Published: 12 December 2022
AIOpsプラットフォームは、大量で多様なオペレーション・データを自動的にコンテキスト化することで、設計／展開／実行／運用にわたる意思決定を可能にする。I&Oリーダーは、アプリケーション・ライフサイクルの知見を分析・共有し、デジタル・ビジネスを観測可能なものにすべく、AIOpsプラットフォームを利用する必要がある。
AIOps (Artificial Intelligence [AI：人工知能] for IT Operations) プラットフォームの導入を阻む主な障壁には、その価値を測定することの難しさと、そこから得られるメリットに対する理解不足がある。
インフラストラクチャ／オペレーション (I&O) のリーダーは従来、包括的なアプローチではなく、小刻みな段階的目標と実現可能な成果を中心に据えた慎重なアプローチを採用してきたが、企業の間ではAIOpsプラットフォームの採用が急速に拡大している。
AIOpsプラットフォームを導入した企業の多くでは、その利用拡大に伴って、データ管理のコストと複雑さが懸念材料になりつつある。そうした懸念事項には、データ保存の最適化、コストの抑制、ソースにおけるデータ品質の向上、また最近ではデータ転送も含まれる。
企業は、従来の監視ツール・カテゴリをAIOpsプラットフォームに組み込むことで、そのリプレースを進めている。例えば、仮想ネットワーク監視、可観測性 (オブザーバビリティ)、IaaS (サービスとしてのインフラストラクチャ) の監視はAIOpsプラットフォーム内で完全に実現されており、特にIT環境全体をクラウド内に配備している企業ではそうした傾向が顕著である。
企業は、ITオペレーション・マネジメント (ITOM) のさまざまな側面でAIOpsプラットフォームの利用を拡大し、DevOpsとサイト・リライアビリティ・エンジニアリング (SRE) の実践に向けて社内のユースケースを成熟させ続けている。
I&Oとクラウド管理の責任を担うI&Oリーダーは、以下を行う。
価値を定量的に実証できる明確なビジネス成果に焦点を絞り、段階的にその成果を得られるようにする。AIOpsに関するハイプに惑わされないようにする。
AIOpsプラットフォームを、アダプティブな、またはシステム全体志向型の異常検出などのシナリオに活用する。エンティティ中心型の異常検出には、監視ツールの方が適している。
AIOpsプラットフォームを使用する際には、生産性に関する成果をターゲットに定める。例えば、AIOpsプラットフォームを活用してワークフローを強化したり、ITスタッフの効率性を高めたりすることを目指す。
財務、営業、マーケティングなどさまざまな部門に、メタデータや知見をサービスとして提供するためのオペレーション・モデルを構築する。
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