AIOpsは、Artificial Intelligence for IT Operationsの略で、人工知能、機械学習、データ解析を組み合わせて、ITチームの洞察と運用改善を支援する新しい技術です。
AIOpsを利用することで、ITチームはIT環境の可視化、理解、管理を向上させることができます。
複数のデータソースからのデータ取り込み
AIOpsの主な特徴の1つは、システム、ネットワーク、クラウドなど、複数のデータ・ソースからデータを取り込むことができる点です。
AIOpsは、これらのソースからデータを収集し、分析に有効な形でデータを保存します。
AIOpsはデータの取り込みだけでなく、データをリアルタイムで記録するため、ITチームは発生した変更を追跡し、正確で最新の情報をよりよく把握することができます。
機械学習を活用した分析と提案
AIOpsのもう一つの特徴は、リアルタイムでデータを分析し、機械学習アルゴリズムを使ってデータのパターンを特定することです。
これらのパターンは、将来起こりうるインシデントやシステムの挙動を予測するために利用されます。機械学習アルゴリズムによる異常の検出と手動レビューにより、AIOpsはインテリジェントな提案を行うこともでき、チームの行動と情報に基づいた意思決定を支援します。
AIOpsの使用例
AIOpsは、パフォーマンス分析とモニタリング、ITヘルスチェック、インシデント管理と解決、トレンド分析と異常検出、リソース最適化、自動化など、さまざまな用途に使用することができる。
パフォーマンス分析とモニタリングAIOpsは、ITチームがパフォーマンスを改善すべき領域をピンポイントで特定し、問題になる前にシステムのスローダウンを検出するのに役立ちます。
また、AIOpsではシステム・パフォーマンスをリアルタイムで監視できるため、問題が発生した場合の検出と解決が容易になります。
ITヘルスチェック
AIOpsを使用して企業のITインフラストラクチャの概要を把握することで、ITチームが潜在的な問題や改善すべき領域を迅速に特定できるようになります。
インシデント管理と解決
機械学習アルゴリズムを活用することで、AIOpsはITチームがより迅速かつ効率的にインシデントを特定し、解決できるよう支援します。
トレンド分析と異常の検出
AIOpsは、潜在的な異常を示す可能性のあるデータの傾向を検出するために使用することができます。これにより、ITチームは問題を特定し、解決に向けた行動を取ることができます。
リソースの最適化
AIOpsを使用すると、システム・パフォーマンス、リソース使用率、およびコストの最適化を分析することによって、ITチームは利用可能なリソースを最適化することができます。
自動化
AIOpsを使用すると、診断テストの実行、通知の送信、複数のシステムにわたるアクションの調整などのタスクを自動化することができます。これにより、手作業が減り、チームはより戦略的なタスクに集中するための時間を確保することができます。
まとめ
AIOpsは、IT業界において急速に普及しつつある新しいテクノロジーです。
データを収集し、パターンを分析し、洞察を提供する能力を持つAIOpsは、組織が運用を改善し、新たな問題に先手を打つことを支援します。
ITシステムの包括的なビューを提供し、チームが潜在的な問題と改善すべき領域を特定するのを支援することで、AIOpsはまさにIT運用のゲーム・チェンジャーとなるのです。
