IT運用チームは、より速く作業し、より良い結果をより少ないコストで提供するという絶え間ないプレッシャーにさらされています。 IT組織は、ビジネス上の利点を実現し、利害関係者の期待に応えるために、複数のクラウド、オンプレミス、それらの間の接続、およびSaaSアプリケーションのインフラストラクチャをサポートする必要があるため、これは簡単ではありません。 組織は、ビジネスプロセスを改善するためにキャプチャ、分析、および使用する必要があるインフラストラクチャとアプリケーションによって生成される、急速に急増するデータ量に直面しています。
これらの課題に対処するために、多くの人がAIOpsに目を向けています。
AIOpsとは何ですか？
AIOpsは、IT運用のための人工知能（AI）の略です。 AIOpsプラットフォームは、機械学習（ML）とデータサイエンスを適用して、IT運用の問題を解決し、習熟度を高めます。 AIOpsは、ビッグデータとML機能を組み合わせて、可用性とパフォーマンスの問題の特定、トラブルシューティング、解決など、すべての主要なIT運用機能を強化します。 AIOpsの中心的な機能は次のとおりです。
- からのデータの取り込み 複数の情報源、ソースまたはベンダーにとらわれない
- でリアルタイム分析を実行する 摂取のポイント
- パフォーミング 歴史的分析 保存されたデータの
- 活用 機械学習
- アクションを開始する またはに基づく次のステップ 洞察 と分析
ガートナーの予測 AIOpsとデジタルエクスペリエンス監視ツールを使用してアプリケーションとインフラストラクチャを監視する大企業の割合は、5年の2018％から30年には2023％に上昇するでしょう。
AIOpsはどのような問題を解決できますか？
AIOpsの真の力は、ITによって生成された増え続けるデータを消費および分析し、実用的で実用的な方法で提示する能力にあります。 このデータには次のものが含まれます。
- インフラストラクチャとアプリケーション 監視システムからのデータやIASMツールからのログなどのデータ
- チケット、変更管理、資産情報などのITサービス管理（ITSM）データ
- ロボティックプロセスオートメーション（RPA）ツールなどのビジネスシステムデータ
AIOpsは、パフォーマンスの監視やその他の重要なIT運用に特にメリットをもたらします。 最新の監視プラットフォームは、今日の複雑なハイブリッドインフラストラクチャの監視を通じて可視性を提供できますが、可視性だけではもはや十分ではありません。 監視対象データの深い配列をソートして意味のある情報を見つける従来の手動プロセスはスケーラブルではなく、停止した場合に時間がかかりすぎます。
IT運用チームは、ノイズをカットして情報をすばやく表示し、ダウンタイムを最小限に抑え、パフォーマンスを最大化できるインテリジェントな監視プラットフォームを必要としています。 AIOps機能を追加することにより、監視プラットフォームは、今日のますます複雑化する環境においても、IT運用の成功を支援するために必要なインテリジェンスを提供できます。
分析を自動化することにより、AIOpsは、ITチームがよりスマートで迅速な意思決定を行うために必要なデータ検証済みの洞察を提供します。 AIOpsにより、企業組織は、コストを削減し、リソースの使用率と容量を最適化し、脅威とパフォーマンスの異常をより早く特定し、問題をより迅速に解決し、一般に運用上の課題をよりよく理解して対処できるようになりました。
AIOpsはより良いビジネス成果を推進します
IT組織の場合、関連するすべてのデータをまとめることで、ビジネスの成果を劇的に向上させることができるサービスの改善が可能になります。
サービスの品質と可用性の最大化
AIOpsは、ITチームに、自動化と組み合わせるとインシデントの防止を可能にする、より多くのコンテキストと洞察を提供できます。 たとえば、AIOpsを使用して、リソースの使用パターンが継続する場合、停止が発生し、提供されることを特定できます。 上記の停止を回避するための推奨事項。 自動化プラットフォームと統合すると、これらの推奨事項を実行して、リソースの使用状況を修正し、停止を防ぐことができます。
さらに、AIOpsは、より安定した高可用性の顧客対応サービスをサポートするために必要な洞察を提供できます。 組織は、安定性への影響に基づいて、アプリケーションとインフラストラクチャの障害の排除に優先順位を付けることができます。 その結果、ユーザーの満足度が向上し、長期的な顧客維持が向上し、収益が向上します。
問題を正確に評価する
ビジネスの利害関係者は、問題がビジネスにどのように影響するかを理解するために、定量化されたメトリックを必要とします。 AIOpsを使用すると、企業はコンテキスト化されたデータを適用して、インシデントの影響に関するより正確で具体的な見積もりを作成できます。 インフラストラクチャおよび運用チームは、複数のシステムからデータを収集して分析する代わりに、データレイクからAIOpsが開発した洞察を活用できます。
業界の採用が加速しています
AIOpsは、あらゆる業界の組織がデジタルトランスフォーメーションを加速するにつれて、急速に採用されています。
- による ガートナー、世界のAIから派生したビジネス価値は、3.9年までに約2022兆ドルに達するでしょう。
- ガートナーはまた、2022年までに、中規模および大規模企業の40％が人工知能（AI）を採用してITの生産性を向上させると予測しています。
- による 知恵叢、経営陣の60％は、仕事の質と職場の状態を改善するためにAIOpsを採用すると予測されています。
将来のインテリジェンスと自動化の実現
組織がAIOpsを採用するにつれて、その機能は進化し続けます。 AIセンスと自動化は、次のような新機能のロックを解除することが期待されています。
- 強化された規範的および予測的機能： MLを使用してパターンのデータセンターをさらにマイニングする機能により、より実用的な洞察と新しいプロアクティブな機能が提供されます。 インシデント、問題、変更、および人間またはインフラストラクチャからの知識ベースのデータを使用してマシンデータをコンテキスト化すると、自己修復組織の準備が整います。
- より効果的なセキュリティ分析： 組織はすでに、アプリケーションとインフラストラクチャの異常を検出するためにデータをコンテキスト化しています。 次のステップは、異常なユーザーの行動を見つけることです。 ザ・ 企業のデータ侵害の平均コスト 3.9万ドルです。 セキュリティ分析は、完全なセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）ソリューションを持たない組織にとって魅力的な機能です。
- 優れた従業員経験： 今日の才能主導型経済では、組織は、定着率と生産性を高めるために、従業員の経験（EX）の測定に重点を置いています。 テクノロジーを適切に適用することで、従業員がアプリケーションにどれだけ満足しているか、どのツールが最も効果的かを判断できます。 エンドユーザーエクスペリエンス管理機能は、ますますコモディティ機能になります。
「ITリーダーは、AIをIT運用に適用するという約束に熱心ですが、大きなオブジェクトを移動する場合と同様に、速度を上げるには慣性を克服する必要があります。 幸いなことに、AI機能が進歩し、より現実的なソリューションが毎日利用できるようになっています。」—Gartnerのシニアディレクターアナリスト、Padraig Byrne
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インテリジェントで統合された監視プラットフォームにより、企業は将来の見通しと計画を立てることができます。 監視は、企業が「何が起こったのか」という質問から抜け出すのに役立ちます。 何が起こるかを予測し、問題が発生する前に解決し、データを使用して機会を開拓します。 たとえば、LogicMonitorは、サービスとして提供されるソフトウェア（SaaS）を介して、ハイブリッドクラウドおよびオンプレミス環境を包括的にカバーするエージェントレスの自動監視プラットフォームです。 SaaSベースのITインフラストラクチャ監視プラットフォーム あらゆる組織がハイブリッドインフラストラクチャの状態とパフォーマンス、そのインフラストラクチャで実行されているアプリケーションのパフォーマンスと可用性、およびビジネスクリティカルなサービスの主要な指標を簡単に監視できるようにします。 エージェントレスコレクターとAIOps早期警告システムを利用して実装時間を短縮し、ROIをより迅速に実現するLogicMonitorのようなソリューションを検討してください。 クリック ここ 詳細を確認するか、LogicMonitorの監視ソリューションの無料トライアルをリクエストしてください。
