この記事は、IT 運用のための人工知能 (AIOps) を活用して、より効率的で信頼性が高く、俊敏性があり、費用対効果が高く、最適化された IT インフラストラクチャを提供することに関する 4 部構成のシリーズの XNUMX 番目です。
- 人工知能が IT 運用を強化する方法 (AIOps)
- IT チームが AIOps の機能を活用する方法
- ブレーキを踏む: AIOps への移行における重要な考慮事項
- 今後の道のり: AIOps がより回復力のある IT 運用を構築する 4 つの方法
(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。
スタッフの紹介: IT 運用チームの定義
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オペレーション: 組織の IT インフラストラクチャを管理および維持します。
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: SRE は運用グループとして、カスタマー エクスペリエンスを担当するバックエンド インフラストラクチャを所有し、開発者チームと協議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、異常または脆弱性の特定が含まれます。
強固な基盤の構築: チームによるインテリジェントな機能
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、またはマネージド サービス プロバイダー (MSP) の実装方法による 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
- 効率の向上: 反復的な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できる時間が確保され、チーム全体の効率と生産性が向上します。
- 解決までの平均時間の短縮 (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」のチーム間コミュニケーション、そして最終的には問題解決がより迅速に行われるようになります。 面倒な作業を自動化すると、これらのステップが勤務時間外に行われる可能性があります。 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、運用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、動的な環境で複雑で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作られています。
DevOps が AIOps を使用して、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問題を迅速に解決する方法について詳しくは、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や担当者にインシデントをエスカレーションします。 インシデント後のレビューは、システムの回復力を構築するために使用され、将来同様のインシデントが発生するのを防ぎます。 解決が速くなると、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環境の複雑さを処理します。 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 チームはより効率的にリソースを割り当て、新しい取り組みや人員戦略に予算と人員を解放できます。
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が迅速に特定され、トラブルシューティングが迅速化され、稼働時間が向上します。
- 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およびリアルタイムのデータ分析により、チームは必要に応じて資産を再割り当てすることができ、ネットワークの混雑を防ぎ、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 主導の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 アーキテクチャを含む複雑で動的な環境を管理する際、AIOps は、変化する需要に拡張して適応する機能を提供します。 AIOps により、SRE チームはシステムの成長と進化に応じてシステムのパフォーマンスを効果的に監視、管理、最適化できるようになります。
- 継続的な最適化: AIOps は、ログ、メトリクス、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、事前対応策を実施し、インフラストラクチャを継続的に改良して信頼性の向上を実現します。
- コラボレーションと知識の共有: データ収集、分析、視覚化のための集中プラットフォームを提供することで、AIOps は情報のコミュニケーションと共有を容易にし、関連するチーム (開発者など) が共通の目標に向けて取り組みを調整できるようにし、チームワークの向上と問題の迅速化につながります。解決中。
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はパターン、異常、潜在的なセキュリティ脅威をリアルタイムで特定できるため、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 フィードおよび外部セキュリティ ソースと統合して、セキュリティ運用の効率を強化します。 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 の分析および検出機能が強化され、SecOps チームが最新の脅威と攻撃ベクトルを常に最新の状態に維持できるようになります。 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、事前に定義された標準と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、チームが一貫してコンプライアンスと規制の要件を満たせるようにします。
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。
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AIOpsとは何ですか？IT運用をどのように変えていますか？