この記事は、IT 運用 (AIOps) に人工知能と機械学習 (ML) を活用して、より効率的、信頼性、俊敏性、コスト効率に優れた最適化された IT インフラストラクチャを提供する方法に関する 4 部構成シリーズの最終回です。
- 人工知能が IT 運用をどのように強化するか
- IT チームが AIOps の機能を活用する方法
- ブレーキを踏む: AIOps への移行における重要な考慮事項
- 今後の道のり: AIOps がより回復力のある IT 運用を構築する 4 つの方法
道路や高速道路を利用する旅行者の需要に応えるために日々進化しているのと同じように、AIOps は組織がインフラストラクチャを構築、使用、管理する方法を変革し続けます。 ここでは、将来期待される XNUMX つの機能または改善点を紹介します。
強化された自動化と運用
寒い夜に車を運ぶ前に係員が本能的に暖房を入れるように、AIOps は日常的な IT タスクを (パターン認識に基づいて) 自動化し、リソース割り当てを最適化する際に積極的に機能します。 今後の反復では、より先を見据えた操作 (必要な係員を呼び出す前に車を牽引するなど) をベースにしていきます。 この機能により、より多くの組織が IT 環境内での自己修復に近づくことになります。
Schneider Electric が、LogicMonitor がどのようにして自己修復動作への道を歩むようになったのかを説明しています。
AIOps は自動修復から学習し、それらのアルゴリズムを改良して、同様の問題の検出を拡大し、 問題を先取りする それが起こる前に。 この機能により、組織はダウンタイムを最小限に抑え、サービスの信頼性を向上させ、自己修復に向けた軌道に乗ることができます。 MTTRの削減 そのため、IT チームは優先プロジェクト、戦略的タスク、ビジネスを前進させる革新的なソリューションの開発に集中できます。
認知的洞察と状況理解
前回の記事「AIOps への移行における主な考慮事項」で説明したように、2023 年の AIOps の欠点は、人間の判断と状況に応じた経験が欠如していることです。 建築家が設計図を分析して建物のデザインと機能についての洞察を得る方法と同様に、将来的には、AIOps は、コンピューターが理解できるようにすることに焦点を当てた人工知能の分野である自然言語処理 (NLP) を使用して非構造化データを解釈できるようになります。そして人間の言語を処理します。 センチメント分析もより堅牢になり、AIOps プラットフォームで人間が送信したデータ (カスタマー サポート チケットなど) のより一般的なテーマを分析し、状況認識から導き出されたパターンに基づいてチケットをエスカレーションできるようになります (この場合、次の文書に記載されています)。サポート チケットと対応する応答プロセス)。
エッジ コンピューティングおよびモノのインターネット (IoT) との統合
特殊なツールを使用すると、建設業者は遠隔地や困難な環境でも作業できます。 同様に、AIOps とエッジ コンピューティングおよび IoT との将来の統合により、AIOps は分散 IT 環境の構築および管理に使用される特殊なツールになることが可能になります。 AIOps は、エッジ デバイスや IoT センサーからのリアルタイム データを分析することで、ネットワーク エッジでのプロアクティブな監視、予知保全、機敏な意思決定を可能にします。 この統合により、分散型デジタル環境の複雑さに対処できる、回復力とスケーラブルな IT インフラストラクチャの構築が加速されます。
倫理的で責任ある AIOps
将来的には説明可能な AI モデルがさらに利用可能になり、組織は AIOps システム内で公平性、透明性、バイアスの緩和を優先できるようになります。 その結果、分析データ内のバイアスに関係なく、AIOps によるシステム コンプライアンスと倫理的意思決定が向上します。 Explainable AI モデルは、信頼、説明責任、コンプライアンスの強化に関して、より人間らしいタッチを提供するように設計されています。 建設会社が構造物の安全性を確保するために建築基準法や規制に従わなければならないのと同じように、Explainable AI モデルは AIOps システム内の倫理的ガードレールを改善します。
将来の AIOps の設計と機能は私たちのコントロールの範囲内にあります。 AIOps を採用する組織は、この新しいデジタル環境を形成し、強化された自動化、認知的洞察、エッジ コンピューティングと IoT との統合、およびより倫理的な運用の開発と信頼性を加速します。
LogicMonitor は、以下の無料の教育リソースを提供することで、AIOps への取り組みを強化できることを誇りに思っています。