根本原因分析機械学習: インシデント解決を加速

セキュリティ侵害やシステム停止などのインシデントが発生する場合、多くの場合、複雑な一連のイベントが原因です。1 つのサービスの問題が別のサービスに影響し、最終的には可用性が低下し、ダウンタイムが増加し、顧客エクスペリエンスが損なわれるという問題に直面することになります。 

重大なインシデントが発生した場合、チームの即時の対応は、根本原因の分析とサービスの復旧に集中することです。停止の一連のイベントには通常、技術的な問題とプロセスの問題が組み合わさっているため、そもそも問題が発生した根本原因と因果関係、依存関係を特定することが困難な場合があります。

主要な取り組み

機械学習は、異常や根本的な問題の特定を自動化することで根本原因分析を強化します。

従来のツールでは利用可能なデータセットのごく一部しか分析できないことが多いため、包括的なデータ取り込みは効果的なRCAにとって極めて重要です。

RCAに機械学習技術を実装するには、データ品質、スケーラビリティ、既存システムとの統合に関連する課題に対処する必要があります。

LM Logsなどのツールによって促進される予測的な問題検出と早期対応により、システムの稼働時間、安定性、セキュリティが大幅に向上します。

根本原因分析を理解する: なぜそれが重要なのか

根本原因を特定するのは、多くの場合複雑です。問題が発生した理由を理解し、トラブルシューティングを開始するには、根本的な原因を明らかにする必要があります。

多くの場合、根本的な原因を特定するために必要なのは、 何が変わったのか。 リアルタイムのメトリクスやログを手動で検索して何が変わったのかを特定するのは時間がかかります。そのため、効率的な 根本原因分析（RCA） プロセスを実行し、適切な分析ツールを導入することが重要です。 効率的でインテリジェントなRCAプロセスは、問題をより迅速に特定するのに役立つだけでなく、継続的な改善のための是正措置計画を立てるのにも役立ちます。

包括的な監視の重要性

システムが高度に分散されている場合、すべてのシステムからデータを取り込んで監視できますか? 多くのネットワーク監視および根本原因分析ツールは (設計上または構成上)、監視するデータ ソースとタイプが制限されているため、効率的な問題解決、最適化、およびインシデントの真の原因の発見にはあまり役立ちません。

実際、従来のツールの制限的な性質は、平均して、一般的な組織が利用可能なデータの1％未満を分析することを意味します。

根本原因分析は原因と結果に関するものです。その影響を理解するには、何が変わったかを理解する必要があります。つまり、ソースに関係なく、すべてのデータを取り込むことができるソリューションを使用する必要があります。 

自動化された根本原因分析における機械学習の力

連絡先 LMログ データ分析機能により、インフラストラクチャ内のすべてのシステムのデータを分析し、その通常の動作を学習し、分析した受信イベントに基づいてイベント構造のデータベースを構築します。

アルゴリズムは、新しい個々のイベントの構造を学習データベースと比較することで、その関連性を判断できます。学習データベース内のイベントと一致しない場合、イベントは異常として分類されます。異常なイベントを特定することで、根本的な変化と根本原因がより理解しやすくなり、見つけやすくなります。 異常の視覚化によりトラブルシューティングを迅速化.

機械学習アルゴリズムを通じて受け取るデータの量が多いほど、迅速かつ正確な結論を導き出し、より深い情報を得ることが容易になります。たとえば、ソフトウェアのバグがどのように進化するかを考えてみましょう。ソフトウェア コンポーネントが不安定で予測不可能になると、新しいデータ ポイントによってこのシナリオの起源と進化が説明されます。しかし、それはどこから始まったのでしょうか? どのエンティティで始まったのでしょうか? どのエンティティを除外できるのでしょうか?

根本原因分析のための機械学習の実装における一般的な課題への対処

実装 機械学習 根本原因分析 (RCA) には、データ品質の確保をはじめ、いくつかの課題があります。高品質のデータは正確なモデルトレーニングに不可欠ですが、多くの場合、大規模な前処理とクレンジングが必要です。さらに、複雑な IT システムによって生成される膨大な量のデータは、従来のデータ駆動型管理ツールを圧倒する可能性があり、ビッグデータを効率的に処理できるスケーラブルなソリューションが必要になります。

機械学習モデル、人工知能、ニューラル ネットワークを既存のインフラストラクチャに統合することも複雑になる可能性があり、さまざまな環境に適応できる柔軟なモジュール プラットフォームが必要になります。最後に、機械学習モデルによって生成された結果を解釈することは、データ サイエンスに不慣れなチームにとっては難しい場合があり、直感的なインターフェイスを開発し、適切なトレーニングを提供することが重要です。

これらの課題を克服することは、 自動修復への道より効率的な RCA プロセスが可能になります。これらの課題の組み合わせには、RCA の技術的側面と人的側面の両方に重点を置いた戦略的な実装アプローチが必要です。

「機械学習は異常検出を自動化することで根本原因分析を変革し、より迅速かつ正確なインシデント解決を可能にします。」

LMによる対応と予防の管理

完璧なシステムはありません。問題は必ず発生しますが、それを制御することができません。ただし、影響が拡大する可能性のあるイベントにどれだけ早く対応し、修正するかは制御できます。

強化された機能により、 LMログワークフローに関するより深い洞察が得られ、 インフラ潜在的な問題を早期に検出できます。たとえば、ログ データを継続的に分析することで、LM Logs は新たな脅威を示唆するパターンや異常を特定し、チームがプロアクティブな対策を講じられるようにします。

これにより、さまざまなユースケースの根本原因分析の取り組みが改善されるだけでなく、システムの稼働時間、安定性、セキュリティが大幅に向上します。また、リソースが解放され、リスクとコストの両方が削減されます。

これらの積極的な対策は、 AIOps機能を活用する高度な分析と自動化を IT 運用に統合します。

LM Logsが根本原因分析プロセスをどのように変革し、インシデント解決時間を改善するかを確認するには、 LM ログの詳細なガイド と デモをリクエストする 。