AIOps とは AI を活用した IT 運用

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）とは、「AI を活用した IT 運用」という意味で、2017 年にガートナーによって提唱されました。IT 運用の自動化と管理のために機械学習をビッグデータ分析に応用する手法を指します。ログ分析、アプリケーション監視、サービスデスク、インシデント管理など、IT 運用のあらゆる分野に AI を導入することで、AIOps を実現します。AI を既存の IT 運用に統合することで、チームがよりプロアクティブに、正確性を高め、生産的に活動できるようにする方法はたくさんあります。AIOps の基本を詳しく見ていきましょう。

AIOps プラットフォームとは

現代の IT の導入においては、より大規模で、より高速さを増すデータの需要に対応する必要があります。多くの場合、これらのデータは構造化されておらず、サイロ化されたソースの大規模なネットワークからリアルタイムでストリーミングされるデータです。AIOps プラットフォームは、ITOps チームがビッグデータの量、種類、速度を理解するのに役立ちます。

ガートナーは、AIOps プラットフォームを、サイロ化したデータソースをビッグデータに統合し、IT 運用・監視（ITOM）に関する知見の継続的な抽出を可能にするツールであると定義しています。

AIOps による自動化がどのように従来の運用を合理化するのか

AIOps を理解するための最善の方法は、典型的な IT 運用において担当者がサービスの中断に対応するために何をすべきか、そして AI がどのようにプロセスを自動化できるかを考えることです。ガートナーは、障害への対応と解決のサイクルを 3 つのステップに分けています。

観察（モニタリング）：障害に対応するためには、そのきっかけとなった最初のインシデントに気づかなければなりません。AIOps プラットフォームは、ログ、メトリクス、アラート、イベントなど、インシデント発生時にアプリケーションの背後で何が起こっていたかを把握するために必要なデータを自動的に取り込みます。人間が手作業で異なるデータソースから情報を引き出し、それら全てを理解しようとするのではなく、プラットフォームが全てのデータを統合し、パターンを特定します。
エンゲージ（ITSM）：このステップでは、モニタリングした情報を分析し、障害の根本原因を診断します。問題解決に関連する情報は、コンテキストに沿って整理され、問題解決に最も適した運用担当者に伝えられます。AIOps ツールは、リスク分析を行い、責任の伝達を自動化し、IT 運用スタッフのために関連データをパッケージ化することができます。
アクション（自動化）：直接の責任者（DIR）が問題を解決し、アプリケーションへのサービスを回復します。スクリプト、ランブック、アプリケーション・リリース自動化（ARA）を作成し、AIOps ツールがこの特定の問題を次回検出したときに自動的に実行されるようにします。

AIOps は、プロセスの一部を自動化することで、IT 運用が災害に迅速に対応し、RTO（目標復旧時間）や RPO（目標復旧時点）を最小限に抑えることができます。

AIOps 共通のソリューション

自動化できる IT 運用と同じ数の AIOps ツールが存在する可能性があります。ここでは、機械学習で自動化される可能性のある代表的な ITOps の役割を紹介します。

アプリケーション管理
技術管理
インシデント管理
サービスデスク管理
構成管理
インフラストラクチャ管理
災害による影響の軽減

AIOps ソリューションを選ぶ際は、組織の IT 運用ニーズに最も適したツールを選ぶことが重要です。AIOps がビジネスにどのように役立つかについて、詳しくは「5 Ways AIOps Helks DBAs Beat Burnout（AIOps が DBA の消耗を防ぐために役立つ 5 つの方法）」をご覧ください。

Pure1 AIOps プラットフォーム

Pure1® は、あらゆるデータソースを単一のストレージ管理ソリューションに統合するための AIOps プラットフォームです。AI を活用した Pure1 Meta® は、予測分析によって問題が顕在化する前に特定することで、インフラストラクチャの追跡、監視、分析を自動化します。知識は力です。Pure1 はお客様がデータの制御を取り戻すお手伝いをします。