IT 運用管理のために AIOps を始めるにはどうすればよいですか?

一般に AIOps として知られる IT 運用用の人工知能は、機械学習 (ML) と分析を利用して IT 運用管理を自動化および改善するテクノロジーです。 AIOps は、IT チームにシステムのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供し、問題を積極的に特定して迅速に解決できるようにし、最終的にダウンタイムを削減し、全体的な効率を向上させます。

今日のビジネス環境では、IT インフラストラクチャがますます複雑になっており、IT チームがこれらのシステムを効果的に管理および監視することが困難になっています。 AIOps は、IT チームが IT 運用に AI の力を活用して日常業務を自動化し、IT 環境を可視化し、インシデント管理を合理化できるようにすることで、この課題に対処します。

この記事では、IT 運用における AI の利点と、組織が AIOps を始める方法について説明します。 また、組織の IT 運用に人工知能を導入するためのベスト プラクティスについても説明し、AIOps の実際の使用例に焦点を当てます。 それでは、飛び込んでみましょう！

ITインフラ管理におけるAIOpsの重要性

IT 運用のための AI は、人工知能と機械学習を利用して IT 運用管理を改善する一連のツールとテクノロジーです。 これらのソリューションにより、IT チームは日常的なタスクとプロセスを自動化し、問題を積極的に特定し、インシデントにより迅速かつ効率的に対応できるようになります。

人工知能の運用管理は、ビジネスに新しいアプローチを提供します。 AIOps は機械学習アルゴリズムを利用して、インフラストラクチャ、アプリケーション、ログなどのさまざまなソースからの大量のデータを分析し、パターンを特定し、異常を検出し、潜在的な問題を予測します。 AIOps ツールは、IT システムの健全性とパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供することで、IT チームが IT インフラストラクチャを積極的に管理し、ダウンタイムを防止し、システム パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

AI が IT 運用に与える影響は重大です。 人工知能の運用管理により、IT チームは IT システムの全体的なビューを提供することで、ビジネスへの影響に基づいて問題を特定し、優先順位を付けることができます。 これにより、IT チームは重要な問題に集中して取り組むことができ、解決時間が短縮され、サービス レベルが向上します。

人工知能運用管理の主な利点の 1 つは、インシデント管理を改善できることです。 AIOps ツールはイベントとインシデントを自動的に関連付けることができるため、問題の特定と診断に必要な時間を短縮できます。 AIOps はインシデント修復の自動化にも役立ち、手動による労力と人的エラーのリスクを軽減します。

AIOps は IT 運用管理の変革をもたらします。 IT 運用に AI を活用することで、IT チームはシステムの可用性を向上させ、生産性を向上させ、運用コストを削減できます。 IT 運用のための AIOps の検討をまだ始めていない場合は、今がその時期です。

IT運用管理におけるAIOPSの利点

AIOps は IT 運用管理に多くのメリットをもたらします。 ビジネスで AIOps を使用する主な利点の一部を次に示します。

1. 完全な可視性の提供: AIOps を使用すると、IT チームは IT システムの完全なビューを取得できます。 たとえば、サーバー、アプリケーション、ネットワーク デバイスのパフォーマンスをリアルタイムで監視できるため、問題を迅速に特定できます。
2. プロアクティブな問題回避:企業向けの AIOps は、潜在的な問題を発生前に特定するのに役立ちます。 たとえば、アプリケーションの実行が遅い場合、AIOps ツールは根本原因を特定し、ユーザーに影響を及ぼす前にパフォーマンスを改善するための対策を提案できます。
3. IT サービス管理の改善: AIOps ツールは、ビジネスへの影響に基づいて問題に優先順位を付けることができます。 たとえば、サーバーの停止が重要な業務運営に影響を与えた場合、IT チームはより緊急に対応し、サービスを迅速に復元できるようになります。
4. アプリケーションへの影響の回避: AIOps ツールは、IT チームが業務運営にとって最も重要なアプリケーションを特定するのに役立ちます。 たとえば、e コマース企業は、ショッピングのピークシーズンにおける収益の損失を避けるために、ブログよりもオンライン ショッピング アプリケーションを優先できます。
5. AI 自動化によるノイズの削減: AIOps ツールは、AI 自動化を使用してノイズを除去することで、IT チームが手動で処理する必要があるアラートの数を減らすことができます。 これにより、IT チームは最も重要な問題に集中し、より迅速に対応できるようになります。
6. コストの最適化: AIOps ツールは、手動タスクを自動化することで企業のコストを最適化するのに役立ちます。 たとえば、AIOps ツールを使用するとサーバーへのパッチ適用を自動化できるため、高価な人的リソースの必要性が減り、IT チームがより重要なタスクに集中できるようになります。
7. 回復力の向上: AIOps ツールを使用すると、IT チームが問題を迅速に特定して対処できるようになり、IT システムの回復力が向上します。 たとえば、サーバーがダウンした場合、AIOps ツールを使用すると、IT チームが問題を迅速に特定してサービスを復元し、ダウンタイムの影響を最小限に抑えることができます。

AIOps の概要

IT 運用がますます複雑になり、データ量が増加するにつれ、多くの組織が効率とパフォーマンスを向上させるために AIOps に注目しています。 AIOps の使用を開始する方法は次のとおりです。

AIOps 実装の準備:

AIOps を実装する前に、AIOps に必要なビジネス目標、ユースケース、データ ソースを明確に理解することが重要です。 これには、AIOps から恩恵を受けるアプリケーションとサービスを特定し、既存の IT インフラストラクチャの準備状況を評価することが含まれます。 計画と実装のプロセスに、IT 運用、開発、ビジネスなどのさまざまなチームの関係者を参加させることも重要です。

適切な AIOps ツールとプラットフォームを特定する:

利用可能な AIOps ツールとプラットフォームが非常に多いため、組織に適したものを選択するのは困難な場合があります。 既存のシステムとの統合機能、AI 機能、使いやすさに基づいてツールを評価することが重要です。 たとえば、一部のツールは異常検出に特化している場合がありますが、他のツールは根本原因の分析や予知保全に重点を置いている場合があります。

AIOps インフラストラクチャのセットアップ:

AIOps には、大量のデータをリアルタイムで処理できる堅牢なインフラストラクチャが必要です。 組織は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) や Microsoft Azure などのクラウドベースのプラットフォーム (ガイドはこちら) を使用して、必要な AIOps インフラストラクチャをセットアップできます。 もう 1 つのオプションは、データの取り込み、処理、分析を処理するために特別に設計された AIOps プラットフォームを使用することです。

完全導入を計画する

完全な導入を視覚化するには、組織が AIOps インフラストラクチャとツールを正常に実装し、IT 運用管理の改善によるメリットを享受している将来の状態を描くことが含まれます。 これには、AIOps がビジネスに与える変革的な影響を想定し、完全導入を達成するための明確な目標とマイルストーンを設定することが含まれます。

実装の準備をし、適切なツールとプラットフォームを特定し、インフラストラクチャをセットアップすることで、AIOps のメリットを実現し、完全導入を達成するための最初の一歩を踏み出すことができます。

AIOps 実装のベスト プラクティス

IT 運用管理に AIOps を導入するには、確実に導入を成功させ、最適な結果を得るために、特定のベスト プラクティスに従う必要があります。 考慮すべき主なベスト プラクティスを次に示します。

AIOps の強力な基盤の構築

AIOps の実装には、確実に成功するための強力な基盤が必要です。 この基盤には、ビジネス目標の明確な理解、適切な AIOps ツールの選択、明確に定義されたデータ収集と分析プロセスが含まれている必要があります。

適切なデータ収集と処理機能の確立

AIOps はデータに大きく依存しているため、適切なデータ収集と処理機能を確立することが重要です。 これには、データ ソースの定義、関連するデータ ポイントの特定、データを処理するための適切なテクノロジの導入が含まれます。 たとえば、機械学習アルゴリズムを使用してデータ内のパターンを特定し、IT 運用管理のための洞察を提供します。

データにタグを付けて保護する

AIOps の実装には、適切なデータのタグ付けとセキュリティが不可欠です。 これにより、AIOps ツールのトレーニングに適切なデータが使用され、機密データが確実に保護されます。 データにタグを付けることで、AIOps ツールは関連するデータ ポイントを簡単に特定し、IT 運用管理のための洞察を提供できます。 医療アプリケーションではデータ セキュリティが不可欠であり、そのようなアプリケーションの 1 つが YouComm です。当社のチームは、アプリに AI 機能を装備することでリアルタイム通信の問題を解決しました。

コラボレーションの文化の構築

AIOps の導入を成功させるには、IT 運用チームと他の部門との協力が必要です。 これには、データの共有、共通の目標の定義、オープンなコミュニケーション チャネルの確保が含まれます。 たとえば、IT 運用チームは開発チームと協力してアプリケーションの問題を特定し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

APIの活用

API は、さまざまなシステムが相互に通信できるようにすることで、AIOps の実装において重要な役割を果たします。 これにより、IT 運用チームはクラウド サービスやサードパーティ ツールなどのさまざまなソースからのデータを活用できるようになります。 たとえば、AIOps ツールを監視ツールと統合すると、IT 運用チームが IT インフラストラクチャ全体の問題を検出できるようになります。

全体として、これらのベスト プラクティスは、組織が AIOps の利点を最大限に活用し、IT 運用管理への AIOps の導入を確実に成功させるのに役立ちます。

AIOps実装における課題の克服

IT 運用管理に AIOps を導入するのは困難な場合がありますが、適切なアプローチとベスト プラクティスを使用すれば、これらの課題は克服できます。

IT 運用管理に AI を導入することは困難な作業になる可能性があり、組織が直面する共通の課題がいくつかあります。 主な課題とそれを克服するための戦略は次のとおりです。

データ品質の問題

AIOps アプリケーションは、高品質のデータに依存して、正確な洞察と推奨事項を提供します。 ただし、IT 運用によって生成される膨大な量のデータにより、データ品質が大きな課題となる可能性があります。 組織は、データ クレンジング、正規化、統合などのデータ品質への取り組みに投資することで、この課題を克服できます。 データの正確性と完全性を確保することで、組織は AIOps の機能をすべて活用できます。

AI および AIOps アプリケーションに対する理解の欠如

多くの組織は、AI と AIOps が IT 運用の改善にどのように役立つかを明確に理解していない可能性があります。 この課題を克服するために、IT チームは関係者を教育し、AIOps の機能とアプリケーションについての認識を高めることができます。 これには、AIOps が他の組織の IT 運用目標の達成にどのように役立ったかの成功事例や使用例の共有が含まれます。

AIOps を既存のツールやテクノロジーと統合することの難しさ

AIOps ソリューションは、IT 運用の完全なビューを提供するために、既存のツールやテクノロジーと統合する必要があります。 ただし、AIOps をレガシー システムと統合するのは困難な場合があります。 この課題を克服するために、組織は小規模から始めて特定の AIOps ユースケースに焦点を当て、その後徐々に組織内の AIOps の範囲を拡大することができます。 これは、IT チームが統合の課題を特定し、スケールアップする前に解決に向けて取り組むのに役立ちます。

これらの課題に対処し、効果的な戦略を導入することで、組織は AIOps 導入の障害を克服し、AIOps の利点を実現できます。

IT運用管理におけるAIOpsのユースケースと例

IT 運用管理における主な AIOps の使用例は次のとおりです。

予測分析

AIOps を使用すると、潜在的な問題を発生前に予測できます。 これは、AIOps の主要な機能の 1 つです。 AIOps システムは、履歴データを分析してパターンを特定することにより、IT チームに潜在的なパフォーマンスの問題に関する洞察を提供し、ダウンタイムやその他の問題を防ぐための事前の対策を講じることができます。 たとえば、AIOps ソリューションは企業の Web サイトを監視し、潜在的なパフォーマンスの問題がユーザーに影響を与える前にリアルタイムで洞察を提供できます。 (予測分析について詳しく読む)

私たちは、世界的な金融銀行向けに AI チャットボットを統合し、ATM 現金管理手順の改善に役立てました。 チャットボットは過去のデータを分析し、各ATMの最適な現金レベルを予測した。

インシデント対応

AIOps は、インシデント対応プロセスの自動化に役立ち、問題解決にかかる時間を短縮し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。 AIOps システムは、イベントをリアルタイムで分析し、自動応答をトリガーして問題を解決したり、潜在的な問題を IT チームに警告したりできます。 たとえば、AIOps ソリューションを使用すると、ネットワーク障害が発生した場合にトラフィックをバックアップ サーバーに自動的に再ルーティングできます。

キャパシティプランニング

AIOps は、リソース使用率を最適化し、IT システムが最適な容量で動作することを保証します。 AIOps ソリューションは、使用パターンを分析し、将来の需要を予測することで、IT チームが将来の容量要件を計画し、リソースが効果的に割り当てられるようにするのに役立ちます。 たとえば、AIOps ソリューションはサーバーの使用状況を監視し、パフォーマンスに影響を与える前に、潜在的な容量制約についての洞察を提供できます。

セキュリティ脅威の検出

AIOps を使用すると、セキュリティの脅威をリアルタイムで検出し、自動応答を提供して侵害のリスクを軽減できます。 AIOps ツールは、ネットワーク トラフィックやシステム ログなどの複数のソースからのデータを分析することで、潜在的な脅威を特定し、IT チームに対策を講じるよう警告します。 たとえば、AIOps ソリューションはネットワーク トラフィックを監視して不審なアクティビティを検出し、自動応答をトリガーして脅威をブロックし、潜在的な侵害を防ぐことができます。

AIOps の未来

IT 運用管理が進化し強化され続けるため、AIOps の将来は有望に見えます。 データ量の増加、IT 環境の複雑さ、より迅速な解決の必要性により、AIOps はビジネスにとって不可欠なツールになりつつあります。 AIOps には、退屈なタスクを自動化し、予測分析を提供する可能性があり、それによって IT チームがより迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

AIOps の将来には、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) テクノロジーの統合も含まれており、これにより、AIOps プラットフォームが自然言語クエリを理解し、より正確な予測を行えるようになります。 AIOps で予想されるもう 1 つの将来のトレンドは、AIOps と IT サービス管理 (ITSM)、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM)、アプリケーション パフォーマンス管理 (APM) などの他の IT 管理ツールとの統合です。 この統合により、IT 運用管理に対するより包括的なアプローチが作成され、効率が向上し、顧客エクスペリエンスが向上します。

Appinventiv は AIOps の取り組みにおいてどのように役立ちますか?

Appinventiv は、AIOps の取り組みを支援できる大手 AI 開発会社です。 当社の専門家チームは、AIOps の適切なユースケースを特定し、目標を達成するために適切なツールとテクノロジーを実装するのを支援します。 当社には、AIOps を他の IT 管理ツールと統合し、シームレスな統合と自動化を保証する経験があります。 私たちのアプローチは、クライアントごとにカスタマイズされたソリューションを作成し、クライアント固有のニーズと要件を確実に満たすことです。 AIOps を活用して IT 運用管理を改善する方法については、今すぐお問い合わせください。

よくある質問

Q.AIOps を始めるにはどうすればよいですか?

A. AIOps を開始するには、目標を定義し、データ ソースを特定し、AIOps プラットフォームを選択します。 小規模から始めて繰り返し、段階的に AIOps を運用に統合します。

Q. IT 運用では人工知能をどのように使用できますか?

A. IT 運用では、人工知能を使用してプロセスを自動化および最適化し、インシデントをより迅速に検出して解決し、システムの可用性とパフォーマンスを向上させることができます。

Q. AIOps は IT 運用の将来をどのように変革しますか?

A. AIOps は、変化する要求と脅威に迅速かつ正確に対応できるプロアクティブでインテリジェントな自律的な運用を可能にすることで、IT 運用の未来を変革しています。

Q. AI は運用管理にどのように役立ちますか?

A. AI は、意思決定を強化し、エラーや遅延を削減し、ユーザー エクスペリエンスと満足度を向上させる洞察、予測、推奨事項を提供することで、運用管理を支援します。