を導入する組織だけではなく、将来の課題を完全に防ぐために AI を活用する組織なのです。

エンタープライズIT運用の新たな現実

AIは実験的な技術から運用上の必需品へと移行する転換点を迎えています。彼らの物語は、ますます複雑化するデジタル環境において、現代のITOpsがどのように機能するかを予見させるものです。

そして、その広範な影響を無視することはできません。世界中の企業のITリーダーは、この組織をほぼ圧倒したのと同じ根本的な課題に取り組んでいます。それは、複数のクラウドとオンプレミスシステムにまたがるハイブリッド環境、縮小するIT予算によって小規模チームにさらなる効率性が求められること、そしてダウンタイムへの許容度がゼロに近づく一方で拡大し続けるユーザーの期待です。

従来のIT運用アプローチでは、こうした需要に対応できるほど拡張性がありません。数十年にわたりIT運用を特徴づけてきた手動プロセス、事後対応型のワークフロー、そして人手によるトラブルシューティングは、現代の複雑性の重圧に耐えきれず、崩壊しつつあります。この企業のAI導入前の状況は、21世紀のインフラを20世紀の手法で管理しようとした必然的な帰結と言えるでしょう。

Edwin AIをはじめとするインテリジェントオートメーションプラットフォームは、IT運用の仕組みを根本的に進化させています。エンジニアは、誤報による絶え間ないノイズから解放され、戦略的な取り組み、複雑な問題解決、そして組織を前進させるような価値の高い業務に集中できるようになります。その結果、運用チームはより少ないリソースでより多くの成果を上げながら、これまで以上に高いサービスレベルを維持できるようになります。

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