AIOps (IT 運用のための人工知能) は、IT データを分析し、パターンを識別し、履歴データとリアルタイム データを組み合わせて IT チームに洞察を提供する方法です。従来の AIOps ソリューションは、事前定義されたルールと静的しきい値に依存しており、手動で調整する必要があるだけでなく、IT 環境の動的な変化に適応するのにも苦労しています。

エージェントAIOps は、ジェネレーティブAI、エージェントAI、そしてクロスドメイン・オブザーバビリティを組み合わせ、問題解決と意思決定を自動化するIT運用への高度なアプローチです。静的なルールと手動による監視に依存する従来のAIOpsとは異なり、エージェントAIOpsは継続的に学習、適応し、リアルタイムのアクションを実行することで、システムの中断を防ぎ、パフォーマンスを最適化します。

エージェント AIOps は、IT エコシステム全体からの構造化データと非構造化データを分析することで、より深いコンテキストを提供し、プロアクティブな問題解決とダウンタイムの削減を可能にします。ジェネレーティブ AI は、自然言語での洞察、要約、推奨事項を提供し、トラブルシューティングをより簡単にします。エージェント AI はさらに進んで、構成のロールバックやフェイルオーバーの開始などの修正アクションを、人間の介入を必要とせずに自律的に実行します。クロスドメインの可観測性により、アプリケーション、ネットワーク、インフラストラクチャなどのさまざまなデータ ソースが統合ビューに統合され、IT チームはパターンを検出し、根本原因を明らかにし、運用の完全な可視性により問題をより迅速に解決できます。

異常検出は、収集されたデータポイント内の外れ値の識別と通知です。 異常なデータポイントは、理由もなく正規データ範囲から大幅に逸脱するものです。

機械学習は、履歴分析と経験を通じて自動的に改善されるアルゴリズムの使用です。

イベント相関は、イベントアラートを最も簡潔な形式に自動的にグループ化し、サポートチームが大量のアラートについて判断する時間を大幅に短縮します。効果的なイベントクラスタリングにより、アラートを 97% 以上削減できます。

根本原因分析は、連鎖反応効果を引き起こして問題に終わった問題の核心を見つけるプロセスです。

動的しきい値は、類似の履歴要因に基づいてデータポイントの許容可能な変化範囲を示すデータ範囲です。

エドウィン AI Edwin AIは、LogicMonitorが従来のAIOpsの枠を超え、IT運用に特化した初のAIエージェントです。リアルタイムデータの分析、ノイズの除去、インシデント対応の自動化により、問題をプロアクティブに予測、予防、解決します。従来の問題検出ツールとは異なり、Edwin AIは根本原因を理解し、適切な対策を推奨し、自律的に修正を実行します。

Edwin AI は、高度な AI 推論、クロスドメインの可観測性、IT 固有の自動化により、IT チームがアラート ノイズを 90% 削減し、生産性を 20% 向上させ、停止が発生する前に防止できるよう支援します。これらはすべて、単一の直感的なプラットフォーム内で実現されます。