新しいアプローチの時が来ました: Edwin AI はエージェント AI で ITOps の最大の課題を解決します

「AIOps」という言葉は何年も前から使われてきましたが、IT チームにとって、実際には期待されていたような変化をもたらしてはいません。 ガートナーが作った この用語は、機械学習と AI が IT 運用の管理方法を永遠に変えるだろうと約束していました。しかし、現実は期待外れでした。ほとんどのチームにとって、従来の AIOps は、新しい光沢のあるラベルが付いたイベント管理に過ぎませんでした。

問題は期待が満たされていないことだけではありません。IT 環境はますます複雑になり、データ ソースは飛躍的に増加しています。今日、アラートのうち重要なものはごくわずかですが、重要でないアラートの量は急増しています。チームはノイズに溺れ、常にメンテナンスが必要な時代遅れのルールベースのシステムに縛られています。約束された自動化と効率性は実現されませんでした。代わりに、IT チームは SLA の未達、解決の遅れ、従業員の疲弊に悩まされています。

しかし、これは AIOps が不十分であるという話ではありません。一歩下がってアプローチを根本的に再考すると何が起こるかについての話です。 ITOpsの将来は、すべてのアラートを管理することではなく、IT運用の制御を取り戻すことです。. 

自律的AI エドウィン AI私たちは、古いアイデアを単にリブランドするだけではなく、自律的な運用、インテリジェントなイベント処理、包括的なデータ統合を通じて実証済みの結果を提供しています。

この記事では、次のことについて説明します。

• 従来のAIOpsが期待を果たせなかった理由
• 次世代のITOps、エージェント型AIOpsが根本的に異なる点
• Edwin AIが今日のIT運用をどのように変革しているか
• チームが通常の経費をかけずに達成している実際の結果

IT 運用を成功させるには、より迅速に対応することではなく、よりスマートに作業することが重要です。それが実際に何を意味するのか、詳しく見ていきましょう。

従来のAIOpsが失敗した理由

従来の AIOps は IT 運用を永遠に変えると約束していましたが、根本的な問題を解決できず、新たな複雑さをもたらしました。これらのシステムが機能しない理由を分析してみましょう。そしてなぜ彼らはそれができなかったのか。

AIOpsの基盤には欠陥があった

従来の AIOps は、根本的に問題のある 3 つの柱の上に構築されています。

• ルールベースのシステムでは継続的なメンテナンスが必要です。 従来の AIOps は、流砂の上に家を建てるようなものです。これらのシステムは、継続的なメンテナンスを必要とする事前定義されたルールに完全に依存しています。IT 環境は日、時間、分単位で進化するため、各ルールを手動で更新する必要があります。これは、貴重なエンジニアリング時間を消費する、終わりのない微調整とチューニングのサイクルです。
• CMDB とトポロジ データは信頼できません。 従来の AIOps システムは、構成管理データベース (CMDB) の統合によってのみ、その性能が決まります。これらのシステムでは、正しい関連付けを行い、誤ったアラートを回避するために、トポロジ マップに大きく依存しています。しかし、CMDB は保守が非常に難しく、古くなっていることがよくあります。トポロジ データが間違っていると (よくあることですが)、AIOps システム全体が機能しなくなり、解決するよりも多くの問題が発生します。
• 警戒疲労は継続しており、増大しています。 従来の AIOps の失敗の最も目に見える症状は、アラートの膨大な量です。1 つのツールが 1 時間あたり数百の「重大な」アラートを生成し、そのうちのほんの一部だけが重大な場合、運用を管理しているのではなく、ノイズに溺れていることになります。チームは、実際の問題を解決する代わりに、アラートをふるいにかけることで貴重な時間を無駄にしています。

AIOps の空約束のコスト

故障した AIOps ツールは、想像以上にビジネスに多大な損害をもたらします。これは理論的な問題ではなく、組織が日々感じている実際の苦痛です。

インフラストラクチャはかつてないほど複雑になっていますが、ツールは依然として過去のものとなっています。従来の AIOps はインテリジェントな運用の夢を売り込んでいましたが、提供したのは肥大化したダッシュボードと終わりのないアラート ストリームだけでした。その影響は? 経営陣が見落としがちな形で収益に打撃を与えています。

• 平均解決時間 (MTTR) は引き続き増加しています。 イノベーションを推進すべき優秀な人材が、アラート疲れと手動修復のサイクルに陥っています。毎日大量の通知が届きますが、そのほとんどは誤検知であり、どれも注意を要します。時間の大部分をノイズに費やしていると、シグナルを受け止める余地がなくなります。
• 優秀な人材は、より良い条件があるからという理由だけで辞めるわけではない疲れ果てて退職するのです。毎朝何百ものアラートをトリアージし、何十ものルールを調整し、本来は自動的に維持されるはずのシステムの維持に数え切れないほどの時間を費やしています。自動化の約束は、単なる手作業の層になってしまいました。
• ダウンタイムの1分ごとに波及効果が生じます。 チームがアラート キューの管理に忙しい間に、実際のインシデントが見落とされてしまいます。SLA はレポート上の数字だけではなく、顧客に対する約束です。約束を破ることは SLA の未達成を意味し、金銭的なペナルティ、関係の悪化、収益の損失につながる可能性があります。そして現在、それらの約束は、約束を守るためのシステムによって破られています。

コストは運用コストだけではありません。戦略的なコストでもあります。競合他社が革新を進めている間に、次のことに投資しています。

• 無限のツールカスタマイズと統合
• 成果を生まないシステムについてチームをトレーニングする
• 実装される前に時代遅れのルールを維持する
• トポロジデータの検証
• 重要でないアラートの調査
• 防ぐべきだった消火問題

AIOps の失敗はビジネスの存続に関わる問題です。 市場は、実装前に時代遅れになったシステムに苦労している間は待ってくれません。従来の AIOps の問題をパッチで修正するのをやめて、根本的に異なるアプローチを採用し始める時が来ています。

Agentic AIOpsは次世代のITOpsです

多くの組織と同様に、アラート疲れ、管理不能なツールの拡散、従来の AIOps の期待外れによって IT 運用が行き詰まっている場合は、変更する時期が来ています。レガシー システムがもたらす課題に多くの組織が困惑していますが、前進するための新しい方法があります。 エージェント型 AIOps。

Agentic AIOps は、古い AIOps ツールの制限から完全に脱却したものです。問題を検出するだけでなく、積極的に解決します。 エージェント AI と AIOps を組み合わせることで、エージェント AIOps は、インフラストラクチャ全体の問題をプロアクティブに検出、診断、解決する、IT 運用に対する自律的で自己維持的なアプローチを提供します。 リアルタイムで学習し、適応しながら、ノイズを排除し、実用的な洞察を提供し、継続的なメンテナンスの負担を取り除くように構築されています。

これは、IT 運用に必要な変化です。エージェント AIOps が IT 管理の新しい標準をどのように設定しているかを説明します。

メンテナンスもルールもトポロジーも不要

ルールベースのシステムはもう必要ありません。Agentic AIOps は、トポロジ マップや CMDB がなくても機能します。環境を有機的に学習し、変更に自動的に適応し、自己維持します。相関ルールの更新や依存関係のマッピングに週末を費やす必要はもうありません。システムはインフラストラクチャに合わせて進化します。インフラストラクチャに逆らって進化するわけではありません。

包括的なデータ統合

従来のツールは、IT 環境をメトリクスとログの集合体として捉えます。Agentic AIOps は全体像を把握します。標準的な観測データから、先月ダイアナがデータベースの奇妙な動作について言及した Slack メッセージまで、あらゆる情報を取得します。単にデータを収集するだけでなく、次の情報からコンテキストを構築します。

• チャネルをまたいだチームコミュニケーション
• ITSMの過去のインシデント記録
• 内部データベースに埋もれた文書
• 組織全体に散らばった部族の知識

アラート削減の先へ - 真のITイベントインテリジェンス

これはアラートをフィルタリングすることではなく、アラートを理解することです。何か問題が発生した場合、エージェント AIOps は何が起こったかを伝えるだけではありません。なぜそれが重要なのか、何に関連しているのか、そして最も重要なこととして、それに対して何をすべきかを伝えます。私たちが話しているのは次のことです。

• ノイズを80%以上削減 （これはタイプミスではありません）
• スタック全体にわたる関連イベントの自動相関
• 問題に対処するだけでなく、問題を予防するのに役立つ予測的な洞察

実際の作業向けに構築された生成AIインターフェース

大規模言語モデル (LLM) を利用した生成インターフェースを備えたエージェント AIOps により、複雑な問題解決がチーム全員にとって容易になります。ジュニア エンジニアは長年蓄積された組織的知識を活用できます。シニア エンジニアは、問題解決ではなく戦略に集中できます。これは、次のような機能を備えた AI 搭載のエキスパート システムを持っているようなものです。

• インシデントのコンテキスト概要を提供する
• インテリジェントなトラブルシューティングガイダンスを提供
• あらゆるやり取りから学び、時間の経過とともに賢くなります

結論は？Agentic AIOpsは、常に注意を払うことなく制御を可能にします

Agentic AIOps はチームを置き換えることではなく、チームの能力を強化することです。 それは、リアクティブ消火からプロアクティブ制御へのシフトレフトです。維持するルールも、更新するトポロジも、管理するアラート疲労もありません。インテリジェントで自律的な運用により、チームは重要なこと、つまりビジネスを前進させることに集中できます。

これは、IT 運用を管理するより優れた方法というだけでなく、今日の複雑で動的な環境で運用を拡張する唯一の方法です。そして、最も優れている点は、これは将来の約束ではなく、今日結果をもたらすことです。

Edwin AI のメリット: 約束を果たす Agentic AIOps

建てました エドウィン AI 特に、従来の AIOps では解決できなかった課題を解決することを目的としています。従来のツールでは、ダッシュボードが肥大化し、ノイズが過剰になり、実用的な洞察がほとんど得られないことがよくあります。Edwin AI は、IT チームが問題をより迅速かつ効果的に解決できるようにする強力なエンジンであるエージェント AI を活用して、そのギャップを埋めます。

エージェント AI により、Edwin AI は受動的なツールとしてだけでなく、ノイズを減らし、解決を自動化し、適切な情報が適切な人に適切なタイミングで確実に届くようにする、能動的でインテリジェントなアシスタントとして機能します。エージェント AI を利用することで、Edwin AI はレベル 1 のサポート スタッフが、通常はレベル 2 または 3 のエンジニアが担当する問題をエスカレーションせずに解決できるようにし、チームが問題をよりスマートに、より困難に解決できるようにします。

実際には次のようになります。

• 新しいチームメンバーは、高度な問題にも対処できます。 生成AIエージェント Edwin AI に直接組み込まれた、組織全体のトラブルシューティング知識に即座にアクセスできるようになります。
• 熟練したエンジニアは、Edwin AIの イベントインテリジェンス アラートのトリアージではなく、価値の高い戦略的な作業に集中できるようになります。
• Edwin AI が適切な情報を即座に提供するため、問題はより迅速に解決されます。ドキュメントを検索したり、部族の知識に頼ったりする必要はもうありません。Agentic AI は、必要なときにこれらの洞察をすぐに実行できるようにします。
• 従来の AIOps ツールではチームに大量のノイズが流れていましたが、Edwin AI ではこれを自動的に管理します。AI はアラートを相関させ、誤検知を減らし、問題がチームに到達する前にプロアクティブに修復します。IT 運用がよりスムーズに実行され、チームが不要なアラートに埋もれることがなくなります。

おそらく最も重要なのは、Edwin AI によって、チームが夜遅くまで、週末まで働き、終わりのないインシデントに対応するという、よくあるシナリオを回避できることです。複雑な問題を自主的に解決するために必要なツールをすべてのチーム メンバーに提供することで、燃え尽きるリスクなしに、より優れた対応とサポートが得られます。Agentic AI によって、問題がコンテキスト、知識、自動化によって処理されるため、IT チームはインシデントの管理に費やす時間を減らし、適切な問題の解決に多くの時間を費やすことができます。

Edwin AI は単なるダッシュボードではありません。すでに現在使用されている実際のソリューションであり、本番環境のチームが複雑な問題を解決し、MTTR を短縮し、全体的な IT 効率を向上させるのに役立ちます。これは、積極的に改善を推進し、プロセスを自動化し、問題をより迅速に解決するエージェント AI によって駆動されます。

もちろん、MTTRの改善やアラートノイズの削減などの印象的な指標について話すこともできます（そのためには、少なくとも1つの私たちの記事を読んでください）。 ケーススタディ。）。しかし、結局のところ、本当に重要なのは次の点です。Edwin AI により、チームはアラートのトリアージに費やす時間を減らし、有意義な作業に多くの時間を費やすことができます。問題はより早く解決され、チームは時間通りに帰宅できます。そして、IT 運用は、従来の AIOps ツールでは実現できなかった成果をようやく実現します。

Agentic AIOps は、今日、私たちを未来に向けて準備します。 

受動的な運用から予測的な運用へと移行するにつれ、企業は従来のツールだけでは不十分な新たな課題に直面しています。将来の需要に対応するには、効率性だけでなく、組織とともに進化するスマートで適応性の高いシステムが必要です。Edwin AI は、現実的で実用的な結果を今すぐ提供し、長期的な成功の基盤を築きます。

Edwin AI を使用すると、現在の問題を解決するだけでなく、IT 運用がプロアクティブでエージェント的、シームレスに統合された将来に組織が成功できるようにすることができます。問題解決の負担や SLA の未達は過去のものとなりました。Edwin AI は、制御、複雑な問題の解決、イノベーションの推進に必要なツールとインテリジェンスをチームに提供します。

AIOps の未来はここにあります。それは、これまで以上に高速で、スマートで、プロアクティブです。次の混乱の波を待つのではなく、今すぐ IT 運用の変革に向けた第一歩を踏み出しましょう。

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