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システム障害管理の効率化──AIOpsへの道筋

「AIOps」で属人化したシステム障害管理は変わるのか、仕組みとユースケースからひも解く

生成AIの台頭、ITオペレーションが激変する日も近いか

 ここ数年のうちに「AIOps」という単語を耳にすることが増えたのではないでしょうか。AIなどを用いることでITシステム運用を自動化、最適化するための取り組みは、もはや避けて通れません。本稿では、この「AIOps」とは何か、ユースケースを交えながら解説します。

注目集める「AIOps」とは

 「AIOps」とは、AI(人工知能)と運用(IT Operations)を組み合わせた造語で、複雑化するIT運用のタスクにAI技術を適用する取り組みの総称です。

 これまでのIT運用は膨大なデータを人手で分析し、問題を発見・解決することが一般的でした。しかし、現在のIT環境は非常に複雑化しており、人手での対応には限界があります。

 AIOpsは、これらの課題を解決するために登場したもので、AIと機械学習を用いてIT運用プロセスを自動化、最適化するための革新的な手法と言えるでしょう。膨大なデータを自動的に分析できるだけでなく、リアルタイムで異常を検知し、迅速かつ適切に対応できるようになるのです。

AIOpsの登場と定義

 先述の通り、IT環境がますます複雑化した「ビッグデータの時代」に突入する中で、AIOpsは登場しました。クラウドやマイクロサービスの普及により、IT環境は分散化・複雑化の一途をたどり、IoTをはじめとしたデータソースも多様化するばかりです。こうした環境変化により、膨大なデータ量と多様なデータソースを扱う必要が生じたため、AIと機械学習の力を借り、運用効率を向上させることが求められています。

 なお、「AIOps」という用語自体は、2016年にガートナー社によって提唱されており、「ビッグデータと機械学習を用いて、IT運用におけるデータ分析とプロセスの自動化を行うプラットフォーム」と定義しました。

 つまり、AIOpsは単なるツールやソリューションではなく、IT運用におけるデータ活用と自動化の“方法論”と捉えることができます。ルールベースでの自動化とは異なり、AIOpsでは機械学習を用いて、システムが自ら学習・適応していくことが特徴です。

次のページ
5ステップで構成されている「AIOps」の仕組み

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この記事の著者

草間一人(jacopen)(クサマカズト)

PagerDuty株式会社 Product Evangelist
通信事業者でプラットフォームエンジニアを務めたのを皮切りに、いくつかの外資系企業でプロフェッショナルサービスやプリセールスエンジニアとしてクラウドネイティブやプラットフォーム製品に携わるなど、10年以上さまざまな形でプラットフォームに関与し...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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