システムがオンプレミスとクラウドに散らばり、アーキテクチャが統一されていないといった企業は珍しくない。特に長年にわたってITを活用し、その都度ベストと思われる方法でシステムを構築してきた大企業などでは、メインフレームをはじめ、多くのサーバーをオンプレミスで運用しつつ、クラウドを利用しているケースもあるだろう。
しかし、それぞれのシステムで運用管理の手法、前提となる技術知識、アーキテクチャが全く異なるため、組織はシステム全体の可視化、監視に関わる手作業やコスト、属人的な運用監視といった課題に直面することになる。
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"監視"から"観測"へ
AIを使ってシステム運用管理業務にイノベーションを起こす方法
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AIによる監視データの分析機能を活用するには
こうしたシステム運用管理の複雑化に対しては、オンプレミスとクラウドのハイブリッド環境を統合管理する「オブザーバビリティ（可観測性）」やトラブルの予兆を検知し原因を特定する「AIによる監視データの分析機能」などを活用する仕組みが求められる。
特に昨今ではAI技術が注目されており、システム運用で得られた大量のログをAIに学習させてトラブルの予兆検知に生かすといった手法がよく使われている。しかし、例えば年に数回も発生しないトラブルの原因を特定するといった用途を想定したとき、どのように学習させればよいのだろうか。
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リンク先から入手できる資料では、システムが複雑化する要因と、運用管理の課題を解消するためにAIをどう生かすかについて、インタビュー形式で解説している。AIOpsを実現するソリューションも紹介しており、予測AI・因果AI・生成AIを使い分けるアプローチの詳細が確認できる。特に因果AIが原因を的確に突き止める際の仕組みを詳しく説明しているため、運用管理の担当者にとって参考になるだろう。
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