この記事では、AIOps を活用して、より効率的でコストとリソースを節約し、信頼性と機敏性を備えた IT インフラストラクチャを提供することに関する 4 部構成のシリーズを開始します。
- 人工知能が IT 運用を強化する方法 (AIOps)
- 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
今日の相互接続されたデジタル環境において、IT 運用チームは、ネットワーク、アプリケーション、インフラストラクチャ、環境に対してスムーズで適切に構築された接続を構築し、それらすべてのシステムのパフォーマンスを可視化するツールを導入するという大変な仕事に取り組んでいます。 ここで、人工知能が早期警告システムおよび IT 運用 (AIOps) のアドバイザーの役割を果たすことができます。 AIOps は、人工知能と機械学習を使用して、速度低下をインテリジェントに予測し、差し迫ったボトルネックを警告し、冗長、日常的、または反復的な障害を除去します。 AIOps により停止や問題が軽減されます 早期警告 減速に先立って、 解決までの平均時間を短縮する (MTTR)。 組織が AIOps を使用するときは、効率、信頼性、俊敏性を優先したいという願望を示しています。 人工知能の統合は、エアコンなしの砂漠のロードトリップとエアコンありの同じロードトリップの違いです および 乗客と運転手の両方が腕の長さ以内に水の入ったクーラーを設置します。
そこで、シートベルトを締めて AIOps の主要コンポーネントを調べ、その利点を示す実際の使用例を見て、AI が IT 運用の未来をどのように形作ることができるかについて議論してください。
AIOps の主要コンポーネント: 成功への道の構築
AIOps は、多数のソースから無数のデータを収集してパターンを検出し、予測的な洞察を取得し、ダウンタイム エピソードの長さを短縮するという最終目標に基づいてソリューションを自動化するのに非常に効果的です。 AIOps を含むプラットフォームでは、使用するリソース、プロセス、ツールが少なくなり、インフラストラクチャとネットワーク内の可視性が向上し、応答時間が短縮され、一貫性が向上します。 ほとんどの AIOps 導入には、次の XNUMX つの主要コンポーネントが含まれます。
データの収集と集約: データの量、種類、膨大さは人間の解釈の能力を超えていますが、マシンはこの速度に対応できるように構築されています。 AI は、ログ、アプリケーション、ユーザー行動分析、その他の貴重な洞察からの情報を簡単に分析し、テクノロジー スタックの仮想マップを作成します。 ここでの欠点は、データが侵害されているか古い場合、結果が不正確な分析、偽陽性、偽陰性、および不正確な予測になることです。 データ ガバナンスと品質モニタリングは、AI 主導の運用の正確性を確保するために重要です。
機械学習: 機械学習アルゴリズムと AI の進化的自己学習技術を組み合わせた組織では、運用システムがパターンを認識し、異常を検出し、さらにはシステムの問題を予測できるため、IT チームは開発者やユーザー エクスペリエンスに悪影響を与える前に問題を解決できます。
自動化と修復: AIOps には、解決を自動化できる根本原因分析を備えたインテリジェントな修復機能が組み込まれています。 シフト制で週末を通して働く道路整備士のように、自己学習型 AI が常に日常的な作業を検出し、自動化しています。 AIOps がどの問題が優先であり、エスカレーションする必要があるかを判断することで、IT チームは革新的な成長と優先度の高いプロジェクトへの道を切り開くことができます。
時速 0 ～ 60 マイル: AIOps が AIOps の実世界の使用例を加速する
方法を見てみましょう AIOps は断片化して非効率な IT 運用を解決しました 世界的なエネルギー管理のリーダーとして。
課題: この組織は、30 台のネットワーク デバイスを担当する 25,000 のプラットフォームにわたって運用されていました。 これにより、非効率性、苦痛を伴う複雑さが生じ、技術スタックに対する統一されたビューがなくなりました。 可視性を修正するための取り組みは、データの集約、運用上のコミュニケーション、問題の検出と解決をさらに複雑にする冗長なツールの追加という結果に終わりました。
解決策: この組織は、統一された可観測性の優先順位を「全員が同じメトリクスのセットを見ること」と定義しました。 監視を改善するためにプラットフォームを追加する取り組みは、ツールの無秩序さと複雑さを悪化させるだけでした。 そこで同社は、IT クラウドとネットワーク インフラストラクチャ全体を展開できる単一のプラットフォームに投資しました。 現在、組織はすべてのクラスター、ポッド、プロジェクトを 30 の異なるプラットフォームからわずか XNUMX つに削減しました。 単一の画面で統合された可観測性を実現し、組織は以下を含む下流の運用で大きな成功を収めています。
- 誤ったアラートの 40% 削減 (AIOps 導入後は 17,000 から 10,000 に増加)
- 監視ツールの 83% の統合
- 以下にわたる完全なスタックの可視性:
- ネットワークインフラ
- クラウドインフラストラクチャ
- Kubernetes
- オンプレミス
以下の 2 分間のビデオでは、組織がどのように可観測性の向上と MTTR の削減に向けたロードマップを構築し、AIOps による「自己修復」という目標の達成にこれまで以上に近づいているかを直接聞いてください。
今後の道: AIOps の未来
将来のビジネス ワークロードでは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境の両方でオペレーティング システムの改善が必要となるため、人工知能と機械学習ツールは指数関数的な成長への道を切り開くでしょう。
AIOps の実装が拡大するにつれて、テクノロジー部門は次のような恩恵を受けます。
データ サイロの解体: AIOps は、テクノロジー業界がこれまでに見たことのない速度で入力を処理し、集約します。 この面倒なタスクを AI に任せることで、ビジネス クリティカルな IT チームがイノベーションに向けて解放され、作業の流れが部分的に自動化され、冗長なタスクが削除されて「次の大きなこと」に集中できるようになります。
運用上のノイズの減少: これは、発行される誤ったアラームや警告が少なくなるという文字通りの意味と、関連性に基づいてアラートに優先順位を付けてフィルタリングする AIOps の哲学的な意味の両方です。 発生するアラートが減り、より関連性の高い問題に対応できるようになることで、IT チームは業務内の最も重要な問題に集中できる時間が増えます。
顧客満足度の向上: AIOps は、全体的なユーザー エクスペリエンス、サービス、配信プロセスを混乱させる可能性がある問題を積極的に軽減します。 この緩和策により、顧客と見込み客に競合他社を上回るデジタル エクスペリエンスが提供されます。
財務パフォーマンスの向上: AIOps は、リソースの使用量を改善し、障害や非効率を取り除き、需要や潜在的なパフォーマンスの問題を予測します。 これらすべてが組織の収益を向上させます。 AIOps は、組織の財務管理内のパターン、傾向、障害を特定するために導入することもでき、拡張計画に関連する財務戦略、投資、運用コストの管理を改善することでコスト削減を改善できます。
次のステップ
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。
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