昨今のIT部門はシステムの運用管理に際し、さまざまな課題に直面している。例えば、クラウドとオープンアーキテクチャを利用したアプリケーションのモダナイズが進む中、複雑化したシステムが十分に可視化できていないケースが挙げられる。また、人手に頼った監視や専門技術者による障害対応など、従来型の体制・手順による業務が続いていることから、高い運用品質を維持することが難しい現場もあるだろう。
一方で、伝統的なインフラ監視だけに頼らず、アプリケーションやユーザー体験の監視、ログ分析などの新しいソリューションを導入してみたものの、十分な成果が得られないといった課題もあるようだ。
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AIOpsに期待されることと導入時の課題
そこで注目されているのが、AI技術を活用してシステム運用管理を高度に自動化する手法「AIOps」である。これにより、インシデント対応の迅速化、ソフトウェアのリリースのスピードアップ、問題の予測と予防的な対処といった観点からの業務改善が期待される。
しかしAI技術を導入する際は、AIのモデルを学習させるために使われるデータの品質をどのようにして担保するか、AIで利用される情報の正確性や品質を高めるには、AIが提供する回答をより説明可能なものにするには、といった課題が立ちはだかる。
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リンク先から入手できる資料では、IT部門が抱える運用管理の悩みに対して、AI技術に期待されることや、AI技術の導入に際して考えられる課題について解説している。また、予測AIが障害の予兆を検知し、因果AIが根本原因を即座に特定し、生成AIが講じるべき対策のガイドを提供するという次世代統合運用プラットフォームがもたらすメリットも確認できるので、ぜひ参考にしてもらいたい。
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