「AIOps 」とは、ビッグデータに人工知能や機械学習を適用して IT 業務を自動化、改善する、IT の運用手法を指す。AI を利用することで、大量のネットワークデータやマシンデータを自動的に分析し、パターンを検出して、既存の問題の原因を特定したり、将来の問題を予測して予防に役立てたりできる。
「AIOps」という言葉は、2016 年にガートナー社によって提唱された。ガートナー社は、『AIOps プラットフォームのマーケットガイド』の中で、AIOps プラットフォームを、「ビッグデータと人工知能 (AI) または機械学習機能を組み合わせて、可用性やパフォーマンスの監視、イベントの相関付けと分析、IT サービスの管理と自動化といった IT 運用のさまざまなプロセスやタスクを改善または部分的に刷新するようなソフトウェアシステム」と説明している。
■AIOps の基本
AIOps の目的は、AI の特徴である処理の速さと正確さを IT 運用に取り入れること。AIOps は、以下の機能によってこの課題を解消する。
●複数のソースからデータを取り込む
●データ分析を簡素化する
■AIOps プラットフォームの主要機能
●ソースやベンダーを問わず複数のソースからデータを取り込む
●取り込み時点でリアルタイム分析を実行する
●保存されたデータの履歴分析を実行する
●機械学習を活用する
●インサイトと分析に基づいてアクションまたは次のステップを開始する
■AIOps の主なユースケース
●ビッグデータ管理 (量、多様性、変化、速度)
●パフォーマンス分析
●異常検出
●イベントの相関付けと分析
●IT サービス管理
■AIOps のビジネス面での主なメリット
●あるシステム停止を回避して、顧客満足度を向上させる
●サイロ化したデータソースを統合して、分析とインサイトの精度を向上させる
●根本原因分析と修復を高速化して、時間、コスト、リソースを節約する
●サービス提供の応答時間を短縮し、応答の一貫性を高めて、品質を向上させる
●冗長で対応に時間のかかるエラーを自動で検出および修復して、担当者の仕事満足度を高め、IT チームがより付加価値の高い作業 (分析や最適化など) に集中できるようにする
●IT 部門のリーダーが業務部門のリーダーとコラボレーションする時間を増やして、IT 部門の戦略的価値を証明する
データは企業にとって最も重要な資産であり、AI は革新的なテクノロジー。AIOps は、セキュリティの強化から、業務の効率化、生産性向上まで、IT 運用を成長、発展させ、将来の課題に対応できる体制を整えて、IT 部門の役割を事業拡大の戦略的促進要因として定着させるための実践的な手段を目の前に提示している。
【参考引用】
Splunk Inc.:AIOpsとは?