ITチーム別AIOps機能：DevOps、SRE、SecOpsガイド

ITチームがAIOps機能を活用して運用規模を拡大する方法

現在、ITチームはクラウドサービス、コンテナ、アプリケーション、ハイブリッドインフラストラクチャにまたがる環境を管理していますが、多くの場合、スタックがもっとシンプルだった頃と同じ人員で対応しています。データ量は増加の一途をたどり、手動でレビューする能力を上回っています。そこで役立つのがAIOps機能です。 

AI、機械学習、運用分析を組み合わせることで、AIOpsはアラートノイズの削減、根本原因の迅速な特定、インシデント対応の改善に役立ちます。このガイドでは、AIOpsについてさらに詳しく見ていきます。 ITチームがAIOpsをどのように活用するか DevOps、IT運用、ネットワーク運用、SRE、およびSecOps全体にわたって、効率性を向上させ、運用規模を拡大する。

AIOpsとは何ですか？

AIOps（IT運用向け人工知能）は、AI、機械学習、ビッグデータ分析をIT運用に適用します。ログ、メトリクス、イベント、アラートなど、大量の運用データを分析することで、問題の検出、根本原因の特定、反復的な運用タスクの自動化を支援します。

単一のKubernetesクラスターは、1時間に数千ものイベントを生成する可能性があります。クラウドサービス、ネットワークテレメトリ、アプリケーションログなどを加えると、データ量はあっという間に、オンコールエンジニアが手動でトリアージできる量を超過します。

AIOpsは、関連するイベントを相関付け、異常な動作を特定し、より迅速なインシデント対応を支援することで、その負担を軽減します。

ほとんどのAIOpsプラットフォームは、アラートの相関分析、異常検知、根本原因分析、予測分析、AIOpsの自動化といった機能に重点を置いています。これらの機能はプラットフォーム全体で利用可能ですが、ITチームによって運用上の責任に応じて異なる方法で使用されます。

AIOpsと従来型モニタリングの比較

AIOpsと監視を比較する際、最大の違いは運用データの分析方法にあります。従来の監視は、事前に定義されたしきい値と静的なアラートルールに大きく依存しています。既知の状況には効果的ですが、多くの場合、手動での調査が必要となる大量のアラートを生成します。

AIOpsは、機械学習を適用して異常を特定し、関連するイベントを相関させ、考えられる根本原因を自動的に検出することで、よりインテリジェントなアプローチを採用しています。

複雑なクラウド環境やハイブリッド環境を管理する組織にとって、AIOpsはチームがアラートの確認に費やす時間を減らし、問題解決により多くの時間を費やすことを可能にします。

コアAIOps機能

AIOpsプラットフォームは実装方法が異なるものの、ほとんどは AIOPsの中核機能.

イベント相関

イベント相関は、調査時間の無駄遣いの最も一般的な原因の1つに対処するものです。大規模な環境では、単一のデータベース障害が、監視ツール全体で50個以上の個別の警告を生成し、それぞれが無関係に見えることがあります。 

AIOpsプラットフォームは、アラート、ログ、インフラストラクチャの依存関係、およびアプリケーションコンポーネント間の関係を分析し、どのイベントが同じインシデントに属するかを判断します。

1つのデータベース障害によって発生した50件もの個別の警告に対応する代わりに、関連する単一の事象に集中することができます。

これにより、警戒疲れが軽減され、捜査が迅速化される。

異常検出

異常検知は、静的な閾値では埋められないギャップを埋めるものです。つまり、あらかじめ定義された値がトリガーされるのを待つのではなく、正常な動作のモデルを構築し、逸脱を検知して警告を発します。

機械学習モデルと過去の行動パターンを用いて、問題発生の兆候となる可能性のある異常な活動を特定します。

例としては以下の通りです：

• APIレイテンシの予期せぬ急増
• データベースクエリ時間の急激な増加
• 異常なネットワークトラフィックパターン
• Kubernetesクラスター内での異常なリソース消費

異常は正常な動作と比較して特定されるため、固定の閾値では見逃してしまうような問題も検出できます。

根本原因分析

AIOpsの最も価値ある機能の一つは、問題が発生した原因を特定するのに役立つことです。イベント相関分析と高度な分析を組み合わせることで、チームは複雑なインシデントをより効率的に調査できます。

ダッシュボード、ログ、インフラストラクチャの依存関係を手動で確認する代わりに、相関関係のある運用コンテキストを使用することで、考えられる原因をはるかに迅速に特定できます。

例えば、アプリケーションのレイテンシがデプロイ直後に増加し、同時にデータベース接続エラーが発生した場合、プラットフォームは調査中にこれらの関連性を検出できます。

これは、平均解決時間（MTTR）の短縮に役立ちます。

予測分析

AIOpsプラットフォームは、過去の運用データとリアルタイムの運用データを分析し、将来発生する可能性のある問題を示すパターンを特定します。

一般的な例は次のとおりです。

• ストレージ枯渇の予測
• 帯域幅飽和の予測
• インフラ容量の制約を特定する
• パフォーマンス低下傾向の検出

これらの知見は、リスクがユーザーに影響を与える前に対処するのに役立ちます。

自動化とオーケストレーション

AIOpsの自動化は、予測可能なパターンに従う運用タスクを処理することで、エンジニアが予測不可能な業務に専念できるようにする。

AIOpsプラットフォームは、次のような活動を自動化できます。

• 事件の充実
• チケットの作成
• アラートルーティング
• ランブックの実行
• 通知ワークフロー

より高度なプラットフォームは、運用インテリジェンスと自動化およびオーケストレーションワークフローを組み合わせることで、問題の検出から統制された運用アクションへの移行を支援します。

その目的は、反復的な手作業を減らし、エンジニアがより付加価値の高い運用上の意思決定に集中できるようにすることです。

チーム向けAIOps：IT運用においてAIOpsを利用しているのは誰か？

具体的なAIOpsのユースケースを検討する前に、IT運用を担当する主要なチームを理解しておくと役立ちます。

DevOps

DevOpsチームは、開発ライフサイクル全体を通して、ソフトウェアのデリバリー、デプロイメントの信頼性、自動化、および運用効率に重点を置いています。

彼らの優先事項には、多くの場合、以下が含まれます。

• 展開リスクの低減
• リリース品質の向上
• インシデント解決の迅速化
• サービスの信頼性を維持する

ITオペレーション

IT運用チームは、組織全体のインフラストラクチャ、プラットフォーム、システム、および日々の運用状況を管理します。

彼らの優先事項は通常以下の通りである。

• インシデント管理
• インフラの信頼性
• リソースの最適化
• キャパシティプランニング

ネットワーク運用

ネットワーク運用チームは、企業環境全体における接続性、ネットワークパフォーマンス、可用性、およびトラフィックフローを管理します。

彼らの優先事項には、多くの場合、以下が含まれます。

• 接続の問題のトラブルシューティング
• ネットワークの混雑を防ぐ
• 稼働時間の維持
• 交通パターンの監視

サイト信頼性エンジニアリング (SRE)

SRE チームは、重要なサービス全体における信頼性、拡張性、可用性、およびパフォーマンスに重点を置いています。

彼らの職務には一般的に以下のものが含まれます。

• サービスレベル目標（SLO）の維持
• 信頼性リスクの管理
• アプリケーションのスケーラビリティをサポートする
• 運用上の回復力の向上

セキュリティオペレーション (SecOps)

SecOpsチームは、環境全体におけるセキュリティ関連の事象を監視、調査、および対応します。

彼らの優先事項は以下のとおりです。

• 脅威の検出
• セキュリティ監視
• インシデント対応
• コンプライアンスサポート
• 脆弱性の特定

これらのチームはそれぞれ異なる目標を持っているものの、多くの場合、同じ運用データに依存している。 ITチーム全体におけるAIOps機能 チーム間で共通の状況認識を作り出すことで、より迅速に対応し、同じ業務状況に基づいて作業を進めることができるようになります。

DevOpsチームがAIOps機能を活用する方法

DevOpsチームは絶えず変更をリリースしています。リリース頻度が高くなるほど、特にアラートがどの変更がどの症状を引き起こしたかを教えてくれない場合は、デプロイに関連したリグレッションと既存のインフラストラクチャの問題を切り分けるのが難しくなります。 

AIOpsは、DevOpsチームが問題調査に費やす時間を短縮し、ソフトウェアリリース時の信頼性を高めるのに役立ちます。

より迅速なインシデントトリアージと解決

本番環境で問題が発生した場合、エンジニアは問題の原因を特定する前に、アラート、ログ、メトリクス、トレース、デプロイメント記録、インフラストラクチャの変更などをレビューする必要があることがよくあります。

AIOpsプラットフォームは、これらのメトリクスを自動的に相関付けます。

例えば、デプロイ直後にAPIのレイテンシが増加した場合、AIOpsプラットフォームはデプロイイベントをアプリケーションエラー、インフラストラクチャメトリクス、およびサービス依存関係と関連付けることができます。エンジニアは、無数の関連性のないアラートを確認する代わりに、関連するコンテキストが既に付加された単一のインシデントに集中できます。

これにより調査時間が短縮され、平均解決時間（MTTR）の短縮にもつながります。

複雑な環境に対する可視性の向上

DevOpsチームが単一のサーバー上で動作する単一のアプリケーションを管理することは稀です。ほとんどの環境には、コンテナ、Kubernetesクラスター、クラウドサービス、データベース、API、およびサードパーティ統合が含まれます。

AIOpsは、環境全体にわたる依存関係を分析することで、これらのコンポーネントがどのように相互作用するかをチームが理解するのに役立ちます。

問題が発生した場合、エンジニアは原因がアプリケーションの変更、インフラストラクチャのリソース制約、ネットワークの問題、または外部依存関係のいずれであるかを迅速に特定できます。これは、単一のサービス障害が影響範囲を把握する前に複数のアプリケーションに連鎖的に影響を及ぼす可能性があるマイクロサービス環境において特に重要です。

よりスマートなAIOps自動化で、より迅速な配信を実現

多くのDevOpsワークフローは既に自動化に依存している。AIOpsは、運用コンテキストを利用してアクションを実行すべきタイミングを判断することで、これらのワークフローにインテリジェンスを追加する。

例としては以下の通りです：

• インシデントを適切なチームに振り分ける
• チケットを自動的に作成します
• 事前定義された修復ワークフローをトリガーする
• ビジネスへの影響に基づいて事態をエスカレートさせる

チームは、反復的な運用タスクを手作業で処理するのではなく、ソフトウェアの提供やプラットフォームの改善に集中できる。

IT運用チームがAIOps機能をどのように活用するか

IT運用チームは、組織全体のインフラストラクチャの健全性とパフォーマンスを維持する責任を負っています。彼らの業務範囲は、サーバー、仮想マシン、クラウドリソース、ストレージシステム、データベース、および業務上不可欠なアプリケーションに及びます。

AIOpsは、IT運用チームがこうした複雑さをより効率的に管理するのに役立ちます。これは、組織がハイブリッド環境全体でインフラストラクチャの可視性とアプリケーションのパフォーマンス監視の要件を拡大していく上で、特に重要です。

インシデント管理と根本原因分析

IT運用チームにとって最も一般的な課題の一つは、どの警告が実際に重要なのかを判断することである。

ストレージの問題が発生すると、アプリケーション、データベース、サーバー、ユーザー向けサービスなどから同時にアラートが発せられる可能性があります。関連性を把握しなければ、エンジニアは根本的な問題に対処する代わりに、症状の調査に貴重な時間を費やしてしまうことになります。

AIOpsプラットフォームは、関連するイベントを単一のインシデントにグループ化し、インフラストラクチャコンポーネント間の関係性を利用して、考えられる根本原因を特定します。

例えば、アプリケーションの応答時間が急激に増加した場合、最初はアプリケーションの問題のように見えるかもしれません。しかし、相関分析によるテレメトリデータから、実際の問題は複数のシステムに影響を与えているストレージの遅延に起因していることが明らかになる場合があります。

これにより、チームはアラートの確認ではなく、問題解決に集中できるようになります。

キャパシティプランニングとリソース最適化

AIOpsプラットフォームは、ストレージ容量の上限に近づいている、CPU使用率の推移からボトルネックが示唆される、帯域幅が数週間かけて飽和状態になるなど、リソースの制約がインシデントを引き起こす前に、IT運用チームが先手を打つことを支援します。これは、過去の利用パターンと現在の需要を分析することによって実現されます。

一般的な例は次のとおりです。

• ストレージ容量が限界に近づいている
• メモリ消費量の増加
• CPU使用率の傾向
• ネットワーク帯域幅の飽和

ユーザーが影響を受けた後にこれらの問題を発見するのではなく、チームは事前に適切なキャパシティに関する決定を下すことができます。

これにより信頼性が向上すると同時に、組織は不必要な過剰供給を回避することができます。

アラート疲労の軽減

大規模な環境では、毎日数千件のアラートが発生する可能性があります。

これらのアラートの多くは重複しているか、あるいは緊急の対応を必要としない優先度の低い事象です。

AIOpsプラットフォームは、以下の方法でノイズを低減します。

• 重複アラートの抑制
• 事件のグループ化
• 運用上の影響に基づいてイベントの優先順位付けを行う
• 注意を要する問題点を浮き彫りにする

これにより、運用チームはアラートの選別にかかる時間を減らし、より重要な問題の解決に時間を費やすことができるようになります。

ハイブリッドおよびマルチクラウド運用のサポート

現在、ほとんどの組織は、オンプレミスのインフラストラクチャ、パブリッククラウドプラットフォーム、SaaSサービス、エッジ環境など、複数の要素を組み合わせた環境で運用を行っています。

それぞれの環境は、異なるテレメトリデータを生成し、異なるツールを使用し、異なる運用上の課題をもたらします。

AIOpsは、複数のソースからのデータを単一の運用ビューで分析することにより、これらの環境全体にわたる可視性を統合するのに役立ちます。

サービスの状態を把握するためにダッシュボードを切り替える代わりに、チームは環境全体にわたる共通の運用コンテキストから作業を進めることができる。

組織が監視ツールの統合を進め、業務の簡素化方法を模索するにつれて、これはますます重要になってくる。

AIOpsプラットフォームの進化に伴い、多くの組織はアラートの相関分析や解析にとどまらず、より高度な運用ワークフローへと移行しつつあります。LogicMonitorのようなプラットフォームは、可観測性、運用コンテキスト、そしてAIを活用した機能を組み合わせることで、チームが問題の特定から、より高い確信を持って統制されたアクションを実行へと移行できるよう支援します。

ネットワーク運用チームがAIOps機能をどのように活用するか

ネットワーク運用チームは、データセンター、クラウド環境、支店、ユーザー拠点など、ネットワーク全体にわたる信頼性の高い接続を維持する責任を負っています。ネットワークが分散化するにつれて、パフォーマンス問題の原因特定はますます困難になります。

アプリケーションの動作が遅いというユーザーからの苦情は、ネットワークの混雑、DNSの障害、ISPの問題、クラウドインフラストラクチャの問題、またはアプリケーション自体に起因する可能性があります。 AI主導のアルゴリズム ネットワークテレメトリ、トラフィックパターン、および運用イベントを分析することで、AIOpsはネットワーク運用チームが問題の原因をより迅速に絞り込むのに役立ちます。

迅速なトラブルシューティング

従来のネットワークトラブルシューティングでは、エンジニアが何が起こったのかを特定する前に、複数の監視システム、デバイスログ、およびパフォーマンス指標をレビューすることがよく必要となる。

AIOpsプラットフォームは、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、クラウドネットワークサービス、監視ツールからのデータを相関分析することで、ネットワークの状態をより明確に把握できるようにします。

例えば、ユーザーからアプリケーションのパフォーマンス低下が報告され始めた場合、AIOpsはネットワーク遅延、パケット損失、インフラストラクチャのメトリクス、およびアプリケーションのパフォーマンスデータを関連付けて、問題の発生源を特定できます。

これにより調査時間が短縮され、チームはより迅速にサービスを復旧できるようになります。

異常な交通パターンの検出

交通パターンは、ソフトウェアのリリース、季節的なビジネスイベント、急成長期などによって、一日を通して変化するため、静的なしきい値では多くの実際の問題を見逃してしまうのです。

AIOpsプラットフォームは、正常な動作の基準値を確立し、運用上の問題を示す可能性のある逸脱を特定します。

例としては以下の通りです：

• 予期せぬ帯域幅の急増
• レイテンシーの急激な増加
• システム間の異常なトラフィック
• 異常なDNSアクティビティ
• アプリケーションの通信パターンの変化

アラートが発動する閾値を待つのではなく、チームは異常な動作をより早期に特定し、ユーザーに影響が出る前に潜在的な問題を調査することができる。

キャパシティプランニング

ネットワークのボトルネックは、多くの場合、徐々に発生する。

現在利用率が60%のWANリンクでも、アプリケーションの需要が増加するにつれて、6か月後には問題となる可能性がある。

AIOpsプラットフォームは、過去の利用動向を分析し、将来の需要を予測することで、チームがアップグレード、ルーティング戦略、リソース割り当てに関して適切な意思決定を行うのに役立ちます。

これにより、容量制約に起因するパフォーマンス問題が発生する可能性が低減されるとともに、組織は不必要なインフラ投資を回避することができます。

SREチームがAIOps機能を活用する方法

サイト信頼性エンジニアリングチームは、顧客向けサービス全体の信頼性、拡張性、およびパフォーマンスに重点を置いています。

従来の運用チームとは異なり、SREはサービスレベル指標（SLI）、サービスレベル目標（SLO）、およびエラーバジェットを通じて成功を測定することが多い。つまり、顧客が問題を報告した後ではなく、エラーバジェットが消費される前に信頼性リスクを捕捉する必要があるということだ。

サービスの信頼性を保護する

アプリケーションは、数十、あるいは数百もの相互接続されたサービスに依存している。

サービスの質が低下し始めた場合、エンジニアは技術的な問題と、それがサービス全体の信頼性に及ぼす影響の両方を理解する必要がある。

AIOpsプラットフォームは、SREチームがアプリケーション、インフラストラクチャ、データベース、およびサポートサービス全体にわたるテレメトリを関連付けるのに役立ちます。

例えば、eコマースプラットフォームでチェックアウトの遅延が増加した場合、AIOpsプラットフォームは、その劣化をインフラストラクチャの変更、バックエンドの依存関係、またはサービスに影響を与えるリソースの制約に関連付けることができます。

これは、チームが信頼性目標を直接脅かす問題に集中するのに役立ちます。

信頼性リスクを早期に特定する

多くの障害は、最初は重大な事態として発生するわけではありません。遅延、リソース消費量、データベースのパフォーマンス、エラー率などの小さな変化から始まります。

AIOpsプラットフォームは、運用データを継続的に分析し、将来の信頼性問題を示す可能性のあるパターンを特定します。

例としては以下の通りです：

• メモリ使用量の増加
• 応答時間の増加
• アプリケーションのエラー率の上昇
• データベースのパフォーマンスが徐々に低下する

これらの知見は、SREチームがエラーバジェットを消費したり顧客に影響を与えたりする前に、信頼性リスクに対処するのに役立ちます。

チーム間の連携を改善する

SREチームは、開発者、プラットフォームエンジニア、インフラストラクチャチーム、運用チームと密接に連携して業務を行うことが多い。

事案発生時における最大の課題の一つは、全員が同じ運用状況認識に基づいて行動できるようにすることである。

AIOpsプラットフォームは、メトリクス、イベント、ログ、依存関係全体にわたる共通の可視性を提供し、チームが問題の範囲と影響をより迅速に理解するのに役立ちます。

これにより、情報収集にかかる時間が短縮され、チームがより迅速に問題解決に向けて進むことができるようになります。

SecOpsチームがAIOps機能をどのように活用するか

セキュリティ環境では、どのチームも手動で確認できる量よりもはるかに多くのログデータ、イベント、アラート、脅威インテリジェンスデータが生成されます。中規模企業では、エンドポイント、ファイアウォール、クラウドサービス、アプリケーション全体で、1日に数百万行ものログが生成されることがあります。セキュリティ運用チームは、IT運用管理チームと同様に、データ量が多すぎて時間が足りないという課題に直面しています。

ここでの課題は、実際に脅威を示す兆候を見つけることだ。

AIOpsは、SecOpsチームが膨大なノイズの中から意味のある指標を特定するのに役立ちます。

脅威の検出と異常の特定

従来のセキュリティツールは、多くの場合、事前に定義されたルールと既知の攻撃パターンに依存している。

これらは依然として重要ではあるものの、脅威は既存のシグネチャと一致しない異常な挙動を伴うことが多い。

AIOpsプラットフォームは、システム、アプリケーション、ユーザー、ネットワーク全体にわたるアクティビティを分析し、不審なアクティビティを示す可能性のある異常を特定します。

例としては以下の通りです：

• 異常なログイン動作
• 予期せぬ権限昇格
• 異常なデータ転送
• 不審なネットワーク通信パターン

これらのシグナルは、セキュリティチームが潜在的な脅威をより早期に調査するのに役立ちます。

より迅速なセキュリティ調査

セキュリティインシデントは単一の事象で発生することは稀であり、調査担当者は通常、複数のシステムのログを照合して範囲を把握し、脅威が孤立したものなのか、それとも依然として活動しているのかを判断する必要がある。

AIOpsプラットフォームは、関連するセキュリティイベントと運用テレメトリを相関させることで、調査時にさらなるコンテキストを提供します。

アナリストは、何千もの個々の記録を精査する代わりに、捜査に最も関連性の高い出来事に焦点を当てることができる。

これにより効率が向上し、応答時間の短縮につながります。

コンプライアンス監視のサポート

多くの組織は、SOC 2、PCI DSS、HIPAA、ISO 27001などの規制およびセキュリティフレームワークを遵守する必要があります。

AIOpsプラットフォームは、ポリシー違反、構成のずれ、コンプライアンスリスクを示す可能性のあるアクティビティをシステム上で監視するのに役立ちます。

コンプライアンス遵守には依然としてガバナンスと人的レビューが必要ですが、自動化によって潜在的な問題点の特定や裏付けとなる運用証拠の収集に必要な労力を削減できます。

運用環境とセキュリティ環境がますます複雑化するにつれ、大量のテレメトリを分析し、有益なインサイトを引き出す能力がますます重要になってきています。AIOpsは、セキュリティチームが最も重要な点に集中できるよう支援すると同時に、環境全体の可視性を向上させます。

実際のAIOps活用事例：IT運用におけるAIの活用方法 

各チームはAIOpsをそれぞれ異なる方法で活用しているが、IT組織全体に共通するユースケースもいくつか存在する。

ボーマン 同じユースケース アラートの相関分析、根本原因分析、キャパシティ予測なども、エージェント型AIOpsが分析以上のことを行うようになる分野です。 

プラットフォームは、単に人間が行動するための洞察を提示するだけでなく、調査手順の支援、推奨アクションの草案作成、統制されたワークフローの調整を行うことができるようになりました。エージェント型AIの機能が成熟するにつれ、組織はこれらのワークフローを分析にとどまらず、より高度な運用支援へと拡大しています。

アラート疲労の軽減

アラート疲労は、チームがAIOpsを調査する最も一般的な理由です。ほとんどの環境では、オンコールチームが対応できる以上のアラートが発生するため、どのアラートが実際の問題を示しているのか、それとも不安定なサービスや低優先度のしきい値によるノイズなのかを判断する必要があります。これらのアラートの多くは、根本的な問題が同じであるという重複したアラートです。

AIOpsプラットフォームは、関連するアラートをグループ化し、重複を抑制し、運用への影響に基づいてインシデントの優先順位付けを行うことで、ノイズを低減します。

これにより、チームはアラートキューを整理するのに時間を費やすのではなく、対応が必要な問題に集中できるようになります。

根本原因分析の改善

インシデントの根本原因を特定するには、インフラストラクチャのメトリクス、ログ、アプリケーションのテレメトリ、ネットワークパフォーマンスデータ、構成変更など、複数のソースからのデータが必要となる場合が多い。

AIOpsプラットフォームはこれらのシグナルを相関させ、そうでなければ手作業による調査が必要となるような関係性を特定します。

これにより、チームは問題の原因をより迅速に特定し、解決時間を短縮することができます。

容量とパフォーマンスの問題を予測する

ほとんどの容量問題は、突発的な出来事として発生するのではなく、徐々に進行します。ストレージが満杯になり、帯域幅が逼迫し、応答時間が数日から数週間かけて徐々に長くなっていきます。 

AIOpsプラットフォームは、過去のデータとリアルタイムのデータを分析し、将来起こりうる問題を示す可能性のあるパターンを検出することで、サービス信頼性に影響が出る前にリスクに対処できるようチームを支援します。

反復的な業務タスクの自動化

多くの業務フローは、反復可能なパターンに従っている。

例としては以下の通りです：

• チケットの作成
• アラートルーティング
• 事件の充実
• ランブックの実行
• エスカレーションワークフロー

これらの作業を自動化することで、手作業の手間が減り、エンジニアはより付加価値の高い業務に集中できるようになります。

既存ツールとのAIOpsの統合

AIOpsの最大の利点の1つは、組織がその恩恵を受けるために既存のツールをすべて置き換える必要がないことです。

ほとんどのAIOpsプラットフォームは、監視システム、クラウドプラットフォーム、ITサービス管理ツール、コラボレーションプラットフォーム、および自動化フレームワークと統合されています。

具体的な例を挙げますと、以下の通りです。

• DevOpsチームは、AIOpsワークフローをCI/CDプラットフォームに接続する場合があります。
• IT運用チームは、ITSMシステムやインフラ監視ツールと連携する可能性がある。
• ネットワークチームは、ネットワークテレメトリとインフラストラクチャおよびアプリケーションデータを組み合わせることがあります。
• セキュリティチームは、SIEMや脅威インテリジェンスプラットフォームを活用することで、調査をより充実させることができる。

環境全体からデータを接続することで、新たな運用上の分断を生み出すことなく、より広範な運用状況を把握できるようになります。

LogicMonitorがチームのAIOps運用化をどのように支援するか

AIOpsイニシアチブの成功は、次の3つの要素に依存します。 

1. 品質テレメトリ
2. インテリジェント分析
3. 洞察を行動に移す能力

LogicMonitorは、これらの機能を単一のプラットフォームに統合することで、チームがIT環境をより効果的に管理できるよう支援します。 AIOpsと可観測性チームは業務上の問題をよりよく理解し、最も重要なことを優先し、より自信を持って対応できるようになります。

LMエンビジョン インフラストラクチャ、クラウド、アプリケーション、ネットワーク全体にわたるテレメトリ基盤を提供します。 

同時に、 エドウィン AI イベントインテリジェンスと相関レイヤーを処理し、関連するアラートを単一のインシデントにグループ化し、コンテキストグラフを使用して考えられる根本原因を明らかにし、チームがトリアージから次の統制されたアクションに移行できるように支援します。 

それが、このガイドで説明されている分析機能と実際の運用行動を結びつけるものです。

問題が環境内部で発生したのか、それとも配信経路（DNS、ISP、CDN、外部APIなど）で発生したのかを調査するチームにとって、Catchpointは内部テレメトリを超えた可視性を提供し、インフラストラクチャ監視だけでは得られない外部からの視点を提供します。

LogicMonitorは、自動化とオーケストレーションのワークフローもサポートしており、チームが適切なガバナンスと監視を維持しながら、手作業による運用業務を削減するのに役立ちます。可視性、インテリジェンス、アクションを組み合わせることで、LogicMonitorはDevOps、IT運用、ネットワーク運用、SRE、およびSecOpsチームがAIOpsへの投資からより大きな価値を引き出すことを支援します。

LogicMonitorは、AIOpsを検討しているチーム向けに、以下のリソースを公開しました。

AIOpsとは何ですか？IT運用をどのように変えていますか？ 

AIOpsによるトラブルシューティングの簡素化

監視とアラートのベストプラクティスガイド 

Sensirion が 8 つの監視ツールから XNUMX つの監視ツールに

監視のための包括的な AIOps 

LogicMonitor による自動化への道のロックを解除する 

よくあるご質問