AIOpsとは?IT運用に機械学習を適用させて戦略的にデータを活用する!

2022.11.29

AIOpsとは?IT運用に機械学習を適用させて戦略的にデータを活用する!

企業のDX推進や多様なシステムのデジタル化が求められている今、膨大なデータの管理を効率的に行う「AIOps」が注目されています。

このページでは、AIOpsの概要とメリット、そして仕組みや進め方について解説します。

AIOpsとは

AIOpsとは

まずは、AIOpsの概要と必要とされる理由について解説します。

AIOpsの特徴

AIOpsは、「Algorithmic IT Operations」もしくは「Artificial Intelligence for IT Operations」の略であり、人工知能 (AI) と運用 (Operation)を組み合わせて作られた造語です。

デジタル化が急速に進む今、様々なシステムから集まる膨大なデータの運用に多大なリソースが必要とされています。

AIOpsは、ITの運用業務の一部に機械学習を適用することで、業務の効率化と問題解決につながる手法として注目されています。

ガートナーによって提唱されたAIOps

AIOpsは、リサーチ・アドバイザリー企業であるガートナーによって2017年に提唱されました。

ガートナーは、ITインフラや様々なアプリケーションによるデータが急速に増大していることで、IT運用担当者のリソースを圧迫していることを問題視しています。

AIOpsを実現するプラットフォームを活用することで、IT運用の問題を迅速に解決することができ、組織的にDXを推進できるとしています。

AIOpsはなぜ必要なのか

今では、クラウド技術の普及により多くのAPIが導入され、IoTデバイスの活用やモバイルアプリが進化を続けており、企業に集まるデータの活用が急務となっています。

また、社内でも部署ごとに異なるツールを独自のルールで運用している場合があり、一元管理が難しく、IT部門が管理しきれていない課題があります。

そして、エンジニアが対応しなければならないアラートが過剰に出ることに疲弊してしまう「アラート疲れ」によって、重要な警告を見落としてしまい、大きなインシデントにつながるリスクも秘めています。

そこで活用したいのがAIOpsです。
AIOpsを導入して機械学習にデータやアラートの管理を任せることで、エンジニアがより付加価値の高い業務に注力することができると期待されています。

ちなみに、似た用語として「MLOps」がありますが、MLOpsは機械学習をIT運用だけでなく、ビジネスに適用させることを目指すものであり、AIOpsよりも広範囲に及ぶ考え方を指します。

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AIOpsで実現できることと導入メリット

AIOpsで実現できることと導入メリット

次に、AIOpsを導入することで実現できることやメリットについて解説します。

処理速度・正確性の高さにより生産性の向上につながる

AIOpsは、迅速かつ正確に膨大なデータを分析することができます。

また、アラートが鳴る基準と条件をAIが学習して自己判断するため、不要なアラートを削除しつつ、システムダウンのリスクを回避することができます。

そしてAIOpsは、自動化によってサーバーの構築からデプロイといった作業工程や、過去の運用データに基づいてパフォーマンスを向上させることも可能にします。

このように、運用担当者の負担を軽減させながら生産性を高めることができるため、結果的に顧客満足度の高いサービスの開発につながります。

複数のシステムのリアルタイムなデータを分析できる

企業のシステムには、クラウドやサーバー、コンテナ、ネットワーク機器、セキュリティ機器など、様々なデバイスのデータが集約されています。

AIOpsはAIが最新のデータを集約しながら分析していくため、企業は顧客ニーズの変化に迅速に対応することができます。

例えば、小売業界でAIOpsを導入する場合、販売ツールは実店舗のほか、Webサイトやモバイルアプリなどがあります。

全ての小売チャネルから得られるデータを一つに同期することで、顧客の個人情報を保護しながら購入傾向や嗜好、流行を把握しやすくなり、パーソナライズしたサービスを提供することにつながります。

ワークフローの確立とコラボレーションの強化

AIOpsを導入すると、情報システム部門が各部門と連携しながらデータの共有を行う仕組みが整い、データを戦略的に活用するワークフローを確立することができます。

また、リモートワークによって勤務地が離れている場合でも、AIOpsによってワークフローが確立されていれば、必要な情報をスムーズに共有することができます。

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AIOpsを活用して開発を効率化させる!

AIOpsを活用して開発を効率化させる!

最後に、AIOpsを構成する仕組みと活用シーンを解説しながら、AIOpsの導入を進めるコツを解説します。

AIOpsの仕組みと活用シーン

AIOpsは主に次の要素で構成され、以下のような活用ができます。

<AIOpsの構成要素>

  • 膨大なデータソース:ストレージ、サーバーなどのログ、ジョブデータなど
  • ビッグデータ:Elastic Stackなどリアルタイムでデータを処理するツール
  • ルールとパターン:規則に基づき、データの異常を見極める
  • 機械学習:アルゴリズム的解析を使用してデータの関連性やインサイトを発見する
  • ドメインアルゴリズム:ルールとパターンを理解し、非構造化データの関連付けや不正行為への警告などを行う
  • AIによる自動化:機械学習で得た結果とAIを利用して、特定の問題に対して自動的に対応する

活用シーン1:パフォーマンスの分析と監視
従来のログやアラートの監視・分析を行うツールは、アラートを発する基準や分析方法を事前に定義する必要があり、ビジネスの変化に迅速に対応できないという問題がありました。

機械学習に過去の問題のパターンを発見させることで、今後発生しうるインシデントを予測し、予防しながら現システムのパフォーマンス向上を目指すことができます。

活用シーン2:異常検知の自動化
従来は、システムの条件によって「異常」の基準が異なっていても、それをシステムが選別することはできなかったため、異常を検知するたびに大量のアラートが発されていました。

そして、その都度エンジニアがすぐに対応すべきアラートかどうかを見極めていたため、エンジニアのリソースが足りないという課題がありました。

AIOpsを導入すると、過去のデータを比較分析して指標を学習するため、一定の条件の中で数値を超えた場合のみの異常を検知することが可能になります。

活用シーン3:ITサービス管理(ITSM)
「ITサービス管理(ITSM)」とは、企業のITシステムの構築から運用保守に至るまでのプロセス全般を指します。

これにAIOpsを活用すれば、ストレージのリソース管理やパフォーマンスの維持などを自動的に行うことができ、システムの利用状況や問題解決を適切に実施することができます。

AIOpsの導入を成功させる進め方

AIOpsプラットフォームは、3つのステップで導入を進めます。

STEP1:スモールスタートから始める
社内システムがサイロ化していて、部署によってデータの保存形式が異なる場合は、形式を統一し、データを一元的に取り込めるように認識を共有する必要があります。

その前段階として、システムの狭い範囲かつ重要度の低いアプリケーションからAIOpsプラットフォームの導入を始めると、導入後の効果をイメージすることができます。

STEP2:データの取り込みを行い、分析する
データの一元化に向けて体制が整った後は、解決したい課題に合わせて過去のデータやストリーミングデータを取り込み、データを相関付けて分析を行います。

例えば、顧客満足度を向上させたい場合は、アプリケーションのログを取り込み、根本原因の分析を進めていきます。

STEP3:適用範囲を拡大し、最適なプラットフォームを活用する
狭い範囲でのAIOps適用が成功した後は、適用範囲を徐々に拡大していきます。

AIOpsプラットフォームには、リアルタイム分析が可能なものや非構造化データを扱えるもの、相関分析機能が備わっているものまで様々な種類があります。

オープンソースの機械学習ソフトウェアもあるので、いろいろ試して実験してみると自社に合うプラットフォームを適用できるでしょう。

また、AIOpsはビジネスアナリティクスの統計分析など、IT以外の領域においても活用できるので、部署を越えて最適な活用方法を検討すると成功につながります。

まとめ

AIOpsとは?IT運用に機械学習を適用させて戦略的にデータを活用する! まとめ

AIOpsについてまとめると、IT運用に機械学習を適用することで、業務の効率化と問題解決につなげる手法を指します。

システムの多様化によって膨大なデータを効率的に分析し、その結果を
IT運用に活かす必要性が高まっていることや、アラート検知の性能を高める必要があることがAIOpsが注目される理由といえます。

AIOpsを導入することで、複数のシステムから膨大なデータを迅速に分析し、開発の生産性を高めることができます。また、アラート検知の性能を高めることで、エンジニアは付加価値の高い業務に集中できる点もメリットです。

AIOpsは、ビッグデータや機械学習、ドメインアルゴリズムなどから構成され、ITサービス管理(ITSM)の効率化にも役立ちます。

AIOpsプラットフォームの導入を成功させるには、スモールスタートから始めて少しずつ適用範囲を広げ、自社に合う最適なプラットフォームを活用していくといいでしょう。

自社のデータの管理にかかる負担を減らしたい場合や、機械学習を活用して戦略的に社内のIT運用を行いたいという方は、ぜひAIOpsの導入を検討してみてください。

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