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(最初の記事で説明したように) 人工知能が IT 運用のための究極のマルチツールである場合、DevOps、ネットワーク運用、サイト信頼性エンジニア (SRE)、および SecOps がそれを使用するチームになります。 各チームが AIOps の機能をどのように使用するかによって、組織のデジタル環境全体の相互接続性が向上し、優先度の高いビジネス目標の達成が加速され、ダウンタイムが削減されて、よりスムーズな開発者とユーザー エクスペリエンスへの道が開かれます。
主要な取り組み
IT運用の成功を推進するチームを理解する
機能をチームにマッピングする前に、現在 IT 運用内に存在するチームの広範な定義をいくつか確立しましょう。
- DevOps: 開発と運用間のスムーズな連携を確保します。
優先事項には、ソフトウェアの開発と配信をスピードアップするための自動化、問題検出、ワークフローの最適化が含まれます。
- IT運用: 組織の IT インフラストラクチャを管理および保守します。
優先事項には、運用効率の向上、ダウンタイムの削減、システムの信頼性の向上が含まれます。
- ネットワーク運用: 運用のネットワーク インフラストラクチャを管理および保守します。
優先事項には、ボトルネックの特定と潜在的なネットワーク問題の予測が含まれます。
- SRE: 運用グループとして、SRE は顧客エクスペリエンスを担うバックエンド インフラストラクチャを所有し、開発チームと相談してインフラストラクチャがアプリケーションをサポートできることを確認します。
優先事項には、収益に不可欠なシステム間のダウンタイムの回避、帯域幅の停止の防止、構成エラーの修正などが含まれます。
- セキュリティ運用: 組織のシステムとデータをセキュリティの脅威から保護します。
優先事項には、セキュリティ ログの分析と対応、および異常や脆弱性の特定が含まれます。
AIOps は、IT チームが事後的な問題解決から事前対応的な運用に移行できるようにし、ワークフローを合理化し、イノベーションを加速します。
強固な基盤の確立: チーム別の主要な AIOps 機能
AI Ops 人工知能、機械学習、統合運用プラットフォームを使用して、反復的なタスクや日常的なタスクを自動化し、チーム間のコミュニケーションを合理化します。 AIOps 導入は、IT 運用が進化するワークフローを構築するために使用する足場であり、チームがより積極的かつ革新的になり、優先度の高いプロジェクトの実行を加速できるようになります。 だからこそ、私たちは次のような AIOps の成功事例を目にするようになりました。 AIOps によりエンジニアリング時間の 40% が解放されます 労働集約的な分析の自動化やマネージドサービスプロバイダー（MSP）が実装する方法などを通じて ダウンタイムを大幅に削減する AIOps のインテリジェントなアラート機能.
それでは、各チームが最初に活用できる XNUMX つの AIOps 機能を詳しく見てみましょう。
DevOps
- 効率性の向上: 反復的なタスクや手動タスクを自動化することで、より価値の高い取り組みに集中する時間を確保し、チーム全体の効率性と生産性が向上します。
- 解決までの平均時間が短縮される (MTTR): インシデント管理プロセスを合理化することで、問題の特定、分析、「次のステップ」、チーム間のコミュニケーション、そして最終的には問題解決までの時間が短縮されます。自動化によって大変な作業が軽減されるため、これらのステップは勤務時間外に実行できます。この 24 時間 7 日のアプローチにより、解決までの時間が短縮され、業務への影響が最小限に抑えられます。
- スケーラビリティと適応性: AI と機械学習の自己学習特性は、動的な環境における複雑かつ急速に進化するテクノロジー スタックを処理できるように設計されています。
DevOps がオープンソースのプロビジョニングおよび構成管理ツールとの統合を通じて AIOps を使用し、問題をより迅速に解決する方法の詳細については、以下の 3 分間のビデオをご覧ください。
ITオペレーション
- インシデント管理: AIOps は、インシデントの特定と根本原因の分析を効率化し、問題の原因を正確に特定して迅速に解決できる適切なチームと担当者にインシデントをエスカレートします。インシデント後のレビューは、システムの回復力を構築して、同様のインシデントの将来の発生を防ぐために使用されます。解決が早まると、MTTR と運用への影響が軽減されます。
- 拡張性と適応性: ITインフラストラクチャはビジネスニーズに適応する必要があります。AIOpsシステムは、進化する最新のスタックと動的な環境の複雑さに対応します。 ハイブリッドおよびマルチクラウド 建築。 より迅速なスケーリングにより、ITOps は成長のあらゆる段階で拡大する IT 環境を効果的に管理および監視できるため、成功につながります。
- リソースとコストの最適化: キャパシティ プランニングとタスクの自動化により、ITOps チームはリソースをより効率的に割り当てることができ、予算と人員を新しい取り組みや人員戦略に充てることができます。
ネットワーク運用
- 合理化されたトラブルシューティング: 自動化された根本原因分析機能により、ネットワークの問題の根本原因を迅速に特定し、トラブルシューティングを迅速化して稼働時間を向上させます。
- キャパシティ プランニング: ネットワークの使用パターン、予測される将来の需要、リソース割り当てに関する履歴データとリアルタイム データの分析により、チームは必要に応じて資産を再割り当てし、ネットワークの輻輳を防ぎ、ビジネスの成長をサポートしながら運用の一貫性を保つことができます。
- ネットワークセキュリティの強化: ネットワークトラフィックを分析するAI駆動型アルゴリズムを活用し、 異常を検出する、潜在的なセキュリティ脅威を特定することで、ネットワーク運用チームは侵害に先立って事前に対策を講じることができます。
SRE
- 弾力性: SREチームがクラウドベースのシステムやマイクロサービスアーキテクチャなどの複雑で動的な環境を管理する際、AIOpsは変化する需要に合わせて拡張し適応する機能を提供します。AIOpsは SRE チームは、システムが成長し進化するにつれて、そのパフォーマンスを効果的に監視、管理、最適化できます。
- 継続的な最適化: AIOps は、ログ、メトリック、イベントなどのさまざまなソースからのデータを分析し、SRE チームが実行できる最適化の機会を特定します。AI の洞察を活用してデータ主導の意思決定を行い、プロアクティブな対策を実施し、インフラストラクチャを継続的に改良して信頼性を高めます。
- コラボレーションと知識の共有: AIOps は、データの収集、分析、視覚化のための集中型プラットフォームを提供することで、コミュニケーションと情報の共有を促進し、関連するチーム (開発者など) が共通の目標に向けて努力を調整できるようにすることで、チームワークの向上と問題解決の迅速化につながります。
セキュリティオペレーション
- 高度な脅威検出: AIOps は、ログ、ネットワーク トラフィック、ユーザーの行動など、さまざまなソースからの膨大な量のセキュリティ関連データを分析することで、脅威検出機能を強化します。 AI主導のアルゴリズム パターン、異常、潜在的なセキュリティ脅威をリアルタイムで識別できるため、SecOps チームはセキュリティ インシデントに迅速に対応し、サイバー脅威による被害を最小限に抑えることができます。
- 脅威インテリジェンスの統合: AIOps は、脅威インテリジェンス フィードや外部セキュリティ ソースと統合して、セキュリティ運用の有効性を高めます。外部の脅威インテリジェンス データを活用することで、AIOps は分析機能と検出機能を強化し、SecOps チームが最新の脅威や攻撃ベクトルを常に把握できるようにします。この統合により、全体的なセキュリティ体制が強化され、新たな脅威に対するプロアクティブな防御が可能になります。
- コンプライアンスと規制要件: AIOps はコンプライアンスの監視とレポートのプロセスを自動化し、それらを定義済みの標準や規制と比較して自動化とコンプライアンスのプロセスを進化させ、チームがコンプライアンスと規制の要件を一貫して満たせるようにします。
AIOps は、インシデント解決を自動化し、予測的な洞察を可能にすることで、IT チームがダウンタイムを短縮し、リソースを最適化するのに役立ちます。
チーム向けAIOpsを既存のツールと統合する
シームレスな統合による統一された運用
AIOps の際立った利点の 1 つは、既存の IT ツールと統合して、監視、自動化、分析のための統合プラットフォームを提供できることです。LogicMonitor などの監視ツールを活用している場合でも、ハイブリッドまたはマルチクラウド環境を管理している場合でも、CI/CD パイプラインを維持している場合でも、AIOps はそれらの機能を置き換えるのではなく、強化および拡張できます。
監視ツールとの互換性
LogicMonitor などの AIOps プラットフォームは、複数の監視ツールからデータを集約して IT 運用の統一ビューを提供する中央ハブとして機能します。たとえば、LogicMonitor を AIOps 機能と統合すると、チームはアラートを統合し、イベントを相関させ、応答を自動化できます。これらはすべて単一のダッシュボードから実行できます。この統合により、手動による介入が減り、リアルタイムで実用的な洞察が得られます。
クラウドプラットフォームの強化
AIOps は、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境でシームレスに動作するように設計されています。クラウドネイティブ ツールからのデータを分析することで、AIOps システムは予測分析を提供し、IT チームがワークロードを最適化し、リソースの枯渇を防ぎ、問題に発展する前に異常を特定するのに役立ちます。
CI/CDパイプラインの合理化
DevOps チームの場合、AIOps ツールは CI/CD プラットフォームと統合され、開発ライフサイクル全体にわたる継続的な監視とインテリジェントな自動化を可能にします。これにより、フィードバック ループが高速化され、デプロイメント エラーによるダウンタイムが短縮され、アプリケーション パフォーマンスが最適化されます。
レガシーシステムに関する懸念への対処
AIOps を導入する際の共通の懸念事項の 1 つは、レガシー システムとの互換性です。AIOps プラットフォームは統合を念頭に置いて構築されており、古いシステムと最新のツール間のギャップを埋める API とコネクタを提供します。レガシー ツールによって生成されたデータに機械学習を適用することで、AIOps は既存のシステムの寿命を延ばしながら貴重な洞察を引き出すことができます。
成功への基礎を築く
AIOps の変革の可能性を最大限に引き出すには、組織は強固な基盤を確立する必要があります。これらのベスト プラクティスにより、チームは中断を最小限に抑え、影響を最大化しながら、AIOps 機能を効果的に活用できるようになります。
1. データの品質とアクセス性を優先する
AIOps は正確で包括的なデータによって成功します。レガシー システム、監視ツール、クラウド プラットフォームなど、すべてのデータ ソースがクリーンで一貫性があり、統合されていることを確認します。データ サイロを解体し、形式を標準化することで、チームは AIOps が実用的な洞察を正確に提供できるようにします。
2. チーム間のコラボレーションを促進する
AIOps は、DevOps、Network Ops、SRE などの IT チームがシームレスに連携しているときに最も効果を発揮します。共通の目標を設定し、オープンなコミュニケーションを奨励してチームの取り組みを調整します。LogicMonitor が提供するような統合ダッシュボードは、ギャップを埋め、運用状況を誰もが明確に把握できるようにします。
3. ターゲットを絞ったユースケースから始める
AIOps を広範囲に実装するのではなく、影響の大きい特定のアプリケーションから始めます。自動インシデント管理や異常検出などのユースケースは、価値を実証し、関係者の賛同を得るための優れた出発点となります。
4. 自動化と人間による監視のバランスをとる
AIOps は反復的なタスクの自動化に優れていますが、微妙な意思決定には人間の判断が依然として重要です。自動化されたワークフローと複雑なシナリオの手動チェックを組み合わせることで、IT 運用のスピードと精度の両方を確保できます。
5. 継続的な改善に取り組む
AIOps システムは時間とともに進化します。パフォーマンス メトリックを定期的に監視し、チームのフィードバックを収集し、変化する環境に適応するためにアルゴリズムを改良します。この反復的なアプローチにより、長期的な成功と持続的な利益が保証されます。
AIOps のユースケース
IT 運用における AIOps の主な使用例をいくつか紹介します。
1. 異常または通常の動作からの逸脱に基づいて問題を特定する
AIOps は、手動構成やしきい値アラートに依存する従来のツールとは異なり、機械学習を使用して異常や潜在的な問題を検出することで IT システムを強化します。リアルタイムでデータを分析し、通常の動作からの逸脱をフラグ付けして、問題が拡大する前に IT チームが対処できるようにします。
2. 停止やダウンタイムを防ぐために特定のメトリックの値を予測する
AIOps は、サーバー容量やネットワーク帯域幅などの重要な指標を予測し、危険なレベルに達する前に IT チームに警告します。このプロアクティブなアプローチは、停止や中断を防ぐのに役立ちます。機械学習アルゴリズムを使用することで、AIOps はデータの傾向を監視し、しきい値違反を予測し、問題を軽減するための予防措置を可能にします。
3. インシデント対応と解決時間の改善
AIOps は、さまざまなソースからのイベントを自動的に相関させ、根本原因分析のためのインテリジェントな洞察を提供することで、インシデント対応と解決時間を大幅に改善します。機械学習アルゴリズムは、ログ、アラート、メトリックからの大量のデータを効果的に処理し、インシデントの根本原因を特定します。この方法論は、インシデント対応を迅速化するだけでなく、平均解決時間 (MTTR) を短縮し、ビジネス オペレーションへの影響を最小限に抑えます。
4. 自動化によるIT運用の強化
AIOps は、IT 運用内の日常的なタスクとプロセスを自動化することで大きなメリットをもたらし、IT チームが戦略計画や問題解決などのより価値の高い活動に集中できるようにします。この自動化は、チケットのルーティングや分類などの基本的なタスクから、事前定義されたルールに基づくインシデントの修復などのより複雑なプロセスまで多岐にわたります。その結果、効率が向上し、人的エラーのリスクが軽減され、ワークフローが合理化されます。
IT運用を次のレベルに引き上げる
AIOps は、チームが事後対応型からプロアクティブ型に変革するために必要なツールを提供します。 人工知能と機械学習の組み合わせにより、問題の軽減が加速され、作業のサイロ化が打破され、システムのセキュリティとスケーラビリティが向上し、生産性が向上し、エラーのリスクが軽減され、リソースとコストが最適化されます。 AI を活用した IT 運用を実現するということは、組織のインフラストラクチャが障害に即座に対処できる状態になり、開発者とユーザーのエクスペリエンスがよりスムーズになることを意味します。
LogicMonitor の AIOps プラットフォームは、企業が事後対応型のトラブルシューティングからプロアクティブでインテリジェントな運用に移行できるよう支援します。AI と機械学習機能を備えた LogicMonitor は、意味のあるアラートを提供し、パターンを明らかにし、先見性と自動化を実現します。問題解決に費やす時間を減らし、イノベーションの推進に多くの時間を費やしましょう。
LogicMonitor は、以下の無料の教育リソースを提供することで、AIOps への取り組みを強化できることを誇りに思っています。
AIOpsとは何ですか？IT運用をどのように変えていますか？
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