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自己修復型IT運用は、AIを活用した分析、自動化、および復旧検証を組み合わせることで、サービスの復旧を迅速化します。
従来型の監視やAIOpsは問題を特定するものの、多くの組織では依然としてエンジニアが調査を行い、是正措置を決定し、復旧を検証することに頼っている。
自己修復型のIT運用は、アラートノイズを削減し、インシデント解決を迅速化し、統制された修復ワークフローを通じて反復的な運用タスクを自動化します。
効果的な自己修復戦略は、監視可能性、自動化、人工知能による分析、およびガバナンス制御を組み合わせることで、運用リスクを高めることなく自動化を拡大します。
LogicMonitor LM Envision、Edwin AI、およびCatchpointは、インフラストラクチャ、アプリケーション、ネットワーク、インターネット、およびデジタルエクスペリエンスのデータを組み合わせて、自己修復型IT運用と自律型ITをサポートします。
組織は監視、可観測性、AIOpsに多額の投資を行ってきました。これらのプラットフォームは問題の特定に効果的ですが、インシデント解決は依然として手作業で行われることが少なくありません。エンジニアはアラートを調査し、適切な修復策を決定し、サービスが復旧したことを確認する必要があります。自己修復型のIT運用は、サービス復旧に必要な手作業を削減する手段となります。
環境が拡大するにつれ、アラート疲労、ツールの乱立、インフラストラクチャの複雑化により、インシデント対応の規模拡大が困難になっています。エンジニアは、信頼性の向上や戦略的な取り組みに集中する代わりに、状況把握、複数のシステムにわたる情報の関連付け、対応活動の調整に多くの時間を費やしています。
インシデント対応を検知と診断にとどまらず、修復と検証にまで拡張することで、自己修復型IT運用は承認された是正措置を自動的に実行し、復旧を検証し、人間の介入が必要な場合にのみエスカレーションを行うことができます。
その効果は既に測定可能です。LogicMonitorのEdwin AIを使用している顧客は、アラートノイズが80～88%削減され、ITSMインシデントが67%減少し、解決時間が85%短縮されたと報告しています。組織が自律型ITへと移行するにつれ、自己修復型IT運用は、ガバナンスと監視を維持しながら、反復的な運用作業を自動化します。
IT運用部門が依然として洞察から行動への移行に苦労する理由 ほとんどのIT運用チームは、膨大な量の運用データにアクセスできます。ダッシュボード、アラート、可観測性プラットフォーム、イベント相関機能なども備えています。しかし、多くの組織が依然として欠いているのは、運用上の洞察を具体的な行動へと確実に結びつける方法です。
課題は検出ではありません。今日のオブザーバビリティプラットフォームは、パフォーマンスの問題、障害、異常動作を特定するのに非常に効果的です。課題は、その後に何が起こるかです。アラートが生成されると、エンジニアはログを確認し、トポロジーデータを調べ、最近のデプロイメントや構成変更を確認し、問題の考えられる原因を調査します。単純なケースでは、解決は迅速に行われる可能性があります。複雑な環境では、インシデント対応には、修復が開始されるまでに複数のチーム、システム、ツールが関与する可能性があります。
組織がAIOps以上のものを必要とする理由 従来のAIOpsプラットフォームは、行動ではなく洞察を得ることを目的として設計されていた。 これらは、アラートノイズの低減、イベントの相関分析、および考えられる根本原因の特定に役立ちます。しかし、結果は多くの場合、人間のレビューと対応を必要とする推奨事項となります。エンジニアは、診断の検証、修復方法の選択、および変更の実行に責任を負います。
ツールの乱立は、さらなる複雑さを生み出します。多くの組織は、インフラストラクチャ監視、アプリケーション監視、ネットワーク監視、ITSM、IT自動化にそれぞれ別のプラットフォームを使用しています。インシデントが環境の複数のコンポーネントに影響を与える場合、エンジニアは問題とその影響を完全に理解するために、複数のシステムから情報を収集する必要が生じることがよくあります。
運用コストは測定可能です。インシデント対応に時間の60～70%を費やすチームは、信頼性エンジニアリング、予防策、戦略的イニシアチブに割けるリソースが少なくなります。エンジニアが対応前に手動で状況を把握する必要がある場合、MTTR（平均復旧時間）は長くなります。同時に、多くの組織は経験豊富なSRE（サイト信頼性エンジニア）や運用エンジニアの採用に苦労しており、既存のエンジニアがより多くのシステムやアラートを管理せざるを得ない状況に陥っています。
自己修復型IT運用（Self-Healing IT Operations）とは何ですか？ 自己修復型IT運用は、自律型IT運用モデルにおけるIT運用のアプローチであり、AI、機械学習、自動化を活用して、最小限の手動介入で運用上の問題を自動的に検知、診断、修復します。これにより、繰り返し発生する問題に対する手動によるインシデント対応の量を削減できます。既知の問題が発生した場合、システムは原因を特定し、承認された是正措置を実行し、サービスが復旧したことを確認してから、問題をオペレーターにエスカレーションします。
ほとんどの自己修復型ITシステムは、継続的なサイクルに従います。
検出 インフラストラクチャ、アプリケーション、ネットワーク、および依存関係を監視し、障害、パフォーマンスの低下、および異常な動作を検出します。診断する 関連する事象を関連付け、根本原因分析（RCA）を実行して問題の原因を特定する。修復する サービスの再起動、リソースのスケーリング、キューのクリア、最近の変更のロールバックなど、承認されたアクションを実行します。有効にする 問題が解決され、システムのパフォーマンスが期待されるレベルに戻ったことを確認してください。
自己修復型IT運用は、基本的な自動化とどう違うのか 基本的な自動化では、特定の条件が満たされたときに、あらかじめ定義されたアクションが実行されます。たとえば、CPU使用率がしきい値を超えた場合にサービスを再起動したり、リソース消費量があらかじめ定義された制限に達した場合に容量を追加でプロビジョニングしたりするスクリプトを作成できます。
自己修復型IT運用は、これらの機能を自己修復型ITインフラストラクチャ、アプリケーション、およびサポートサービス全体に適用します。システムは、アクションを実行する前に、システムの健全性、依存関係、最近の構成変更、および過去のインシデントを評価できます。その目的は、単に自動化タスクを実行することではなく、最も適切な是正措置を使用してサービスを復旧することです。
例えば、設定変更後にデータベースのレイテンシが増加した場合、基本的な自動化システムでは、利用率が高いためリソースを追加する可能性があります。一方、自己修復システムでは、設定変更が問題の原因であると判断し、変更をロールバックした後、データベースのパフォーマンスが正常に戻ったことを確認します。
自己修復型IT運用は従来のAIOpsとどう違うのか 従来のAIOpsプラットフォームは、運用チームが問題をより迅速に特定できるよう設計されています。一般的に、異常検知、イベント相関分析、アラート削減、根本原因分析などの機能を提供します。
自己修復型IT運用は、問題の特定にとどまらず、これらの機能を拡張します。自己修復システムは、承認された是正措置を実行し、サービス復旧が成功したかどうかを検証できます。
実際には、AIOps は何が起こったのかを理解するのに役立ち、自己修復 ITOps は問題を解決するのに役立ちます。 自律型IT 運用モデルにおいて、両者は連携してダウンタイムを削減し、サービスの信頼性を向上させ、複雑なIT環境の運用に必要な手作業の量を減らします。
自己修復型IT運用が従来の自動化、AIOps、自律型ITとどのように異なるかをより詳しく知りたい場合は、以下をお読みください。 従来型自動化、AIOps、自己修復型運用、自律型ITの違いを解説 .
自己修復型IT運用システムの仕組み：4段階ループ 自己修復型IT運用は、運用データの収集、問題の分析、承認された修復措置の実行、結果からの学習という4段階の継続的なプロセスを通じて機能します。各段階は前の段階に基づいて構築され、新たなインシデントが解決されるにつれて自己修復型IT運用の精度と網羅性を向上させるクローズドループモデルに貢献します。
ステップ1：統合データ収集 自己修復型IT運用は、環境全体を包括的に把握することから始まります。インフラストラクチャ、クラウドサービス、ネットワーク、アプリケーション、デジタルエクスペリエンス監視、デプロイメント記録、構成データ、およびITSMプラットフォームから、問題の検出、調査、解決に使用されるデータが生成されます。
複数のソースから履歴データを収集するだけでは不十分です。データは相互に関連づけられている必要があります。メトリクスはサービスの障害を示すかもしれませんが、何が変更されたのか、どのシステムが影響を受けているのか、問題がユーザーに影響を与えているのかどうかは説明できません。トポロジーデータは依存関係を示します。デプロイメントと構成の記録は最近の変更を示します。ITSMデータは、過去のインシデントと運用状況に関するコンテキストを追加します。これらのソースを組み合わせることで、環境全体で何が起こっているのかをより包括的に把握できます。
この連携ビューは、多くのインシデントが単一のアプリケーションやインフラストラクチャコンポーネント以外から発生するため、特に重要です。インターネットルーティングの問題、サードパーティサービス、DNSプロバイダー、CDN、ネットワーク依存関係など、すべてがアプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。ユーザーからコードまでの可視性により、運用チームはエンドユーザーエクスペリエンスからインターネット依存関係、アプリケーション、インフラストラクチャに至るまで、問題を追跡できます。
LogicMonitorは、LM Envisionのハイブリッドオブザーバビリティデータと、Catchpointのインターネットパフォーマンスモニタリングおよびデジタルエクスペリエンスモニタリングを組み合わせることで、単一のプラットフォーム内でより広範な運用コンテキストを提供します。
ステップ2：コンテキスト認識分析 データ収集後、次のステップは問題の原因と影響範囲を特定することです。メトリクス、ログ、トポロジーデータ、デプロイメント記録、構成データ、およびITSM履歴を総合的に分析し、インシデントの可能性のある原因と影響を受けるサービスを特定します。
ITOpsコンテキストグラフは、インフラストラクチャ、アプリケーション、マルチクラウドサービス、ネットワーク、デジタルエクスペリエンス間の関係性を結びつけます。これにより、Edwin AIは、アラートを個別に分析するのではなく、複数のシステムからの情報を使用してインシデントを評価するために必要な運用コンテキストを得ることができます。
例えば、顧客向けサービスのレイテンシ増加は、20分前に発生したデプロイメントに起因する可能性があります。システムは、影響を受ける下流サービスを特定し、影響範囲を推定し、ビジネスへの影響に基づいてインシデントの優先順位を決定できます。社内業務アプリケーションのレイテンシが200ミリ秒増加した場合、収益を生み出す取引に直接影響を与えるチェックアウトページのレイテンシが200ミリ秒増加した場合よりも、ビジネスへの影響は小さい可能性があります。
LogicMonitorプラットフォーム内のインテリジェンスおよびオーケストレーションシステムであるEdwin AIは、ITOpsコンテキストグラフで取得された関係性を利用して、影響を受けるサービス、影響を受ける可能性のあるユーザー数、および問題がビジネス上重要なトランザクションに影響を与えるかどうかを判断します。この情報は、修復作業の優先順位付けに役立ちます。顧客向けサービスや収益を生み出すアプリケーションに影響を与えるインシデントは、優先度の低い問題よりも先に修復できるため、自己修復アクションはビジネスへの影響が最も大きい領域に集中できます。
原因が特定されると、システムは承認済みの修復措置を選択します。一般的な措置としては、サービスの再起動、リソースのスケーリング、構成のロールバック、複数ステップの実行などが挙げられます。
LogicMonitorの自己修復ワークフローでは、Red Hat Ansible Automation Platformなどの統合機能を通じて修復処理を実行できます。システムはまず、診断された問題に対して承認済みのAnsibleプレイブックが既に存在するかどうかを確認します。一致するプレイブックが利用可能な場合は、必要な承認ゲートとエンタープライズコントロールを経て実行できます。
既存のプレイブックがインシデントに一致しない場合、IBM watsonx Code Assistant は診断に基づいて新しい Ansible YAML プレイブックを生成できます。 LogicMonitor、IBM、およびRed Hat間のクローズドループアーキテクチャ 修復機能を、事前定義された自動化機能を超えて拡張します。修復機能を固定されたプレイブックライブラリに限定するのではなく、承認済みのプレイブックが利用できない場合に、システムは新しい修復ワークフローを生成できます。生成されたワークフローは、事前構築済みのプレイブックと同様に、ガバナンス管理、承認要件、検証チェック、および監査プロセスに従います。
修復処理の前後に、システムはチェックを実行して、処理が安全かつ効果的であることを確認します。問題が解決された場合、接続されたITSMシステムでインシデントはクローズ処理に進みます。問題が解決しない場合は、システムは処理をロールバックし、試行された内容、変更された内容、および修復が成功しなかった理由の詳細をオペレーターにエスカレーションします。
このプロセスが実際にどのように機能するかの詳細な説明については、以下を参照してください。 エージェント型で自律的なIT運用がインシデントを段階的に解決する方法 .
ステップ4：継続的な学習 自己修復ワークフローによって解決されたすべてのインシデントは、将来のインシデントで再利用できる運用上の知識を生成します。検出データ、根本原因分析、修復措置、検証結果、およびインシデントの結果は自動的に取得され、保存されます。
同様の問題が再び発生した場合、システムは過去の事例を参照し、効果的な修復方法を特定することで、是正措置を開始する前に必要な調査量を削減できます。これにより、自己修復型のIT運用は、エンジニアが同じ問題を繰り返しトラブルシューティングして解決する必要なく、自動化の範囲を拡大できます。
Edwin AIは、発生した事象、問題の原因、実行された修復措置、およびサービス復旧の成否を自動的に記録します。このナレッジベースが拡大するにつれて、より多くのシナリオが自動化の範囲内に収まり、手動による介入が必要となる再発事象が減少します。
自己修復型IT運用が拡張される仕組みはこうです。運用に関する知識を継続的に収集し、実績のある修復手法を再利用し、確立されたガバナンス管理の範囲内で自動化を拡大していくのです。
ガバナンスと監視：自己修復型IT運用における人間の制御を維持する 自己修復型のIT運用を成功させるには、自動化だけでは不十分です。組織は、どの操作を自動化できるか、承認が必要な場合、自動化された変更をどのようにレビューするかを定義するガバナンス管理体制を構築する必要があります。これらの管理体制がなければ、自動化された修復作業は運用リスクを招く可能性があります。
ほとんどの組織は 統治された自治 自己修復型IT運用へのアプローチ。リスクの低い修復措置は自動的に実行できますが、リスクの高い変更には承認と監視が必要です。信頼性が高まるにつれて、自動化の対象範囲は、事前に定義されたガバナンスの範囲内で拡大できます。
自己修復型ITシステムのためのコアガバナンス制御 ほとんどの組織は、自動化を拡大する前に、以下の管理体制を確立します。
意図に基づくポリシー 具体的な改善策を指示するのではなく、サービス遅延を200ms p99未満に維持するなど、運用目標を定義する。爆発半径制限 自動化されたアクションが影響を与えることができるシステム、サービス、または環境の数を制限し、それを超える場合は追加の承認が必要になるようにします。段階的な承認プロセス リスクの低いアクションは自動的に実行させ、リスクの高い変更は承認プロセスを経るようにする。監査証跡 どのような措置が取られたか、どのデータが評価されたか、そしてなぜその措置が選択されたかを記録してください。ロールバック機能 検証チェックで問題が解決されていないことが判明した場合は、検証済みの復旧パスを提供してください。 Edwin AIは、これらのガバナンス制御を修復プロセスに直接組み込みます。エージェントアクションライブラリは、事前定義されたポリシーと承認要件に基づいて動作する承認済みの修復アクションを提供します。検証チェック、監査記録、ロールバック手順、および承認制御は各実行パスに統合されており、組織は説明責任と運用監視を維持しながら自己修復機能を適用できます。
自己修復型IT運用は、自律型ITにとってどのように測定可能な成果を生み出すのか？ 自己修復型IT運用は、組織がインシデントを検知、優先順位付け、解決する方法を変革します。運用業務の多くが手動プロセスから統制された自動化へと移行するにつれて、組織は通常、アラート管理、インシデント対応、および運用効率の向上を実感します。
自己修復型IT運用システムの主な成果 以下 エージェント型AIOps導入による生産実績 顧客環境で測定。
警報音を80～88％低減 Edwin AI Event Intelligenceは、相関分析、重複排除、およびデータ拡充を用いて、関連するイベントを対応可能なインシデントにグループ化します。これにより、エンジニアが調査する必要のあるアラートの数を削減できます。ITSMインシデントが67%減少 自動診断と修復により、手動による介入やチケット管理が必要となるインシデントの数を削減できます。インシデント解決速度が85%向上 自動化された検出、分析、および修復により、インシデントの特定からサービス復旧までの所要時間が短縮されます。6000% のROI ： フォレスター社によるトータル・エコノミック・インパクト調査 Edwin AIを導入した組織は、運用労力の削減、問題解決の迅速化、サービスの中断の減少を通じて、313%の投資収益率を達成したことが判明した。 これらの改善は、運用指標にとどまりません。アラートの減少は調査時間の短縮につながります。迅速な修復はインシデント期間を短縮し、平均解決時間（MTTR）の短縮にも貢献します。自動診断と対応により、サービス復旧に必要なエスカレーションや手動による引き継ぎの回数が削減されます。また、早期の検出と修復により、問題が依存するサービス全体に波及するのを防ぎ、大規模なインシデント対応や長期にわたる緊急対策室での調査の必要性を軽減できます。
自己修復機能が拡大するにつれて、エンジニアは繰り返し発生するインシデントへの対応に費やす時間を減らし、信頼性の向上、将来的な問題の防止、戦略的な取り組みの支援により多くの時間を費やすことができるようになる。
Edwin AIが自己修復型IT運用を実現する方法 Edwin AIは、LogicMonitorプラットフォーム内で自己修復型IT運用をサポートする分析、自動化、および修復機能を提供します。インシデントの検出と診断から修復と検証まで、インシデントライフサイクル全体にわたって機能します。
イベントインテリジェンス イベントインテリジェンスは、相関分析、重複排除、および情報拡充によって、アラートノイズを80%以上削減します。運用チームは、何千もの個別のアラートを調査する代わりに、影響を受けるサービス、依存関係、およびビジネスへの影響に関する情報を含む、相関関係のあるインシデントのより少ないセットを受け取ることができます。
これにより、自己修復型のIT運用は、大量の重複アラートや関連アラートを処理するのではなく、注意が必要なインシデントに集中できるようになります。
調査および診断のためのAIエージェント インシデントが発生すると、Edwin AIは専用のエージェントを使用して問題の調査、メトリクスの分析、ログの確認、過去のインシデントデータの取得、および考えられる原因の特定を行います。
このプラットフォームは、テレメトリ、展開記録、トポロジーデータ、ITSMシステムなど、複数の情報源からの情報を評価します。影響を受けるサービスを特定し、影響を推定し、入手可能な証拠に基づいて修復措置を推奨できます。これにより、複雑な自己修復型ITシステム全体にわたる根本原因分析を迅速化できます。
問題が診断された後、Edwin AIはエージェントアクションライブラリを通じて承認済みの修復アクションを実行できます。これにより、インシデントの診断と修復が直接連携されます。
Edwin AIは、IBM watsonxおよびRed Hat Ansible Automation Platformと統合し、クローズドループ型の修復をサポートします。このシステムは、適切なプレイブックを特定し、必要に応じて新しいAnsibleプレイブックを生成し、承認されたアクションを実行し、事前定義されたガバナンス制御を通じて結果を検証できます。これらの機能により、ハイブリッド環境とクラウド環境の両方で、自己修復型のITインフラストラクチャが実現します。
テクノロジースタック全体にわたる統合された可視性 Edwin AIは、LogicMonitorのハイブリッド可観測性プラットフォーム上で動作し、インフラストラクチャ、クラウドサービス、アプリケーション、エッジ環境全体にわたる可視性を提供します。Catchpointのインターネットパフォーマンス監視機能およびデジタルエクスペリエンス監視機能と組み合わせることで、Edwin AIはユーザーからコードに至るまでのプロセス全体からのデータを使用してインシデントを評価できます。
この統合されたビューは、自律型ITのための単一の運用モデル内で、検出、診断、修復、および検証を連携させるのに役立ちます。
自己修復型ITOPの入門 現実的な前進への道筋は、具体的で影響力の大きいユースケースから始まり、そこから拡大していく。
ビジネス上重要なサービスと繰り返し発生するインシデントを優先する すべてのシステムが初日から自己修復機能を必要とするわけではありません。まずは、ダウンタイムがビジネスに最も大きな影響を与えるアプリケーションやサービス、そして自動化をサポートするのに十分な頻度で発生するインシデントパターンから着手しましょう。
統一された運用ビューを確立する 自己修復機能は、接続された運用データに依存します。メトリクス、ログ、トレース、トポロジーデータ、デプロイメントレコード、およびITSM情報は、共有コンテキストで利用可能である必要があります。テレメトリが分断されたツールに分散している場合は、自動化を拡張する前に、可視性と相関性の向上に取り組む必要があります。
自動修復を有効にする前に、ガバナンス要件を定義する 自動化されたアクションを導入する前に、サービスの優先順位、SLO目標、リスクポリシー、承認要件、およびロールバック手順を確立してください。ガバナンス管理によって、どのアクションを自動的に実行できるか、どのアクションにレビューまたは承認が必要かが決定されます。
リスクの低い修復措置から始めましょう 推奨事項、インシデント情報の充実化、および一般的な問題に対する承認済みランブックは、多くの場合、良い出発点となります。運用成熟度が高まるにつれて、組織はより広範なインシデントに対して、自動化された修復、検証チェック、および復旧アクションへと拡張していくことができます。
自動化範囲を拡大する前に、運用上の影響を測定してください。 アラートノイズの低減、インシデント件数、平均解決時間（MTTR）、修復成功率、エンジニアリング作業量などの指標を追跡します。これらの測定値を使用して、自動化を安全かつ効果的に拡張できる箇所を判断します。
事後対応型の運用から自律型ITへの移行は、一般的に段階的なプロセスです。組織はまず、統合された可視性とインシデント相関から始め、運用成熟度が高まるにつれて、統制された自律性、自動修復、インテリジェントな分析、継続的な学習と改善へと拡張していきます。自己修復型IT運用は、検出、分析、修復、検証を継続的な運用サイクルに統合することで、この移行において重要な役割を果たします。
Edwin AIがお客様の環境における自己修復型IT運用をどのように実現するかをご覧ください。
単一のプラットフォームから、問題の検出、根本原因の特定、復旧の検証、および対応ワークフローの自動化を実現します。
よくあるご質問
AIOpsは自己修復型ITOpsと同じものですか？
いいえ。AIOpsはインシデントの検出、相関分析、および分析に重点を置いています。自己修復型IT運用は、承認された修復措置を自動的に実行し、復旧を検証することで、さらに一歩進んだ機能を提供します。多くの組織は、統制された自律的な修復をサポートするエージェント型AI機能を導入する前に、AIOpsを基盤として利用しています。
ITOps、AIOps、および自己修復型ITOPsの違いは何ですか？
ITOpsはITサービスの管理と保守を行います。AIOpsはAIを活用して監視とインシデント分析を改善します。自己修復型ITOPsは自動修復機能を追加することで、サービス復旧に必要な手動介入の量を削減します。これは、分析だけでなく運用実行に重点を置いた、IT運用におけるより高度な人工知能の応用例と言えます。
自己修復型ITシステムはIT運用チームに取って代わることができるのか？
いいえ。自己修復型ITシステムは、反復的な運用タスクや一般的なインシデント対応を自動化しますが、ガバナンス、アーキテクチャの決定、複雑なトラブルシューティング、信頼性の向上には依然としてエンジニアが必要です。
自己修復型ITインフラストラクチャは、どのような問題を自動的に解決できるのか？
自己修復型インフラストラクチャは、定義済みの修復ワークフローを使用して、サービス障害、稼働時間の問題、リソース不足、構成のずれ、プロセスの停止、既知のパフォーマンス問題などの一般的な問題に自動的に対処できます。
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