システムの稼働時間はビジネスのペースを決定します。重要なサービスに障害が発生すると、時間は常に動き続け、遅延が一つ一つ積み重なるごとに影響は大きくなります。
現代の監視ツールは数秒で問題を報告できますが、 検出は解決ではない障害が長引く間、チームはダッシュボード、ランブック、チャットスレッドを必死にチェックしなければなりません。アラートが出ても対応が伴わないのは、単なるノイズに過ぎません。
これが実行ギャップ、つまり問題を認識してから実際に解決するまでのコストのかかるタイムラグです。ITOpsチームは、15分で解決するのと90分で解決するのとでは、時間だけでなく、数万ドルの収益、SLAの未達、そして顧客の信頼の永久的な喪失にもつながることを理解しています。
エドウィン AI 実行ギャップを埋める基本的な監視ツールはアラートを表示するだけに留まりますが、私たちは過去 1 年間、根本的に異なるものを構築してきました。 エージェントAIOps 検出する 事件を解決します。
今、私たちは限界をさらに押し広げています。 Edwin AIの専門エージェントスイートをご紹介します実稼働環境では速度がすべてを変えることを知っている ITOps チーム向けに特別に構築されています。
TL;DR: LogicMonitor は、Edwin AI の次の進化形として、IT 運用における実行ギャップを埋める専門エージェントのオーケストレーションされたエコシステムを導入します。
モニタリングにより問題があることがわかり、可観測性によりその理由がわかり、Edwin AI のエージェントがそれを修正します。
従来のインシデント対応は検出時に停止し、チームはツールやサイロを駆け巡ることになります。
Edwin AI は、数秒で調査、相関、推奨、修復を行う 10 以上の専用エージェントを使用して実行ギャップを解消します。
その結果、MTTR が速くなり、エスカレーションが減り、IT チームは新たな規模で運用できるようになります。
まず、ほとんどの人が インシデント対応 今日では何が機能し、多くの高度なツールが依然として不十分である理由について説明します。
優れたITOps組織でさえ、時代遅れの運用モデルに囚われたままです。インシデント対応は依然としてリレー方式で行われています。あるツールが問題を検出し、別のツールが分析を行い、その後「修正」のバトンがチーム、ツール、タイムゾーンを越えて渡されるという状況です。
数字が物語っています。ほとんどのチームが 文書化されたプロセスと自動化インシデントは依然として長期化し、ダウンタイムとコストの増加を招いています。従来の監視手法は検知と相関分析には優れているものの、最も重要な「実行」の瞬間にチームを置き去りにしてしまうからです。その結果、運用上の軋轢が予測可能なパターンを呈しています。
この運用の断片化は、インシデント対応プロセスに組み込まれた体系的な遅延です。
「アラート検出」から「問題解決」までの道筋は根本的に断絶したままであり、それを自動的に閉じる方法はありませんでした。
エージェント AIOps が IT インシデント対応を自動化する方法について詳しく説明します。
この実行ギャップを埋めるには、現代の本番環境のスピード、規模、精度で動作できるシステムが必要です。コパイロットやチャットボットは支援はできますが、プロンプトを待ってから実行に移すという欠点があります。 AIエージェント それぞれ異なります。インシデントの状況に留まり、他のエージェントと情報を共有し、人間による指示なしに行動します。
AIエージェントは以下を提供します:
これらの機能を組み合わせることで、エージェントは受動的なヘルパーから、能動的で調整された労働力へと変化し、検出から解決までの経路が短縮されます。
このリリースにより、Edwin AIは単一の自律型IT運用エージェントから 専門AIエージェントのエコシステムそれぞれがインシデントライフサイクルの特定の段階をマスターするように設計されています。
これらのエージェントは連携して動作し、コンテキストを共有してアクションを調整するため、ITチームは アラート 〜へ 分解能 手動によるトリアージ、断片化されたツール、知識のサイロ化によるボトルネックはありません。
以下は、Edwin AI のすべてのエージェントの概要です。
このエージェントエコシステムに加え、Edwin AIは、AI生成のアラートサマリー、根本原因分析、修復推奨事項といったコア機能を継続的に提供します。これらのスキルは専門エージェントを補完し、インシデント対応のあらゆる段階を確実にカバーします。
IT運用におけるAIのほとんどはまだ 単目的あるモデルが質問に答え、別のモデルがグラフを描画し、別のモデルが自動化を実行します。Edwin AIのエージェントは、それぞれがインシデントライフサイクルの特定の部分について深い専門知識を提供します。しかし、真の強みは連携して機能することにあります。
例を挙げると、Edwin AIの核となるのは オーケストレーターエージェント、専門のエージェントを調整する脳。
重要なデータベース サービスからアラートが届いた場合:
Edwin AI のエージェント アーキテクチャを詳しく見てみましょう。
Edwin AI の専用エージェントはすでに、IT 運用チームがインシデントを検出、診断、解決する方法を変えています。
早期アクセス顧客から社内テストまで、結果は 1 つの明確な結果を示しています。 MTTR が短縮され、エスカレーションが減り、エンジニアは繰り返しの対処作業から解放されます。
前L1 エンジニアは、インシデント発生後最初の 15 ～ 20 分間を、散らばったダッシュボード、チケットメモ、監視アラートから何が起こったのかをつなぎ合わせることに費やします。
後Edwin AI は、AI のタイトル、概要、根本原因分析、影響分析を数秒で生成し、オンコール SRE から経営幹部まで、全員が同じ実用的なイメージを共有できる明確で自然言語の概要を提供します。
「Edwin AIエージェントはL1エンジニアにとって非常に役立ちます。トリアージの出発点を提供し、関連情報をより早く提示するのに役立ちます。最終的には、優先順位付け、エスカレーション、そして解決の迅速化に役立ちます。」 — 早期アクセス参加者
前: エンジニアは手動でログを調べ、最近の変更要求と相互参照し、内部 KB を検索します。
後: メトリクス エージェント、ログ異常エージェント、変更レコード エージェント、類似インシデント エージェントが並行して実行され、異常、最近の変更、修正履歴を数秒で相関させます。
前: 重要な修正は、Confluence、ランブック、またはベンダー ポータルに埋もれたままになっています。
後: プライベートナレッジエージェントとパブリックナレッジエージェントが、関連する解決手順を自動的に取得します。ブラウザタブを開いたり、古い回答を参照したりする必要はありません。エンジニアは、推奨事項が自身の組織内の知識や最も信頼できるベンダーのドキュメントに基づいていることを確信し、自信を持って行動できます。
前: 「日常的な」修正であっても、自動化をトリガーし、結果を検証し、チケットを更新するには人間が必要でした。
後: 自動化エージェントは適切な修正を識別し、問題のあるデプロイメントをロールバックしたり、失敗したサービスを再起動したり、既知のパッチを遅滞なく適用したりしてアクションを実行します。
前: 事後検証は急いで行われ、一貫性がなく、作業負荷のプレッシャーにより完全に省略されることもありました。
後: Post Mortem Document Agent は、インシデントの詳細、RCA、修復、タイムライン、結果を標準形式に自動的にコンパイルし、組織の記憶を保存して将来の準備を改善します。
AIOpsは、検出と相関関係の分析だけで終わるものではありませんでした。当初の目標は、自律的で自己修復的なITシステム、つまり、 find 問題だが 修正します これまで、テクノロジーとオーケストレーションは、それらを提供できるほど成熟していませんでした。
エージェントAIOps その約束を果たします。かつては副操縦士やチャットボットが指示を提供し、実行は人間に委ねていましたが、今ではエージェントが調査、相関分析、推奨、そして行動を行い、人間が監督と判断を行います。
これはITチームが 根本的に異なる規模で運営されている事実上、1 人のエンジニアが AI を活用した運用チーム全体の作業を監督できます。
Edwin AIはこの変化をリードしています。可観測性、イベントインテリジェンス、自動化を1つのインテリジェントシステムに統合するためにゼロから構築されたEdwinは、コンテキストを失うことなく、インシデントライフサイクルのあらゆるフェーズに専門エージェントを適用します。
次の大きな出来事は、 if、 だけど を特定いたします。迅速かつ抑制的な解決と長期にわたる停止の違いは、実行ギャップをいかに早く埋められるかにかかっています。
次のステップに進む時が来ました。 ライブデモを予約する Edwin AI のエージェント エコシステムが、アラートから解決までをいかに短時間で実現するかをご覧ください。
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