一緒に強くなる: (Agentic) AIOps と可観測性が IT レジリエンスの鍵

可観測性は効果的な IT 運用のバックボーンですが、そのバックボーンが複雑さの重みで崩壊し始めるとどうなるでしょうか?

インフラの新しい層が追加されるたびに、すでに脆弱な相互接続された課題の網がさらに重なり、従来の監視では対応できないことが痛いほど明らかになります。

アラートに溺れ、データに埋もれ、実際の問題が発生したときには、なぜかまだ目が見えていない状態です。通知が増えても洞察力は増えませんし、データが増えてもより良い意思決定が保証されるわけではありません。

どれだけ多くの信号をキャプチャできるかは重要ではありません。重要なのは、症状から原因までをどれだけインテリジェントに結び付けられるかです。AIOps は、単にノイズを増やすのではなく、無数のソースからの生データを、実際の根本原因を正確に特定する明確な診断ストーリーに変換する必要があります。

データ収集と意味のあるアクションの間のギャップを埋める (エージェント) AIOps は、単なる技術のアップグレードではなく、IT 運用の完全な再考です。

この記事では、AIOps と可観測性が連携して混乱を切り抜け、複雑さを明瞭性に変え、IT 運用を事後対応型の消火活動から戦略的でインテリジェントな管理へと移行する方法について説明します。

可観測性だけでは不十分: ツールの拡散とデータ過多の課題

可観測性 は、現代の IT 運用の基盤です。その目的は、IT チームがシステムの内部状態を理解するために必要なデータ ポイントを入手できるようにすることです。理論的には、これにより、IT チームは問題をより迅速に診断し、ダウンタイムを削減し、パフォーマンスを向上させることができるようになります。 

しかし実際には、従来の可観測性では解決する課題と同じくらい多くの課題が生み出されることがよくあります。なぜでしょうか?

データが増えても明確さが増すわけではありません。

IT環境が複雑化するにつれて同時に、可観測性データの量も増加しています。組織は、イベントを追跡するログ、パフォーマンスを測定するメトリクス、サービスの依存関係をマッピングするトレースなど、膨大な数のログを収集しています。チームの会話やインシデント レポートなどの非構造化データの量は言うまでもありません。大量のデータを解釈するための適切なインテリジェンスがなければ、これらのデータ ポイントは洞察というよりもノイズとなり、次のような問題を引き起こします。

• アラート疲労: あらゆる小さな変動がアラートをトリガーすると、IT チームの感度が鈍くなり、実際の問題を見逃すリスクが高まります。
  
• データサイロ： 観測ツールは独立して動作することが多く、異なるシステム間でログ、メトリック、トレースなどを相関させることが困難です。コンテキストがなければ、トラブルシューティングは推測ゲームになってしまいます。
  
• 限定的な根本原因分析: 可観測性によりシステムの動作を可視化できますが、点と点を結び付けてインシデントの根本的な原因を正確に特定することはほとんどありません。チームは実際の問題に対処するのではなく、症状の調査に追われることになります。
  
• 反応的な問題解決: 従来の可観測性では、何が起こっているかはチームに伝えられますが、インシデントの背後にある「理由」はほとんど提供されず、チームはリアクティブのサイクルに陥ってしまいます。

問題は情報を取得することではなく、その無限のデータストリームを意味のある実用的な洞察に変換することです。ログは何が起こったかを伝えます。メトリクスはそれがどれだけひどいかを示します。トレースは相互作用の乱雑な網を明らかにします。しかし、どれもあなたに教えてくれません。 なぜ—または の 次の災害を防ぐためです。 

つまり、可観測性はすべてを見て、何も理解しないようにするのに役立ちます。

では、生の可視性を超えて真のインテリジェンスを実現するにはどうすればよいでしょうか。その答えは、可観測性と AIOps を組み合わせることにあります。 

従来の AIOps: アクションのない洞察

IT運用のための人工知能（AIOps） AI と機械学習を使用してイベント相関、異常検出、予測分析を自動化することで、IT チームが複雑さを管理できるように設計されています。大量のデータをふるいにかけて問題を検出および診断し、手作業の労力を減らして問題解決を加速します。

しかし、従来の AIOps には大きな制限があり、洞察を得るだけで終わってしまいます。 異常やパターンを表面化することはできますが、意思決定には依然として事前定義されたルールと人間の介入に依存しています。IT チームはアラートと推奨事項を受け取りますが、どのようなアクションを実行し、どのように問題を解決するかを決定する必要があり、ボトルネックが発生し、修正が遅れます。

エージェント AIOps: データ過負荷を行動に変える

エージェントAIOps リアルタイムで適応、学習、行動することで、AIOps を次のレベルに引き上げます。 

従来の AIOps は異常検出とアラートに重点を置いていますが、点と点を結び付けて対処するには依然として人間の介入に依存しています。エージェント AIOps はさらに進んで、学習、適応、リアルタイムでの対応を行い、問題が拡大する前に解決します。

静的なルールベースのシステムとは異なり、エージェントAIOpsは generative AI より深い洞察を得るための AI と、自律的な意思決定のためのエージェント AI を提供します。データの収集と分析だけでなく、積極的に応答を調整し、生の信号を正確なアクションに変換することで、ダウンタイムを短縮し、パフォーマンスを最適化し、IT チームの負担を軽減します。

エージェント型 AIOps が IT 運用を改善する方法

• ノイズ減少： エージェントAIOpsは重要でない信号をフィルタリングし、 アラート量を80%削減 またはそれ以上なので、チームは誤報を追いかけるのではなく、本当の脅威に集中できます。
  
• 根本原因分析: Agentic AIOps はシステム間で信号を相関させて正確な問題を特定し、手動によるトラブルシューティングを最小限に抑えます。
  
• 積極的な対応: Agentic AIOps は、リアルタイムのシグナルと履歴の傾向を分析して潜在的な障害を予測します。その後、ユーザーが問題に気付く前に、リソースのスケーリングからパッチの展開まで、予防措置を推奨したり、自動的に修正を実行したりします。
  
• 包括的なデータ統合: 従来の AIOps はログ、メトリック、トレースに限定されていますが、エージェント AIOps は、インシデント レポート、コラボレーション ツールの会話 (Slack、Teams、ServiceNow)、過去の解決など、より広範なデータセットを接続します。このクロスドメイン インテリジェンスにより、IT チームはより正確でコンテキストを考慮した意思決定を行うことができます。

エージェント型AIOpsと可観測性は連携してより効果的に機能する

可観測性はあなたに教えてくれる 何が起こっていますか—エージェントAIOpsが教えてくれる なぜ それは起こっていて 行動を起こす それを修正する。 

可観測性はシステムの健全性に関する詳細な可視性を提供しますが、多くの場合、問題が表面化するだけに留まります。IT チームは依然としてデータを解釈し、問題を診断し、次のステップを決定する必要があります。可観測性とエージェント AIOps を組み合わせることで、生の信号を意味のある洞察と自動応答に変換し、複雑さを軽減して解決を加速できます。

可観測性におけるエージェント型 AIOps の主な利点

• より迅速なトラブルシューティング: 可観測性シグナルを実用的な根本原因の洞察に変換し、MTTR を改善します。
• 予測分析： 履歴パターンとリアルタイムのシグナルを使用して、障害が発生する前に予測します。
• データの強化: 観測可能性データと CMDB やトポロジ データなどの外部ソースを組み合わせて、より深い洞察を得ます。
• 自動化されたワークフロー: 可観測性の洞察に基づいてリアルタイムの修復アクションをトリガーします。
• よりスマートなアラート: 影響の大きいインシデントを優先し、 警告疲労.
• 運用効率： 観測性と監視ツールを統合し、IT 運用を合理化して意思決定を改善します。

AIOpsと可観測性を統合することで、ITチームはもはや 問題—彼らは わかる 問題を早期に発見し、迅速に修正して、再発を防止します。その結果、回復力が高く、インテリジェントで、自己最適化された IT 環境が実現します。

AIOps + 可観測性 = よりスマートで回復力のあるシステム

可観測性のみで可視性が得られます。AIOps のみで洞察が得られます。しかし、どちらも単独では十分ではありません。 真のブレークスルーは、可観測性とエージェント AIOps が連携して、生データをリアルタイムの自律アクションに変換したときに起こります。

エージェント AIOps は、単に問題を特定するのではなく、問題が拡大する前に理解し、優先順位を付けて解決します。アラート疲労を解消し、根本原因を特定して修正を自動化することで、IT チームが問題解決からプロアクティブでインテリジェントな運用に移行できるようにします。

ITレジリエンスの将来は、より多くのデータを収集することではありません。データを有効活用することが大事ですあなたのシステムは、反応型モードのままになるのでしょうか、それとも予測、防止、自己修復するように進化するのでしょうか?

選択は明らかです。 可観測性とエージェント AIOps を組み合わせるとさらに強力になります。