AIOps とは？
AIOps は、今日の先進的かつ複雑なキャンパス、ブランチ、WFH (在宅勤務) のネットワークにおいてユーザーと IoT の変化し続ける要件に対応する新たな方法です。可視性と自動化により、IT 組織は効率を向上させ、ユーザー・エクスペリエンスを強化するために必要なインサイトを得ることができます。
AIOps の説明
AIOps は、IT オペレーションの AI を意味し、IT チームがネットワークの障害を予測、迅速に対応、さらには防止するために使用できる、ビッグ・データ、分析、機械学習の使用を表すものです。
- 「AIOps」は、2017 年 Gartner 社により作られたもので、アプリケーション環境からデータと情報が管理される方法を表しています。
- AIOps は、管理タスクの自動化とネットワーク・エキスパートの監視を、熟練の IT プロの専門知識と組み合わせて効率を向上させます。
- AI/ML は、ネットワーク・インサイト、セキュリティ目的でのエンドポイントのプロファイリング、ローカルおよびクラウドのアプリケーションの適切なパフォーマンスを確保するために必要な可視化に使用されます。
AIOps の仕組みは？
AIOps は、個々のネットワークとクライアント・デバイスから収集したテレメトリを使用して自動的に問題を検出、原因を特定、最適化ガイダンスをリアルタイムで提供するベースラインを作成します。
AIOps には以下の機能があります。
- ビッグ・データ – 大規模で収集される構造化・非構造化データ。
- 機械学習 – 環境の変化を学習し、これに適応できるアルゴリズム。問題を特定して効果的な解決策を推奨するための要素の変更や新規作成が可能です。
AIOps を選ぶ理由
従来の IT ツールでは、新しいサービス、リモート・ユーザー、IoT デバイス、クラウド技術、データの劇的な増加に対処するために必要なインテリジェンスと自動化を十分に備えていません。
AIOps は以下のメリットを提供します。
- 問題が起こる前に IT チームは障害に対応して防止可能。
- 平均復旧時間 (MTTR) を短縮して IT 効率を向上。
- 不要な要素を識別して除去することにより、優先度の低い問題にかかる IT オペレーションの時間を軽減。
- 最適化のヒントを提供してネットワーク、セキュリティ、アプリケーションの可能性を向上。
AIOps でできること
以下の表は、一般的なネットワーク課題と、AIOps による解決法について説明したものです。
| 問題 | 従来のツールの欠点 | AIOps による解決方法 |
|---|---|---|
ネットワーク構成のコンプライアンスを維持 | 静的デバイス設定では変化するビジネス・ニーズに対応できない。 | AIOps は継続的にネットワーク・オペレーションを監視し、最適化のための変更を推奨または自動適用。 |
変化するビジネス・ニーズに対応 | SLE (Service Level Expectation、期待するサービスレベル) を手動で構成せねばならず、費用と時間がかかる。 | 重要なネットワークしきい値が自動的に定義・監視され、環境の変化に応じて調整される。 |
ネットワークに関する問題を自動解決 | 問題特定はヘルプ・デスクが主に担当するため、費用がかかり非効率的。 | 事前対処的なインサイトにより、ユーザーまたは IoT デバイスに影響を及ぼす前に問題を識別し、ヘルプ・デスクの介入を回避。 |
接続上の問題のレプリケーション | レプリケーションが困難なため、接続問題の追跡に数時間または数日が必要。 | 内蔵データキャプチャを用いた自動の常時監視により、通常時と比較して問題を特定。 |
複雑さを増すネットワーク | トラブルシューティングと最適化のタスクは IT の時間の 50% 以上を消費。 | 障害発生の理由、原因の分析、修復の推奨事項などのインサイトを提供。 |
リソースとスキルの不足 | リソースとトレーニングの不足が常に悩みの種。 | インサイトと検索の機能は、チームのナレッジベースをサポート・強化するよう設計。 |
