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AIOpsとは?機能や用途、導入のメリットと導入事例についてわかりやすく解説

2024.1.31
AIOps

皆さんはAIOpsをご存じですか?AIOpsはITの運用を行う上で必要とされる手法と言えます。このAIOpsがあるかないかで、開発の現場に様々な影響が生じると言われています。

本記事ではAIOpsとは何かを中心に、AIOps導入におけるメリット、導入事例などをご紹介していきます。

AIOpsとは?

AIOps

AIOpsとは何か、まずはAIOpsの概要などをご紹介します。

AIOpsの概要

AIOpsは、AIや機械学習を活用しながらITの仕事を自動化する、もしくは効率化するための運用方法を表します。ITインフラを管理する際にAIを活用していくために行われるオペレーションの手段がAIOpsです。

このAIOpsでは、たくさんのデータを自動で分析していき、その傾向を探る際などに用いられます。今現在の問題、将来克服すべき課題を予測できること、そして、AIが変な動き方をしないように監視する際に、効率よく取り組めるようにすることができます。

AIOpsの歴史

AIOps

AIOpsの考え方は2016年に登場し、AIOpsのプラットフォームが登場した際にAIOpsの意義が紹介されています。当時AI・ディープラーニングが様々な企業で導入されてきた時代であり、ビッグデータも多く集まるようになり、どのように扱っていけばいいのか、試行錯誤を重ねている段階でもありました。

AIを活用してITインフラを維持していく際などにどのような形で取り組んでいけばいいのか、AIOpsの登場により、効率的な運用が行えるようになったと言えるでしょう。

AIOpsに期待が集まる理由

AIOps

AIOpsが導入される背景には、いくつかの期待があります。その期待についてご紹介します。

AIの特性を運用に取り入れる

AIOpsへの期待として、AIの特性を活かしてIT運用を行っていきたいというものです。AIの特徴といえば、人力では想像もつかないくらいの処理能力の高さと正確さです。それぞれの特性をIT運用に活用していくことで、日々複雑化するIT運用をしやすくすることができます。

今まで用いられてきたツールでIT運用に挑むには限界があるくらいに、IT運用は複雑になってきています。その結果、専門性も問われ、その人でなければ仕事が回らないという状況になってしまっているケースも少なくありません。AIを活用してIT運用をうまくしたい、それが期待につながっています。

AIOpsを構成する機能

AIOps

AIOpsを構成する機能にはAIの他にも、機械学習や自動化などがあります。これらの機能を最大限に活用していくことでIT運用が行えるようになるのです。

そもそもAIOpsは、膨大なデータやツールを集めて管理を行い、自動化を行いたい分野にターゲットを絞って分析や学習などを行っていきます。AIOpsでは何か異常が見つかった際にアラートを発していく機能がありますが、この機能を活用するには何をもって以上とするかという定義を定める必要があるのです。

この定義を定めるにはデータを集めて分析を行い、異常値をたたき出してしまう原因などを探っていくことになります。そのためにもAIや機械学習などの機能は欠かせません。そして、継続的に学習を行っていき、アルゴリズムを変化させていくこともできます。

システムを1度作ったら終わりという時代は、まだまだテクノロジーの進化スピードが緩やかだった時代のことであり、今の時代においては致命的なことになりかねません。高速化する進化に対応するにはAIOpsは必要不可欠なのです。

AIOpsの用途

AIOps

ここからはAIOpsの利用する用途について、いくつかご紹介します。

システムのパフォーマンス監視

IT運用を行う中でシステムが正しく動いているのか、うまく作動しているのか、システムのパフォーマンスについてAIを活用して監視していく際に用いられます。

例えば、同じシステムを使って運用していくと、次第にシステムが処理する量は増えていきます。すると、今までは全く問題なく処理できていたのに、キャパシティーがオーバーしていくと段々と期待される動きができなくなってくることがあるのです。

一方で、パフォーマンスが落ちてきたと判断するのもこれまでは人間が行ってきたため、時折発見が遅れることもありました。早期発見を行って対応を行っていく際にAIOpsが便利です。人間が逐一チェックをしなくても、AIで事足りるようになります。

異常検知

AIOps

運用をしていく中で、時に傾向から大きく外れてしまうことが出てきます。尋常ではない数値を出してしまう場合など、明らかに異常が見つかる場合もあります。その際にすぐ察知するのが異常検知です。

特に法則性などがあるシステムでは、異常な数値を出してしまう時点で何らかの問題が生じていると考える方が自然です。こうした動きを見出すのもAIOpsの役割と言えます。

原因究明のための分析など

AIOpsは基本的にシステムの監視などを行うために導入されますが、システムの監視以外にも用いられます。特に効果的なのは障害が発生した際に行われる原因究明のための分析です。

障害が発生したらいかに対応するべきかを考えなければなりません。その際に過去の傾向からその原因を探ることも必要になるでしょう。この分野も専門的な知識を持つ人に委ねる要素が強くあったため、AIを活用することで特定の人物だけに負担が掛かる状況を避けられます。

AIOps導入のメリット

AIOps

AIOpsを導入するとどのようなメリットがあるのかについて解説します。

コストの削減

AIOpsを活用することで、コストの削減につなげられます。実際にITインフラを運用する際には様々なタスクをこなす必要がありますが、人員は有限なので、本来高度なことをやるべきなのに、基本的なことをせざるを得ないという状況があります。

結果的にマンパワーで回そうとしても、コストに跳ね返ってくることは明白です。そこでAIOpsを導入することで、プラットフォームに任せるべきところはプラットフォームに任せて、高度なことに集中するという、効率的な運用ができるようになります。 

将来に備えた予測ができる

AIOps

ビッグデータを活用するためにAIや機械学習を行う際、せっかく傾向が出ているのに人間がその傾向を見逃してしまうことがあります。この見逃しが後々問題になるなど、大きな混乱を生むきっかけになる場合もあるのです。

こうした見逃しを防ぐためにあるのがAIOpsです。見逃した部分をAIOpsが検出し、その対処を行っていくことができます。

効率よく運用できる

ITの運用を行っていく中で、長年携わってきた人物の経験などで管理されてきたケースが少なくありません。もちろんその場合でもうまく回っていればいいですが、効率よく運用するとなると、できる限り自動化を行うのがあるべき姿と言えます。

その点、AIOpsであればAIを活用して自動化を目指していくことが可能です。加速度的な進化を遂げるIT運用の世界では、とにかく色々な技術が登場し、運用自体も複雑になりつつあります。エラーを起こさないためにもAIの力を借りることは大切なことです。

特定の人物だけが同じ仕事を担い続けることは緊急時においては大きな損失を生むこともあります。こうした事態を避けるためにもAIOpsは必要です。

AIOpsの導入事例

AIOps

ここからはAIOpsを実際に導入している企業についてご紹介していきます。

Carouselの場合

アメリカにある技術コンサルティング会社であるCarousel社は数百万台のデバイスを運用しており、日々様々なアラートが発生しています。そのアラートの数は数十万件と非常に多く、人力で監視するのは大変です。

そこでCarousel社はAIOpsを導入し、アラートによって生じるノイズを大幅に削減することに成功しています。アラートの発生によってその都度人員を割く必要があった中で、AIOpsを導入することでその労力を減らすことができています。

何十万件に対応するには人を増やすなど様々な手が必要ですが、AIOpsでノイズを減らせたことで必要以上に人員を利用する必要がなくなっています。人が監視するには限界がある中で、AIOpsに切り替えたことで信頼性が上がっているという結果にもつながっているのです。

製造業者の場合

AIOps

製造業者の工場では、不良品を見つけたらすぐに異常かどうかを判断する異常検知のAIが導入されているのが一般的になっています。

しかし、実測値、設定値、理想値は時にズレが生じてしまうことがあり、このズレは人の手によって修正されてきました。AIOpsによって、人の手がなくても、補正値を予測できるようになっています。

まとめ

世間一般においては、AIOpsはあまり知られていません。AIとついているので、AIに関する何かという認識はあるでしょう。ただ、知名度の割にAIOpsが担っている仕事はなかなかに重要であり、複雑化するITインフラにおいては絶対に必要と言っても過言ではない存在と言えます。

特にAIや機械学習が全盛で、更なる技術革新が見込まれて年々進化スピードが早まっている今だからこそ、導入は必須です。またこれだけ進化しながら、専門的な知識を有する人材が限られていることもAIOpsの導入を検討するべき要因と言えます。

万が一、人材が流出すれば大変な事態を招くことも十分に考えられます。誰かが抜けて組織が回らなくなる状態は危険です。こうした状態を避けるためにもAIOpsを活用していくことは、企業にとって大切なのです。

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