AIOpsの実現

本記事は、英語で公開されているブログ記事の抄訳となります。

CIO、IT部門VP、エンジニアリング部門VPなど、ITのリーダーであれば、AIを活用したIT運用（AIOps）により業界が急速に変革していることにお気付きでしょう。AIOpsソリューションは、効率の向上、ダウンタイムの削減、エスカレートする前に問題を先んじて対処できる予測機能をお約束します。ただし、これらのソリューションの有効性は、データの品質と完全性に大きく左右されます。このブログ記事では、データ品質に関連する課題、オブザーバビリティの役割、AI対応を実現するための手順について説明します。

データの品質と完全性の重要性

AIOpsに関して言えば、データはエンジンを動かす燃料です。メトリクス、イベント、ログ、トレースなどの従来の監視データは不可欠ですが、それらはストーリーの一部にすぎません。AIOpsを最大限に活用するには、リアルタイムかつ高品質のデータが必要です。データが古いまたは品質が低いと、不正確な洞察や誤検知が発生し、最適化やプロアクティブなビジネス成果の機会を逃す可能性があります。

AIOpsにおけるデータ品質の課題

• 量と種類：最新のIT環境では、さまざまなソースから膨大な量のデータが生成されます。このデータを管理し、理解する作業には労力がかかります。
• データのサイロ化：部門やツールが異なると分離されたサイロにデータを保存することが多く、統一された視界を得るすることが困難になります。
• ノイズと冗長性：低品質または無関係なデータを過剰収集するとノイズが発生し、有意義なインサイトを特定することが困難になる可能性があります。
• データの整合性：さまざまなシステムやプロセスをデータが通過する際に、データの正確性と一貫性を確保することが重要な課題です。
• 手動によるプロセス：手動でのデータ入力は本質的にエラーが発生しやすく、重複したレコードや誤ったレコードが作成される可能性があります。

オブザーバビリティの役割

オブザーバビリティは従来のモニタリングを超えて、システムの内部状態に関する包括的なインサイトを提供します。さまざまなソースからの高品質で詳細なデータを活用することで、何が起きているかだけでなく、なぜそれが起きているのかを理解することができます。

オブザーバビリティがAIOpsをサポートする仕組み

• 統合されたデータ収集：オブザーバビリティソリューションは、さまざまなソースからのデータを集約し、サイロを解消し、IT環境の全体的なビューを提供します。
• コンテキストに基づくインサイト：さまざまな種類のデータ（メトリクス、イベント、ログ、トレースなど）を関連付けることで、オブザーバビリティによりインシデントの背後にあるコンテキストを理解することができ、より正確なAIOpsのインサイトが得られます。
• リアルタイム分析：オブザーバビリティツールはリアルタイムのデータ分析を提供するため、プロアクティブに問題を特定し、解決できます。
• 自動化：プロセスの合理化やエラー防止により、データに対する偶発的または意図的なリスクが排除されます。
• データ品質の向上：高度なオブザーバビリティソリューションには、ノイズをフィルタリングして、収集されたデータの関連性および高品質であることを保証する機能が含まれています。

AI対応を実現するための手順

AIOpsの実装を成功させ、その可能性を最大限に引き出すには、データ戦略について慎重に検討する必要があります。AI対応を実現するための重要な手順は次のとおりです。

1. 明確な目標の定義：AIOpsで何を実現したいのかを理解します。ビジネス目標に沿った明確な目標とKPIを定義し、「ブラックボックス」シナリオを排除する透明性の高いアプローチを目指します。
2. データの監査：データの現在の状態を評価します。ギャップ、冗長性、データ品質の改善が必要な領域を特定します。
3. オブザーバビリティの実装：データ収集を統合し、状況に応じたインサイトを提供し、高いデータ品質を確保できる将来性のあるオブザーバビリティソリューション（New Relicのような）を選択します。
4. データガバナンスの確立：データの整合性、品質、セキュリティを維持するためのポリシーと手順を作成します。
5. 継続的な改善：進化するニーズとテクノロジーに適応するために、データ戦略とオブザーバビリティの実践を定期的に見直し、改良します。

データの慎重な取り扱い

データの意図については熟考を重ねることが重要です。収集されるすべてのデータポイントには明確な目的があり、高品質である必要があります。古いデータや無関係なデータ、または未使用のデータを収集すればするほど、ノイズが発生し、運用コストが増加するだけです。有意義なインサイトをもたらし、AIOpsの取り組みをサポートする、関連性のある実用的なデータの収集に重点を置いてください。

AI対応を実現するには、単に最新テクノロジーを導入するだけではなく、IT環境の限界と要望の両方を十分に理解した上で、適切なデータ戦略を立てることが重要です。高品質で完全なデータは、効果的なAIOpsソリューションの礎です。オブザーバビリティを活用し、データ収集を慎重に行うことで、AI対応を迅速に進め、組織のAIOpsの可能性を最大限に引き出すことができます。

ITリーダーとしての役割は、この変革を通じてチームを導き、データ戦略をビジネス目標と確実に一致させ、AIOps実装を成功させるための準備を整えることです。適切なアプローチを取れば、効率、イノベーション、競争上の優位性を促進する強力なアセットにデータを変えることができます。