1927年、映画の中でロボットの形で人工知能（AI）の起源が世界に紹介されました。 メトロポリス。 それ以来、ほぼXNUMX世紀を通じて、映画はAIの複雑さを繰り返し繰り返してきました。それは、AIを楽しく取り上げ、潜在的な懸念と結果について真剣に解説するためです。 これはすべてうまくいっていますが、AIが進化し続けるにつれて、「これを実際に使用して生活を楽にする方法はないか」と自問自答しています。
簡単に言えば、非常に具体的な一連のガイドラインを使用して、 ITインフラ AIは、面倒なタスクの一部を取り除こうとしているため、AIの影響を受け、ITプロフェッショナルがより興味深く複雑なタスクに取り組むことができるようになります。 これらのAIヘルパーにはさまざまな形式があります。 今日は、クラウドインフラストラクチャに存在するシンプルなシングルタスクAIと、クラウドインフラストラクチャの監視と管理を容易にするより複雑なAIOpsについて説明したいと思います。
自動スケーリングなど
すべてのクラウドサービスには、インフラストラクチャがそれ自体を上下に回転させて負荷と予想される負荷を処理できるようにする、さまざまな自動スケーリングがあります。 これの最も単純な形式は、人が設定するスケジュールされたスケーリングです。 これらのスケジュールされたスケーリングは、多くの場合、負荷が大きすぎる時期をシステムが判断できるようにし、スケーリングできるようにすることで置き換えられます。
アマゾンウェブサービス（AWS）では、Auto Scalingと呼ばれるサービスにより、ユーザーはサービスをスケーリングして需要を処理するためのパラメーターを設定でき、複数のサービスで使用できます。 Microsoft Azureは、サービスAutoscaleを使用して命名シーケンスを継続します。これにより、任意のメトリックでスケーリングでき、「サーバーを無駄にしないことでコストを節約」するように設計されています。 Google Cloud Platform（GCP）は、AWSやAzureと同様のサービスのスケーリングも可能にします。
クラウドプロバイダーが提供するこれらの自動スケーリングサービスは、スマートメトリックモニタリングを活用して、最小限のコストで最大のスループットを実現するために存在します。 これの単純なバージョンは、ネットワークトラフィック用のロードバランサーの形でITインフラストラクチャで長年見られてきました。 ロードバランサーは時間の経過とともにより複雑になり、各クラウドはネットワーク負荷分散サービスを実装しています。 単純な形式のAIがITインフラストラクチャの維持にどれほど役立つかがわかると、映画館がAIのアイデアを定着させたのも不思議ではありません。
ノイズの特定に役立ちます
これらのクラウドベースのサービスがAIを実装し続けるにつれて、新しいタスクが出現しました。 AIベースのスケーリングが本来の方法で動作しているかどうかをどのように知ることができますか？ システムに自動スケーリングのバージョンがある場合、システムが最大負荷に近づいていることを示す監視アラートは完全に無駄になる可能性があります。 この最大値は、この新しい負荷を処理するために新しいインスタンスを起動するトリガーである可能性があります。
AIを活用することで、問題が実際に発生したときと、新しいクラウドインスタンスをトリガーしたときを学習するインフラストラクチャの監視を行うことができます。 このスマートバージョンのモニタリングを活用して、特定の時間枠でスピンアップされている新しいインスタンスが多すぎる場合を知ることもできます。これにより、根本的な状態を調査できます。 なので AI Ops より大規模になり、より広く使用され、より適切に調整されるようになると、クラウドインフラストラクチャと監視についての理解を深めることができます。 AIを信頼して、問題が発生する可能性がある時期を判断し、実際の問題が発生した場合にのみアラートを送信することで、より高次のタスクや洞察に取り組む時間を確保できます。
シネマAIの道を歩み続けない限り 彼女 or 例MACHINA、AIを信頼して使用し、IT運用チームの効率を高め、インフラストラクチャの複雑さを理解し、ITインフラストラクチャの重要な部分を安全に管理できるようにする必要があります。
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LogicMonitorについて
LogicMonitorは、完全自動化されたクラウドベースのITインフラ監視プラットフォームを、企業のIT部門やサービスプロバイダーのお客様向けに提供します。１つのプラットフォームで、ネットワークやクラウド、サーバーなどのスタック全体の状態を可視化します。
