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統合により、可観測性スタックが統合され、AI に対応できるようになり、自律型 IT への道が開かれます。
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ほとんどの組織では依然として 2 ～ 3 個の分離されたツールを使用しているため、対応が遅くなり、洞察が断片化します。
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統合によりノイズが削減され、テレメトリが統合され、問題の検出と解決の方法が簡素化されます。
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統合プラットフォームは、根本原因分析、予測、自動化などの実際の結果をもたらすために必要な、一貫性のある相関性のあるテレメトリを AI に提供します。
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最も重要なサービスとの統合を開始し、テレメトリを統一して、自律的な IT を構築します。
多くのITリーダーは、コスト圧力やベンダー支出の増加を理由に統合を検討しています。しかし、真の課題はさらに奥深くにあります。IT環境はますます複雑化し、分散化、そしてノイズが増大しており、断片化されたツールでは対応が困難になっています。
Hubspot LogicMonitorの2026年観測性とAI展望84% の組織が統合を進めているか検討しており、51% の組織がツールの無秩序な拡散とサイロ化されたビューを最大の運用上の課題として挙げています。
それが理由です ツールの統合 もはや調達の決定事項ではありません。統合により可視性が統一され、AIのためのインフラストラクチャが整備され、自律的な運用が可能になります。
インフラストラクチャの構築と運用の方法は、ここ数年で劇的に変化しました。
- システムは現在、オンプレミス、クラウド、エッジ環境にまたがっています
- アプリケーションは、API、マイクロサービス、データベース、サードパーティのサービスなど、相互接続された多くのコンポーネントに依存して機能を維持します。
- 監視 に依存します テレメトリー スタック全体から：メトリクス、ログ、トレース、イベント
これらのレイヤーは継続的に実行されており、テレメトリ（メトリクス、ログ、トレース、イベント）は、それら全体で何が起こっているかを把握する唯一の方法です。しかし、データが別々のツールに保存されている場合、相関関係を把握することは不可能です。可視性が断片化され、対応も断片化されてしまいます。
2024年のCrowdStrikeインシデントではまさにそれが起こりました。センサーのアップデートに不具合があったため、世界中で数百万台ものWindowsシステムが起動不能に陥りました。多くのIT組織は、どのサービスが影響を受けているのか、どこから修復を開始すべきかをすぐに特定することができませんでした。テレメトリは存在していましたが、複数のツールに分散していたため、チームは迅速なトリアージに活用できませんでした。この断片化により対応が遅れ、影響範囲が拡大し、復旧が困難になりました。
これが理由です 可観測性 分散したままではいけません。テレメトリが分散していると、稼働時間を確保できず、障害は顧客の信頼と収益の両方に損害を与えます。デジタルオペレーションがあらゆる組織の価値提供の中核となるにつれ、障害は顧客、パートナー、そして業界全体に波及するため、ダウンタイムに対する許容度はますます低下しています。
大規模な障害が発生すると、企業はダウンタイム、収益の損失、信頼の失墜などにより数十億ドルの損害を被ります。
観測範囲が劇的に拡大
IT環境は現在、ハイブリッドインフラストラクチャ、マルチクラウド、SaaSサービス、そしてインターネットに接続された依存関係にまで広がっています。システムの分散化が進むにつれて、運用対象領域が拡大し、それに伴い監視と問題対応の複雑さも増しています。
多くの企業は、依然としてインフラ、クラウド、アプリケーションの監視に別々のツールを使用しています。この分離は歴史的には理にかなっていますが、分散環境では全体の速度を低下させます。各ツールは独自のデータモデル、アラートロジック、UIを備えているため、エンジニアはコンテキストスイッチを切り替え、手動で接続を再構築する必要に迫られます。
断片化されたワークフローは時間を無駄にする
インシデント発生中、エンジニアはダッシュボード間を行き来し、別々のシステムからデータを取得し、各ツールが独立して動作するため、イベントのシーケンスを手動で再構築する必要があります。一秒一秒が重要なインシデント発生時には、この手動再構築に数分かかることもあります。
依存関係は境界を越えて拡大する
パブリックAPIからDNS、CDNに至るまで、ほとんどのサービスは、直接管理できないサードパーティのインフラストラクチャに依存しています。インターネット監視や ネットワーク監視外部の障害は内部の盲点になります。
統合は最適化戦略である
可観測性の統合は戦略的な焦点となっています。ITリーダーはコストを第一に考えることが多いですが、そのメリットは予算をはるかに超えます。ツールが減れば、統合ポイントも減り、メンテナンスも軽減され、重要なデータへのアクセスも速くなります。
オーバーヘッドは現実です。現在、組織の 66% が 2 ～ 3 つの観測ツールを使用しており、単一のプラットフォームを運用しているのはわずか 10% です。これは、断片化が依然として一般的であることを明確に示しています。
統合によって排除されるものは次のとおりです。
- 重複したテレメトリパイプライン 保管と処理のコストを膨らませる
- 重複するプラットフォーム 同じ監視機能を再現する
- 統合オーバーヘッド サイロ化されたシステム間の脆弱な接続を維持することから
- 一貫性のない警告ロジック 騒音を減らすのではなく増やす
そしてそれが何を可能にするのか:
- 日々の経費を削減し、運用を簡素化
- 速く 根本原因分析（RCA） 入射ノイズが少ない
- システム全体のパフォーマンスの向上
ITチームが直面する最大の課題は、統一された可視性のないサイロ化されたツールです。言い換えれば、可観測性が低下するのは、データが欠落しているからではなく、接続されていないプラットフォーム間でデータが分断されているからです。
ハイブリッド観測性がクラウド全体の盲点をなくすのにどのように役立つかについて詳しく知りたいですか？ オンプレミスおよびインターネットに接続されたシステムですか?
統合によりAIに必要な統合データ基盤が構築される
AIはより迅速な根本原因分析を約束するよりスマートな予測や自動修復といった機能がありますが、分断されたデータではこれらの機能をどれも提供できません。多くの組織にとって、テレメトリの断片化が、AIが未だにパイロットモードから抜け出せない原因となっています。
AIには、クリーンで、繋がりがあり、完全なデータが必要です。具体的には以下のようになります。
スタック全体で一貫したテレメトリ: AIは、インフラからアプリケーションに至るまで信頼性の高い信号を必要とします。不完全または一貫性のないデータはモデルを破壊します。
共有コンテキストを持つ相関信号: 何が起こっているかを知るだけでは不十分です。AIはなぜ起こっているかを理解する必要があります。そのためには、複数のツールに分散しているのではなく、ドメイン間で既に相関関係にあるテレメトリが必要です。
パターンを分析する単一の場所: データがサイロ化されると、パターン検出と異常検出に影響が出ます。AIは、断片的なデータではなく、システム全体を分析できる場合に最も効果的に機能します。
ノイズが少なくなり、コンテキストが使いやすくなります。 インシデント発生時、AIはノイズを削減し、重要な点を分析する必要があります。これは、ギャップが少なく、運用状況を包括的に把握できる場合にのみ実現します。
調査対象の IT チームのうち、AI を完全に運用化しているのはわずか 4% で、62% はデータが複数のツールに分散しているため、試験運用または限定的な導入段階にとどまっています。
しかし、ほとんどの組織では、 ツールの無秩序な広がり AI がパイロット モードから抜け出せず、RCA を高速化したり、インシデントを予測したり、大規模な修復をトリガーしたりすることができません。
統合はこの問題を解決します。AIを実験段階から実稼働段階に移行するために必要な統一された基盤を構築します。接続されたテレメトリがなければ、AIは賢明な判断を下すことができません。また、統合がなければ、データは断片化されたままになります。
大手企業がリアクティブ監視から AI の観測可能性へどのように移行しているのか興味がありますか?
統合により運用上の負担が軽減され、インシデント対応が迅速化されます
障害発生時は一分一秒が重要ですが、多くのチームは依然として、連携していないツール間でデータを追跡することに時間を浪費しています。問題のトリアージを行う代わりに、ダッシュボードを切り替えたり、ログ行をコピー＆ペーストしたり、手作業で指標の相関関係を調べたりしています。その結果、一秒一秒が重要なインシデント発生時に、数分間もの無駄な時間が生まれています。
速度を低下させる原因は次のとおりです。
- 監視プラットフォーム間の切り替えと手動での相関 メトリクス、ログ, 形跡、インターネットテレメトリ
- ルールの重複としきい値の不一致によるアラート疲労
- 連携して動作するように構築されていないツール間の統合ギャップ
- システムやチーム間で共有されたコンテキストの欠如
統合された可観測性プラットフォームにより、冗長な作業が排除され、アラートノイズが削減され、ドメイン間の相関関係が改善されるため、チームはより迅速に対応できるようになります。
ITリーダーのわずか41%が、現在のツールによるインサイト生成に満足しています。統合 問題 (39%) と可視性の制限 (38%) は、迅速な解決を妨げる大きな要因となっています。
統合は自律型ITへの架け橋
統合によってデータが統合され、効果的なAIが実現され、予測的な運用と自動化が可能になります。これを実現するには、組織はスタック全体で一貫したコンテキストを必要とします。統合は、AIが信頼性の高いアクションを実行するために依存する指標を連携させることで、自律的なITをサポートします。
コスト圧力が最初の動きを牽引
ツールコストの高騰、テレメトリパイプラインの重複、運用オーバーヘッドの増大により、チームは複雑さの軽減を迫られています。多くの組織にとって、コスト削減への圧力が統合のきっかけとなりますが、それはほんの始まりに過ぎません。
統合により統一されたデータが作成
ツールが統合されると、テレメトリはサイロ化されなくなります。メトリクス、ログ、トレース、その他のデータをまとめて表示できるため、環境間で一貫したコンテキストを作成できます。この統合されたデータレイヤーは、断片化されたツールでは実現できないものです。
統合されたデータにより効果的なAIが実現
AIは分断されたシステムを横断して推論することはできません。テレメトリが統合され相関関係にある場合、AIはRCAを加速し、パターンを識別し、信頼性の高い予測を行うことができます。これが統合とAIの準備が交差する点であり、 AI Ops 準備は実際に形になり始めます。
効果的なAIが自律機能を解き放つ
クリーンなデータと共有されたコンテキストがあれば、自動化は実現可能になります。システムは問題を早期に発見し、アクションを推奨し、場合によっては明確な閾値と説明責任に基づいて問題を自動的に修復できます。
自律性は継続的な投資を正当化する
業務がリアクティブからプロアクティブへと移行するにつれ、チームは問題対応に費やす時間を減らし、価値の提供に費やす時間を増やします。そして、すべては統合という決断から始まります。
統合により自律的な運用が可能になります。
組織が行っていること
先進的なIT組織は、単にツールを統合しているだけではありません。運用管理の方法を変革しています。APM、NPM、IPM、DEMといった個別のツールを使い分けるのではなく、インフラストラクチャ、アプリケーション、ネットワーク、そしてユーザーエクスペリエンスを網羅する単一のプラットフォームにすべてを統合しています。
これらの組織が統合によって生まれた予算をどのように活用しているかが際立っています。予算を削減するのではなく、削減した資金をAIパイロットや自動化に再投資しています。これにより、環境間で統一された運用モデルを構築し、監視の展開を迅速化できます。テレメトリが既に相関付けられているため、インシデント処理はよりスマートになります。これらの組織は、予測的で自己修正可能なシステムの構築を目指しています。
可観測性の統合は、ノイズを削減するだけではありません。よりスマートで、より高速で、より回復力の高い運用環境を実現します。断片化を排除し、テレメトリを統合することで、ITチームはプレッシャーに怯えることなく、自信を持って対応できるようになります。
問題は統合するかどうかではなく、複雑さが追い打ちをかける前に統合するかどうかです。今行動を起こす企業は、拡張、自動化、そして適応のための柔軟性を獲得します。待つ企業は、行き詰まりに陥ります。
統合オブザーバビリティと AI の連携をご覧ください
統合された可観測性と AI を組み合わせて、自律的な運用とよりスマートな IT 意思決定の基盤を構築する方法をご覧ください。
よくあるご質問
コスト削減の圧力も一因だが、より大きな理由は複雑さだ。ツールの乱立はチームの活動を遅らせる ITリーダーがツールを統合する本当の理由は、統一された可視性と迅速な解決を実現するためです。
可観測性の統合の主な利点は何ですか?
ツールが減れば、ノイズが減り、オーバーヘッドが減り、コンテキストが向上します。1つのプラットフォームで ダッシュボード間を移動することなく、問題をより早く検出し、トラブルシューティングを行うことができます。
可観測性の統合は、AI がパイロット モードから抜け出すのにどのように役立ちますか?
AIが機能するには、クリーンで連携されたデータが必要です。分散したテレメトリはAIの停滞を招きます。可観測性の統合により、根本原因分析、異常検知、自動化といった実際のユースケースをサポートするために必要な、一貫したインプットをAIに提供できます。
統合は自律的な IT をどのようにサポートしますか?
AI に完全な可視性とコンテキストを提供することで、ツール間のテレメトリを単一のシステムに接続します。
この統合基盤により、手動操作なしでインテリジェントな自動アクションが可能になります。 調整。
ソフィアは、複雑なテクノロジーとリアルな人間が交差する領域におけるコンテンツ戦略と制作をリードしています。オブザーバビリティ、AI、デジタルオペレーション、インテリジェントインフラストラクチャの分野で10年以上の経験を持つ彼女は、難解なテーマを、明確で有用、そして実際に読んで楽しいコンテンツへと昇華させることに情熱を注いでいます。彼女は健全な懐疑心と、何が真実で何が有用で何が単なるノイズなのかを見抜く鋭い目を持つ、AIのハイプウーマンとして誇り高く知られています。
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