AIOpsとは何か？

ステップ1：運用データの収集と準備

チェックアウトのスローダウンを早期にキャッチするため、AIOpsプラットフォームはウェブサーバー、API、データベースからライブメトリクスをインジェストします。

リアルタイム・ビューを構築するために、レイテンシー・データ、トランザクション・エラー、システム・ログをクリーン・アラインメントし、検出モデルが一貫性のある信頼性の高いシグナルを分析できるようにします。

ステップ2：複雑なシステムの異常を発見する

トラフィックがピークに達すると、プラットフォームは、学習したベースラインと比較して異常なチェックアウト応答時間を検出する。

AIエージェントは、限界に達する前にこれらの異常を強調し、速度低下に早期に対処することを可能にする。

エージェントはAIOpsstack1ピースに過ぎないが、このAIエージェント構築ガイドでは、AIエージェントがどのようにシグナルを推論し、意思決定を行う構造になっているかを説明する。

一部のプラットフォームは、クラウドインフラ、ネットワーキング、データベースなどのドメイン専用に訓練されたAIエージェントを配備し、精度を高めている。

ステップ3：環境間でインシデントをリンクする

このプラットフォームは、チェックアウトの待ち時間の増加を、同時に発生するデータベース・クエリの遅延やネットワーク・パケット損失と関連付ける。

AIエージェントは、関連するシグナルを推論し、インシデントの全容を再構築し、スローダウンの原因が、孤立したフロントエンドの問題だけでなく、システム全体に広がるバックエンドのストレスにあることを特定することで支援する。

これらの機能は、AIエージェントのオーケストレーションの一形態を反映しており、専門化されたモデルが連携してインシデント状況の全体像を構築する。

よくある例としては、ユーザーがチェックアウトエラーに遭遇し、その根本的な原因がアプリケーション自体ではなく、AWSインスタンスの障害にさかのぼるような場合だ。

ステップ4：重要なイベントに自動的に対応する

AIOpsプラットフォームは、AWSインスタンスの障害がチェックアウトのパフォーマンスに影響を及ぼしていることを確認すると、事前に定義されたアクションをトリガーする。

これには、チェックアウトAPIの自動スケーリングやデータベーストラフィックの迂回などが含まれ、完全な障害が発生する前にプラットフォームを安定させるのに役立つ。

ステップ5：継続的なモデルの学習とチューニング

解決策がシステムに伝達された後、交換全体からの運用フィードバックが異常検知モデルを再トレーニングする。

このフィードバックは、AIエージェントがインシデントをより効果的に推論し、より適切な自動応答を決定するのにも役立つ。

これにより、AIOpsプラットフォームは初期の異常をより的確に発見し、関連するイベントをより正確にリンクさせ、環境が進化し続ける中でより効果的な自動応答をトリガーすることができる。

システムの健全性を監視し、インシデントを検出する

AIOpsは、APIパフォーマンスの低下やバックエンドのひずみなど、不安定性の兆候を早期に発見し、ユーザーや重要なサービスに支障をきたすような障害に拡大する前に問題を発見することができます。

オープンソースのAIOpsプラットフォームであるKeepの共同設立者、マトヴェイ・ククイはこう言う、

常に何かが起きているような大規模な企業インフラを管理する場合、何千ものイベントを扱うことになる。

AIOpsプラットフォームは、チームが最も重要なインシデントを把握できるよう支援します。

ネットワーク・パフォーマンスの最適化

モニタリングが早期警告の兆候を浮き彫りにする一方で、AIOpsはさらに進んで、状況が変化する中で速度と可用性を維持するためにネットワーク経路を動的に最適化する。

ノード間の負荷分散、緊張時のネットワーク・ルートの調整、重要なアプリケーション・トラフィックの優先順位付けを支援し、待ち時間を最小限に抑えてサービスの中断を回避します。

サイバーセキュリティ防御の強化

AIOpsは、運用とセキュリティのシグナルを相関させることで、従来のモニタリングを回避する隠れた脅威を明らかにする。

環境内の横方向の動きを検知し、新たな攻撃パターンに迅速に対応することができる。

リソースとキャパシティ・ニーズの予測

稼働中のシステムの健全性を管理するだけでなく、AIOpsはチームが将来の成長を計画するのを支援する。

いつ、どこで容量が必要になるかを予測することで、よりスマートなインフラの拡張と長期的なリソース計画が可能になる。

1.システム監視と観測可能性データの一元化

AIOpsには、システムの完全なリアルタイム・ビューが必要です。ログ、メトリクス、トレース、イベントを単一の観測可能なレイヤーに統合します。

監視範囲のギャップやツールの断片化は、パターン認識やインシデントの検出を弱めます。観測可能性を強化することで、AIOpsプラットフォームは正確な洞察を提供するために必要なシグナルフローを得ることができます。

2.インシデント管理プロセスの標準化

明確なエスカレーション・パスがなければ、AIOpsは解決ステップを効果的に自動化できず、混乱と幻覚を招く。

AIOpsは既存のインシデント管理にプラグインされるため、自動化レイヤーを追加する前に、安定性と一貫性が重要になる。

3.高品質なオペレーション・データ・ストリームの構築

AIOpsモデルは、異常を確実に認識するために、リアルタイムで正規化された入力に依存する。

チームは、取り込みの質を検証し、イベント・フォーマットを標準化し、冗長なメトリクスや価値の低いメトリクスを一掃して、信頼できる運用データ基盤を構築しなければならない。

4.デプロイ用の初期ドメインを選択する

環境全体にわたってAIOpsを立ち上げると、コントロールできないまま不必要な複雑さが生じる。 

ネットワーク・モニタリング、クラウド・インフラストラクチャ、アプリケーション・ヘルスなど、重点的な運用領域から始める。

狭い範囲をターゲットにすることで、モデルのチューニングが早くなり、初期結果の測定が容易になり、後のスケーリングがスムーズになる。

5.現実的なAIOpsへの期待に関するチームの調整

AIOpsは検知とトリアージをスピードアップさせるが、自動化されるべきものに対する明確な期待を持つことで、無計画に人間の判断を置き換えるのではなく、サポートし、力を与えることができる。

TIAAのシニア・ディレクター、ジェイ・ルドラチャールはガートナーにこう説明している、

最終的に、私たちの最大のメリットは何でしょう？顧客と接する停電やダウンタイムを可能な限り減らし、先手を打つことです。"

そのような考え方を持つことで、チームは自動化できないもの、あるいは自動化する必要のないものに対して自動化を追い求めることを避け、代わりにユーザーへの影響を軽減する真のペインポイントの解決に集中することができる。

6.AIOpsソリューションを慎重に評価する

すべてのAIOpsソリューションがすべての環境に等しく適合するわけではない。評価は、観測可能性の統合、自動化の柔軟性、実運用への適応性に重点を置くべきである。

AIOpsの認定資格はいくつか存在するが、正式な資格よりもプラットフォームの知識とアーキテクチャの適合性が重要である。データ・アーキテクチャとシステム・ニーズに合致したソリューションを選択する。

1.ページャーデューティ

PagerDutyはリアルタイムのインシデントレスポンス、自動化、イベントインテリジェンスにフォーカスしたAIOpsプラットフォームです。監視ツール、観測可能プラットフォーム、オンコールチームを接続し、問題の検出、診断、対応を迅速化します。

JiraやServiceNowのような統合されたITSMツールを通じて、アラートが自動的にインシデント・チケットを生成し、エスカレーションする。

AIによるイベント相関を利用して、ノイズを減らし、重要なインシデントを浮上させます。チームは自動化されたワークフローを設定し、アラートの充実、アクションのトリガー、重大性に基づくエスカレーションを行うことができます。 

PagerDutyは、Slack、ServiceNow、Jira、Datadog、AWS CloudWatchなどのツールとの統合をサポートしています。イベントオーケストレーション、適応学習モデル、レスポンスプレイブックは、チームがインシデントをプロアクティブに管理するのに役立ちます。

主な特徴

• リアルタイムのイベント相関とノイズ除去
• ランブックとダイナミックルーティングによるインシデントレスポンスの自動化
• AIベースの異常検知とアラートのグループ化
• モニタリング、チケッティング、コラボレーションツールとの統合

価格設定：

• フリープラン小規模チーム向けの基本的なインシデント管理
• プロフェッショナル：21ドル/ユーザー/月-オンコール・スケジュールとアラート・グルーピングを追加
• ビジネス: $41/ユーザー/月 - イベントオーケストレーションと自動化機能を含む
• エンタープライズ大規模オペレーションと高度なコンプライアンスに対応したカスタム価格

2.Botpress

Botpress 、チームが運用ワークフローをオーケストレーションし、インシデント対応を自動化し、環境全体のインフラストラクチャ・イベントを管理できるように支援する、コード不要のAIエージェント・プラットフォームです。

リアルタイムのシステムシグナルを統合するために構築されたBotpress エージェントは、Slack、Jira、GitHub Actions、Grafana Cloud などのツールを横断して、アラートのトリガー、チケットのオープン、問題のエスカレーション、解決手順の自動化を行うことができます。

静的なパイプラインに依存する従来の監視スタックとは異なり、このプラットフォームでは、AIエージェントを使用して、最新のAIワークフロー自動化環境の中核要件である、ライブのシステム状況に基づいて運用フローを調整することができます。

インフラ運用のオーケストレーション・レイヤーとして機能し、チームはチャット環境から直接、エスカレーションの管理、意思決定の自動化、システム・アクションの制御を行うことができる。

主な特徴

• エージェント、API、イベントワークフローのノーコードビルダー
• パイプラインシグナルとインシデントトリガーのWebhook APIサポート
• 動的エスカレーションのためのメモリと条件付きルーティング
• 社内向けアプリと一般向けアプリのマルチチャネル展開

価格設定：

• 無料プラン：月額$0、AI利用料$5
• Plus：月額89ドル - ライブエージェントルーティングとフローテストを追加
• チーム：月額495ドル - SSO、コラボレーション、アクセスコントロール用
• エンタープライズ規模とコンプライアンスを考慮したカスタム価格

3.Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) は、複雑な IT 環境のシステムの健全性を監視し、イベントを相関させ、停止を予測する観測可能な AIOps プラットフォームです。

これらの機能は、リアルタイム信号相関が大規模ネットワークのアップタイムを維持するために重要である電気通信シナリオのAIにおいて特に価値がある。

機械学習主導の分析を使用して、異常を検出し、サービスの依存関係を追跡し、ビジネスへの影響に基づいてインシデントに優先順位を付けます。ITSIは、メトリクス、ログ、トレースを統合ビューに統合し、チームにシステムパフォーマンスの完全な可視性を提供します。

ITSIの予測分析はサービス低下を予測するのに役立ち、イベント相関エンジンはアラートノイズを減らし、実用的なインシデントを浮上させます。

主な特徴

• メトリクス、ログ、トレースにわたる統合モニタリング
• サービス依存マッピングとヘルススコアリング
• 停電の早期発見のための予測分析
• イベント相関とクラスタリングによるノイズ除去

価格設定：

• データ取り込み量とユーザーニーズに基づいたカスタム価格設定
• 通常、Splunk Cloud または Splunk Enterprise の一部として販売されます。

4.IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOpsは、IBMが開発したモジュール式のAI主導型IT運用プラットフォームだ。ハイブリッド環境やマルチクラウド環境において、運用チームがインシデントを検出、診断、解決できるように設計されている。

オープンスタンダードに基づいて構築され、IBMのCloud Pakスイートの一部であるCloud Pakは、説明可能なAIとポリシーベースの自動化を活用し、アラート疲労を軽減し、根本原因を明らかにし、システムのアップタイムを改善します。

このプラットフォームは、関連するアラートをグループ化し、リアルタイムで異常を検出し、ランブックと統合ポリシーを使用して解決を導く。

ServiceNow、IBM Db2、Netcool/Impactなどのツールと接続できるため、既存の投資を放棄することなく運用stack 近代化を目指すチームに最適だ。

主な特徴

• インテリジェントなアラート相関と根本原因の検出
• リアルタイムの異常検知とノイズ抑制
• 条件付き実行によるポリシー駆動型ワークフロー
• ITSMプラットフォーム、観測可能性ツール、IBMシステムとの統合

価格設定：

• 導入規模に応じたカスタム価格

5.イグニオ

Ignio by Digitateは、AI、自動化、分析を組み合わせてIT運用上の問題を検出、診断、修復するAIOpsプラットフォームです。システムの動作を学習し、インシデントをプロアクティブに管理することで、自律的な運用に重点を置いている。

イグニオの強みは、システムをマッピングし、障害を予測し、手動による介入を待つことなく自己回復アクションを引き起こす、ブループリント駆動型モデルにある。

ServiceNow、AWS、Azure、SAP環境などの企業ITシステムとの統合をサポートしている。

Ignioは、予測分析と自動化を融合させることで、オーバーヘッドを増やすことなく、ダウンタイムの削減、リソース利用の最適化、運用の拡張を実現します。

主な特徴

• 学習されたシステムパターンによる自己回復型インシデントレスポンス
• 動的依存関係マッピングと予測分析
• 定型業務の自動化
• クラウド、ERP、サービス管理プラットフォームとの統合

価格非公開

自分の組織がAIOpsの準備ができているかどうかを判断するには？

もしあなたのチームがアラートに溺れ、サイロ化されたモニタリング・ツールをやりくりし、問題を予測するのではなく、問題に対応しているなら、準備はできている。すでに確かな観測能力とクリーンな運用データがあれば、それも役に立つ。

AIOpsに関する一般的な誤解とは？

多くの人はAIOpsが人間の代わりになると思っているが、そうではない。むしろ、ノイズをフィルタリングし、パターンを発見し、迅速な対応を支援するスマート・アシスタントのようなものだ。

AIOpsはエアギャップやオフラインの環境でも機能するのか？

それは可能だが、いくつかの制限がある。オンプレミスのAIOpsツールが必要だが、リアルタイムのクラウド・アップデートや外部のインテリジェンス・フィードにはアクセスできない。

AIOpsプラットフォームにおけるAIエージェントによる意思決定は誰のものなのか？

最終的にはオペレーションチームが行う。AIエージェントは洞察と自動化を通じてサポートを提供するが、オペレーション・チームはルールを定義し、アクションを検証する。

AIによる業務上の意思決定において、説明可能性はどのように確保されるのか？

優れたAIOpsプラットフォームには、ログ、因果関係グラフ、または平易な言語による要約が含まれており、なぜ何かがトリガーされたのかを説明するため、なぜAIがそのような行動をとったのかを推測する必要がなくなる。