ハイブリッド可観測性とは？AIの洞察でITOpsを変革

急速に進化する今日のテクノロジー環境において、ITチームはオンプレミスのインフラストラクチャとクラウドベースのサービスが共存するハイブリッド環境の管理の複雑さに取り組んでいます。 451リサーチによるレポート では、この課題の蔓延が強調され、60% を超える組織がハイブリッド環境で運用されていることが明らかになっています。しかし、多くの組織がこのアーキテクチャの複雑さを効果的に管理するのに苦労しています。

従来の監視ツールは、オンプレミスとクラウド インフラストラクチャを迅速に可視化するようには設計されていません。ハイブリッド環境では可視性が欠如しているため、問題の特定と解決が困難になります。これらの課題がさらに複雑になり、企業はさまざまなソースから溢れ出る生データを相関させるのに苦労し、この情報を資産ではなく負債にすぐに変えてしまいます。しかし、ノイズをすばやく排除してそのデータを実用的な洞察に変換し、IT エコシステム全体の全体像を提供する方法があったらどうでしょうか。

入力します ハイブリッド可観測性 AI を活用したアプローチにより、IT 運用チームはアラート疲れを克服し、根本原因をより迅速に特定し、インフラストラクチャの複雑さをプロアクティブに管理できるようになります。

ハイブリッド可観測性とは何ですか?

ハイブリッド オブザーバビリティは、IT インフラストラクチャの GPS と考えてください。オンプレミスおよび複数のクラウドにわたるシステムの健全性をマッピングし、イベント、メトリック、ログ、トレースからデータを収集して分析します。この包括的なビューにより、チームは問題を積極的に特定し、インシデントを迅速に解決し、リソースの使用を最適化し、シームレスなユーザー エクスペリエンスを確保できます。

ハイブリッド可観測性の課題を実例で克服する

ハイブリッド オブザーバビリティは IT 環境に関する洞察を提供しますが、実際の実装には特有の課題があります。AI によって強化されたオブザーバビリティ ソリューションはこれらの課題に対応し、IT インフラストラクチャ管理を改善します。

課題 1: データが多すぎて洞察が足りない

IT チームは、ログ、メトリック、トレースなど、さまざまなソースからのデータに圧倒されています。このデータの氾濫の中で、重要な問題を特定するのは、干し草の山から針を探すようなものです。

AI を活用したソリューション: AI 搭載の可観測性プラットフォームは、機械学習 (ML) を活用して、さまざまなメトリックの静的しきい値と動的しきい値の両方を確立します。静的しきい値は事前に定義された制限であり、動的しきい値は履歴データとパターンに基づいて適応します。ML アルゴリズムは、受信データを継続的に分析し、これらのしきい値を超える異常を特定し、他のイベントと相関させて根本原因を特定します。これにより、最も重要なアラートが明らかになるだけでなく、アラート疲労が大幅に軽減され、IT チームは影響の大きい問題や戦略的な取り組みの解決に集中できるようになります。

実際の例: この ミネソタバイキング LogicMonitor の LM Envision プラットフォームを活用して、ビジネスとフットボール運営のための複雑な IT 環境を管理しました。AI を活用した異常検出と根本原因分析により、問題を積極的に特定して解決し、試合当日のスムーズな体験と効率的なビジネス運営を実現しました。

課題2: 動的なインフラストラクチャへの適応

ハイブリッド環境のクラウド コンポーネントは急速に拡大縮小するため、従来の監視ツールでは対応が困難になります。これは、信頼できる地図なしで常に変化する交通パターンを追跡しようとしているようなものです。この可視性の欠如により、盲点が生じ、リソースの管理や潜在的なボトルネックの積極的な特定が難しくなります。

AI を活用したソリューション: 自動化されたイベントベースの検出メカニズムは、クラウド環境の変化を継続的に監視し、プロビジョニングおよびプロビジョニング解除される新しいリソースを自動的に識別します。このリアルタイムの可視性を活用することで、IT チームは AI を活用した予測分析を適用して、一時的なリソースであっても潜在的な問題を予測し、中断のないサービスと最適なパフォーマンスを確保できます。

実際の例: シュナイダーエレクトリック LogicMonitor を使用し、AI による異常検出と動的しきい値によって大幅な効率向上を実現しました。このプロアクティブなアプローチにより、アラート疲労が軽減され、重要な問題に集中できるようになり、最終的に運用効率が向上しました。問題の特定と解決に必要な時間が短縮され、アラートの数が 40 件から 17,000 件に約 10,000% 減少しました。

課題3: レガシーシステムとスキルギャップ

多くの組織は、最新の可観測性を考慮して構築されていない、時代遅れのオンプレミス システムに依存しています。それらをクラウド ネイティブ ツールと統合することは、四角い釘を丸い穴に押し込むようなものです。また、IT チームには、これらの新しいツールを効果的に管理するスキルが不足している可能性もあります。

AI を活用したソリューション: 直感的なインターフェースと自動化されたワークフローを備えた共有プラットフォームを通じてコラボレーションが改善され、多様なスキルセットを持つチームがシームレスに連携できるようになります。AI 駆動型の自動化により、手動介入の必要性が減り、新しいツールやプラクティスを導入する際の障壁が低くなります。

実際の例: ヘンリコIT LogicMonitor とレガシー システムを統合し、重要なインフラストラクチャ コンポーネントを監視し、ネットワーク接続を最適化できるようになりました。プラットフォームの直感的なインターフェイスと自動化されたワークフローにより、スキル レベルに関係なく、チームはハイブリッド環境を効果的に管理できるようになりました。

課題4: 組織のサイロ化と変化への抵抗

異なるチームがインフラストラクチャの異なる部分を担当する組織サイロは、コミュニケーションとコラボレーションを妨げる可能性があります。変化への抵抗もよくある障害の 1 つで、IT スタッフは慣れ親しんだワークフローを捨てて、新しい、なじみのないツールや手法に移行することをためらう場合があります。可観測性イニシアチブに対する透明なガバナンスと所有権の欠如は、進歩を妨げる可能性があります。

AI を活用したソリューション: AI 主導のリソース管理によるコスト最適化は、十分に活用されていない資産を特定し、クラウド リソースを適正サイズ化し、ROI を最大化することで、変化に対する具体的なインセンティブを提供します。ハイブリッド可観測性ツールの共有プラットフォームとコラボレーション機能により、コミュニケーションが促進され、サイロが解消され、IT 管理に対するより統一されたアプローチが可能になります。

実際の例: ジョン·ホランド LM Envision を導入することで、サイロを解消し、チーム間のコラボレーションを促進しました。この統合的なアプローチにより、問題解決が改善され、運用上の影響が軽減され、コストが 40% 削減され、IT 監視ツールが 75% 削減されました。

課題5: クラウドのコスト、コンプライアンス、インシデント対応

クラウド コストを管理し、コンプライアンスを確保することは、綱渡りのように感じられるかもしれません。一歩間違えれば、組織は経費の急増や規制上の罰則に直面する可能性があります。さらに、ハイブリッド環境でのインシデント対応は、複数のボールをジャグリングするようなものです。1 度でもボールを落とすと、混乱が生じます。

AI を活用したソリューション: ハイブリッド オブザーバビリティ プラットフォームは、リソースの使用率と最適化の機会に関する洞察を提供し、IT チームが自信を持って綱渡りを行えるよう支援します。コンプライアンスのためのデータ収集とレポート作成を自動化する一方で、AI 駆動型のインシデント対応ツールは複雑なインシデントを分析して修復手順を提案し、ダウンタイムを短縮してコンプライアンス違反のリスクを最小限に抑えます。

実際の例: ヘインセレスティアルグループ 同社は、クラウド コストの管理とハイブリッド IT 環境におけるコンプライアンスの確保という課題に直面していました。LogicMonitor のクラウド監視ソリューションを実装することで、クラウド支出をリアルタイムで可視化し、最適化すべき領域を特定し、業界規制へのコンプライアンスを確保できるようになりました。その結果、月々の IT 支出が 60% 以上削減されました。さらに、LogicMonitor のログ機能によってトラブルシューティングが効率化され、複雑な複数コールの問題が XNUMX 回のコールで効率的に解決できるようになりました。

AI を活用したハイブリッド オブザーバビリティにより、これらの課題に正面から取り組むことで、組織はハイブリッド IT 環境の可能性を最大限に引き出すことができます。これにより、効率性、回復力、俊敏性が向上し、最終的には今日のデジタル環境におけるビジネスの成功に貢献します。

AIを活用した可観測性プラットフォームの仕組み

上記の AI を活用したソリューションの基盤となるのは、これらのプラットフォームがハイブリッド環境によって生成される膨大な量のデータを取り込み、分析し、そこから洞察を引き出すことを可能にする、高度なデータ処理パイプラインです。

データ収集： プラットフォームは、さまざまなソースから情報を収集する装置と考えてください。API、サーバーまたはコンテナーにインストールされたエージェント、および分析用にログを一元化するログ シッパーからデータを収集します。このデータは、メトリック (CPU 使用率など)、ログ (イベント レコード)、トレース (アプリケーション内のリクエスト フローの詳細) など、さまざまな形式で提供されます。

情報処理： 次に、プラットフォームは多様なデータを処理します。一貫した分析のために、データを標準化して統一された形式に変換します。これには、メトリック用の時系列データベース、ログ用のログ集約システム、さまざまなコンポーネント間の関係を理解するためのグラフ データベースなどの専用データベースへのデータの保存が含まれます。

データ分析： ここで魔法が起こります。プラットフォームの AI エンジンは、継続的にデータを分析し、異常を検出し、問題の根本原因を追跡し、将来の動作を予測します。これをリアルタイム モードとバッチ モードで実行し、即時の洞察と履歴データのより詳細な分析を提供します。

視覚化とアラート: プラットフォームは、分析されたデータをカスタマイズ可能なダッシュボード、レポート、アラートなどのユーザーフレンドリーな形式で表示します。これらの視覚化により、IT チームと関係者はシステムの健全性とパフォーマンスを迅速に把握し、プロアクティブなインシデント対応が可能になります。

さらに、高度なプラットフォームでは、 説明可能なAIモデルの意思決定プロセスの透明性を提供し、信頼と理解を促進します。この透明性には、異常や予測に影響を与える主要な要因を強調することが含まれます。さらに、IT環境が進化しても精度と有効性を維持するために、AIモデルには 継続的なトレーニングとアップデート新しいテクノロジーと変化する使用パターンに確実に適応できるようにします。

適切な AI 搭載ハイブリッド オブザーバビリティ プラットフォームを選択する方法

理想的な AI 搭載ハイブリッド オブザーバビリティ プラットフォームを選択することは、組織の IT 効率と全体的なパフォーマンスに大きな影響を与える重要な決定です。ここでは、選択プロセスを進めるのに役立つ構造化されたアプローチを紹介します。

1. 要件を定義する
   1. 対象領域: IT 環境の範囲 (オンプレミス、クラウド、ハイブリッド) と監視する必要がある特定のテクノロジーを決定します。
   2. スケーラビリティ: 進化するインフラストラクチャに合わせて拡張でき、増加するデータ量に対応できるプラットフォームを選択します。
   3. 統合: 既存のツールやワークフローとのシームレスな統合を実現し、中断を回避して効率を最大化します。
   4. AI機能: 組織にとって最も価値のある特定の AI 機能 (異常検出、根本原因分析、予測分析など) を特定します。

2. ベンダーオプションを評価する
   1. 経験と専門知識: 可観測性、AI、セキュリティへの強い取り組みにおいて実績のあるベンダーを探してください。
   2. プラットフォームの成熟度: プラットフォームの成熟度、機能、ユーザー インターフェイス、使いやすさを評価します。組織の特定のセキュリティ要件とコンプライアンス標準に準拠していることを確認します。
   3. セキュリティ機能: 暗号化 (保存時および転送時)、ロールベースのアクセス制御、脆弱性スキャン、脅威検出、インシデント対応機能などの組み込みのセキュリティ機能について問い合わせます。
   4. コンプライアンス： 機密データを保護するために、プラットフォームが関連する業界規制およびコンプライアンス標準 (GDPR、HIPAA など) に準拠していることを確認します。
   5. 顧客サポート: スムーズな導入と継続的な利用を促進するために、セキュリティ固有のリソースやトレーニングを含む包括的な顧客サポートが利用可能であることを確認します。

3. 主要機能を優先する
   1. エンドツーエンドの可視性: 包括的なカバレッジとクラウドネイティブの監視機能を確保しながら、さまざまなソースからのデータを単一の画面に統合して総合的な監視を実現するプラットフォームを選択します。
   2. リアルタイム監視: 問題をプロアクティブに検出して解決するために、リアルタイムのデータ収集と分析を確実に実行します。
   3. カスタマイズ可能なダッシュボード: 特定のニーズや好みに合わせてダッシュボードをカスタマイズできるプラットフォームを選択します。
   4. アラートとインシデント管理: 強力なアラート メカニズムとインシデント管理ワークフローを選択して、対応と解決を効率化します。
   5. 費用対効果: ライセンス、実装、トレーニング、継続的なメンテナンスを含む総所有コストを考慮してください。

シームレスな実装を確実にする方法

スムーズな移行を確実に行うには、段階的な実装戦略を採用することが重要です。パイロット プログラムから開始するか、インフラストラクチャの重要な領域に重点を置きます。明確なコミュニケーションとチームへの包括的なトレーニングにより、変更管理を重視します。

AI を活用したハイブリッド オブザーバビリティ プラットフォームの選択は、万能なプロセスではないことを覚えておいてください。時間をかけて組織固有のニーズを徹底的に評価し、それらの特定の要件に照らしてベンダーを評価してください。このアプローチに従い、主要な機能を優先することで、IT チームを強化し、運用を最適化し、ビジネスの成功を促進するプラットフォームを自信を持って選択できます。

IT運用の未来: プロアクティブかつインテリジェント

AI を活用したハイブリッド オブザーバビリティは、プロアクティブでインテリジェントな監視を新しい標準として導入することで、IT 運用を変えています。この変革により、企業が IT インフラストラクチャ管理に取り組む方法が再定義されます。多くの組織が AI の力を活用して、問題が発生する前に予測し、システム パフォーマンスを継続的に最適化し、ユーザーにシームレスなデジタル エクスペリエンスを提供するようになるからです。

自動化が IT 運用に不可欠なものになるにつれ、人間の介入の役割は戦略的な監視と革新へと進化します。IT 監視の未来は、AI 主導の洞察と自動化にあります。これにより、運用効率が劇的に向上し、ダウンタイムが最小限に抑えられ、ビジネスの成功を促進する回復力のある IT インフラストラクチャが構築されます。 

AI を活用したハイブリッド オブザーバビリティを通じて IT 運用を変革する準備はできていますか?

断片化されたソリューションの構築や複数のベンダーの調整に煩わされる必要はありません。ハイブリッドな可観測性を簡素化し、IT 資産全体にわたって実用的な洞察を提供し、価値実現までの時間を短縮する、単一の AI 搭載プラットフォームが必要です。

LogicMonitor のプラットフォームは、インフラストラクチャ監視の深い専門知識とインテリジェントな自動化を統合し、複雑さを抑え、問題を予測して防止し、パフォーマンスとコストの両方を最適化する力を提供します。可観測性に対する総合的な AI 主導のアプローチの違いを体験してください。