「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

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。