サーバーインフラのDEVOPSより新しい、AIOpsは既に実用化されております。その導入方法。 ~ SUZUKI FRONX. https://neovisionconsulting.blogspot.com/2024/11/suv-20241018.html

2023年1月6日金曜日

サーバーインフラのDEVOPSより新しい、AIOpsは既に実用化されております。その導入方法。

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https://www.sms-datatech.co.jp/column/aiops/

2021.06.03

自動化ソリューション

#IT基礎知識

#業務効率化

AIOpsは、IT化やDX化が国内でも推奨されている
現代社会では無視できないツールの一つです。
AIOpsよって人材不足の解消や業務の効率化を図る
流れはこれからも大きくなると予測されます。
とはいえまだAIOpsの知名度は低く、

「AIOpsを導入して何が変わるのか分からない」
「AIOpsはどのようなことができるのか分からない」
という方が多いのも実情です。そこで今回は、

AIOpsとは何か
AIOpsの活用用途
AIOpsのメリット
導入までの手順

を解説します。
DXやデジタル化を進めたいと考えている方やAIOpsで
業務効率を実現したい方は最後まで読んでいただき、
ぜひ参考にしてみてください。

AIOpsとは

AIOpsとは2018年にガートナー社によって提唱された、
企業が保持する大量のデータをAIに機械学習させて
業務自動化や業務管理の効率化を図るIT運用の手法です。
AIOpsを活用することで複雑なシステム管理の自動化や、
データを活用した効果的な意思決定を判断しやすく
なります。

AIOpsは一般企業だけでなく製造業や医療現場など幅広い
業種でIT運用管理の対応が可能です。
複雑化するデータやシステム管理を効率的に行うのが
AIOpsの大きな特徴といえます。
AIOpsプラットフォームとは

AIOpsと似た言葉に「AIOpsプラットフォーム」
とありますが大きな違いはなく、
AIOpsの機能を備えたツールのことです。
IT運用やセキュリティ管理など各企業の経営課題を
解決できるよう多様化されたAIOpsツールが開発されています。

MLOpsとの違い

MLOpsとAIOpsは似ている言葉ですが意味は全く違います。
MLOpsは機械学習（Machine Learnig）
開発と運用（Operations）チームが、
機械学習の実装から運用までの工程を円滑に進めるための
体制を指します。
AIOpsで機械学習による複雑なシステム管理や問題対処を
簡易的にできるため、MLOpsでの開発も工数の削減や
業務の効率化につながるでしょう。

AIOpsで活用される
5つの用途とは

AIOpsは、さまざまな活用例がありますが、
そのなかでも代表的な活用法として以下の5つがあげられます。

業務の自動化
高度なAIによるパフォーマンス分析
異常値の検知
警告の分析と修復方法の提示
ITサービスマネジメント

以下でそれぞれ解説していきます。

用途1：業務の自動化

AIOpsではデータの自動収集とAIの機械学習による
業務の自動化が可能です。
従来のデータ収集はさまざまな情報元から手動で
情報収集を行なっていたため人的リソースを割かれていました。
しかしAIの機械学習により業務効率が改善され、
生産性の向上にもつなげられるようになります。
たとえばAIOpsでは、トラブル時のアラートも自動化できます。どのような場合にアラートを出せばよいのかを学習させることで
監視システムを自動化できるため、トラブルへの迅速な
対応が可能です。

用途2：高度なAIによる
パフォーマンス分析

複雑化するマーケティング全体のパフォーマンス分析は、
データの増加と多様化により今や人だけで行うのも
難しくなってきています。しかしAIの機械学習により、
迅速かつ効率的にパフォーマンス分析が可能になるのです。
これまで以上に高度なAI技術により、
大規模なデータセットを自動的かつ効率的に
分析することで、既存のデータ分析による課題に迅速に
対応できるようになります。
また、今後起こりうる可能性のある課題点や問題点を
予測し感知させることで、原因の究明や解決にも
素早く対応できるようにも学習させられます。

用途3：異常値の検知

AIによるアルゴリズムを活用して異常値を検知してくれる
AIOpsも代表的な活用法です。
ソフトウェアの異常は、システムダウンなどの明らかな
異常以外の僅かなものは検知が難しく既存のシステムでは
発見が遅れるケースがありました。
AIOpsでは異常値を過去のデータ履歴をもとにアルゴリズムを
作成し、現在のKPIにおけるスコアの異常値を検知して
アラートを出すため迅速な対応が可能です。

用途4：警告の分析と
修復方法の提示

AIOpsはエラーが発生した際の分析と修復方法を
自動で提示することで、問題に対する迅速な原因究明と
対応を可能にします。
従来のシステムであれば、エラーを検知しアラートを
出すだけで、データ分析と修正案の提示ができませんでした。
AIOpsではエラーに関するデータ情報を瞬時に分析し、
対応しなければいけないものと対処するまでもないものとを
振り分けられるため効率的にエラー処理を行えるのです。

用途5：ITサービスマネジメント

AIOpsによるITサービス管理では、サービス設計や構築、
サポートまで包括的にマネジメントできます。
ITサービスはユーザーにとって何が良いサービスと
なり得るのかを思考しなければいけないため、
より良いITサービスの改善も必要です。
そのため、ユーザー情報のデータ分析による
ITサービスの問題点の抽出や改善を効率的に
行わなければいけません。

AIOpsでは、従来のコンピュータシステムに対する
管理ではなく、ユーザーやビジネスに対する
マネジメントが可能なのです。

AIOpsを導入する
3つのメリット

AIOpsを導入することでのメリットは、
主に以下の3つがあげられます。

自動化による生産性の向上
ビックデータの運用業務の負担が軽減
エラー復帰が早くなることでの顧客満足度の向上

以下でそれぞれ解説していきます。

自動化による生産性の向上

AIOpsは高度なAIによる機械学習で単純業務から
複雑なデータ分析までを自動化できるため、
生産性の向上につなげられます。
特に複雑化したビッグデータの分析は、
人的リソースが割かれる代表的な作業だったため、
AIOpsの導入によるデータ分析の効率化はそれだけでも
大きなメリットになるでしょう。
またサービス構築やテストなどの業務は正確性が必要なため、
人的ミスも起こり得る作業と言えます。
しかし、AIによる自動化は正確性も担保されるため
人的ミスの削減も実現できます。

ビックデータの運用業務の負担が軽減

日常的に増えていく収集データを解析するのは、
人的リソースを大きく割く原因にもなります。
しかし、AIOpsによる運用により、
迅速かつ効果的なデータ解析が可能になり、
リアルタイムでの問題提示などができます。
特にビッグデータを抱えるIT の大企業であれば、
複雑化したブラックボックスと化したビッグデータも
データ分析でき、効率的なIT運用が可能になるでしょう。

エラー復帰が早くなる
ことでの顧客満足度の向上

ビッグデータ分析によるリアルタイム表示が可能になると、
エラーが発生した際にも迅速に対応でき、
複数エラーでも優先度をつけて効率的に対処が可能です。
またAIOpsがアラートを出す際には、エラーの原因と
修繕方法を提示するため、問題検知から修繕までを
スムーズに行えます。
失敗しないAIOpsの
導入方法と
3つの手順を解説

AIOpsはただ導入するだけでは高い効果は期待できません。
以下の手順に沿って導入することで
効果的なIT運用ができるようになるでしょう。

手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける

手順2：導入する分野を絞る

手順3：扱うデータ範囲を広げる

各手順をそれぞれ解説していきます。

手順1：システム運用での
課題に優先順位を付ける

まずはITシステム運用での課題点を洗い出し、
AIOpsに適応させるべき課題を調査します。
AIOpsは導入直後からIT運用における全ての業務を
自動化したり効率化させるわけではありません。
問題発生の原因とトリガーをAIOpsに学習させ、
実際にどの程度の精度で感知するかなどもテストしましょう。

手順2：導入する分野を絞る

AIOpsではさまざまなデータ情報を取り込めます。
しかし、全てのデータを取り込もうとすると、
読み込みに時間がかかるだけでなく、
誤った機会学習をさせてしまうなどかえって非効率な
結果になることもあり得ます。
そのため、AIOpsをどの分野に絞って導入するのが
もっとも効果的かを検討することからはじめてみましょう。

手順3：扱うデータ範囲を
広げる

分野を絞り、導入効果が得られたのであれば、
AIOpsを扱うデータ範囲を広げていきましょう。
AIOpsは異なるデータソースから相関するデータや
類似するデータを見つけ出し関連づけるのが特徴です。
そのため、同じデータ範囲内ばかりで活用するのは
効果的でないため、異なるデータ範囲での活用を
おすすめします。

AIOpsの代表的な
ツール4選

AIOpsは世界でもさまざまなツールが開発されています。
そのなかで代表的なAIOpsツールを4つほど紹介していきます。

Splunk（スプランク）

Splunkは2003年に創業されたアメリカ企業「Splunk社」が
開発したAIOpsツールです。医療現場や金融サービス、
公共機関など多種多様な業界業種で使われています。
特にログ解析が得意で異なるデータ群からシステムログの
解析を行い、IT運用管理を自動化させたりシステム運用状況を
可視化させたりできます。
アメリカのビジネス雑誌「フォーチュン」が発表する
急成長企業100社にも選ばれているため、
信頼性も高く代表的なAIOpsツールと言えるでしょう。

OpsRamp（オプスランプ）

OpsRampはアメリカの「OpsRamp社」が開発した
SaaS型のAIOpsです。1000社以上の導入実績があり、
Splunkと並ぶ代表的なAIOpsの一つです。
IT運用サービスに必要な機能が揃っているため、
企業は必要とする機能だけを選び使用できます。
インフラ環境の運用から監視やエラー検知、
対処の自動化などが可能です。
インターネット上のクラウドサービスとして
提供されているので導入しやすく、
小規模企業から大企業まで幅広いユーザーに
活用されているAIOpsです。
Watson OpenScale
（ワトソンオープンスケール）

Watson OpenScaleは世界170ヵ国以上に展開する
「IBM社」が提供するAIOpsツールです。
Watson OpenScaleの特徴として、
AIの運用状況を誰もが正しく判断できるのが特徴です。
AIが正確に運用できているかは専門的知識が必要ですが、
Watson OpenScaleはAIが判定の基準としたデータを
各工程ごとに遡ることができます。
他のAIツールが正しく判定するためのAIOpsツールなので、
導入することでより正確で効率的なIT運用が可能になるでしょう。

SysTrack AIOps
（サイズトラック
エーアイオプス）

SysTrack AIOpsはアメリカのグローバル企業
「Lakeside Software社」が提供するAIOpsツールです。
SysTrack AIOpsはデータパフォーマンスの情報や
システムログなどのさまざまなデータを収集できます。
また、シンプルな階層型アーキテクチャにより
最小限のサーバーでもIT運用ができ、
拡張性にも優れたAIOpsです。

AIOpsによるデータマネジメントが国内DXの鍵

AIOpsはただ導入するだけでは高い効果は期待できません。
以下の手順に沿って導入することで効果的な
IT運用ができるようになるでしょう。

手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける
手順2：導入する分野を絞る
手順3：扱うデータ範囲を広げる

各手順をそれぞれ解説していきます。

手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける

まずはITシステム運用での課題点を洗い出し、AIOpsに適応させるべき課題を調査します。
AIOpsは導入直後からIT運用における全ての業務を自動化したり効率化させるわけではありません。問題発生の原因とトリガーをAIOpsに学習させ、実際にどの程度の精度で感知するかなどもテストしましょう。

手順2：導入する分野を絞る

AIOpsではさまざまなデータ情報を取り込めます。しかし、全てのデータを取り込もうとすると、読み込みに時間がかかるだけでなく、誤った機会学習をさせてしまうなどかえって非効率な結果になることもあり得ます。
そのため、AIOpsをどの分野に絞って導入するのがもっとも効果的かを検討することからはじめてみましょう。

手順3：扱うデータ範囲を広げる

分野を絞り、導入効果が得られたのであれば、AIOpsを扱うデータ範囲を広げていきましょう。
AIOpsは異なるデータソースから相関するデータや類似するデータを見つけ出し関連づけるのが特徴です。そのため、同じデータ範囲内ばかりで活用するのは効果的でないため、異なるデータ範囲での活用をおすすめします。

AIOpsの代表的なツール4選

AIOpsは世界でもさまざまなツールが開発されています。そのなかで代表的なAIOpsツールを4つほど紹介していきます。

Splunk（スプランク）

Splunkは2003年に創業されたアメリカ企業「Splunk社」が開発したAIOpsツールです。医療現場や金融サービス、公共機関など多種多様な業界業種で使われています。
特にログ解析が得意で異なるデータ群からシステムログの解析を行い、IT運用管理を自動化させたりシステム運用状況を可視化させたりできます。
アメリカのビジネス雑誌「フォーチュン」が発表する急成長企業100社にも選ばれているため、信頼性も高く代表的なAIOpsツールと言えるでしょう。

OpsRamp（オプスランプ）

OpsRampはアメリカの「OpsRamp社」が開発したSaaS型のAIOpsです。1000社以上の導入実績があり、Splunkと並ぶ代表的なAIOpsの一つです。
IT運用サービスに必要な機能が揃っているため、企業は必要とする機能だけを選び使用できます。インフラ環境の運用から監視やエラー検知、対処の自動化などが可能です。
インターネット上のクラウドサービスとして提供されているので導入しやすく、小規模企業から大企業まで幅広いユーザーに活用されているAIOpsです。

Watson OpenScale（ワトソンオープンスケール）

Watson OpenScaleは世界170ヵ国以上に展開する「IBM社」が提供するAIOpsツールです。Watson OpenScaleの特徴として、AIの運用状況を誰もが正しく判断できるのが特徴です。
AIが正確に運用できているかは専門的知識が必要ですが、Watson OpenScaleはAIが判定の基準としたデータを各工程ごとに遡ることができます。
他のAIツールが正しく判定するためのAIOpsツールなので、導入することでより正確で効率的なIT運用が可能になるでしょう。

SysTrack AIOps（サイズトラックエーアイオプス）

SysTrack AIOpsはアメリカのグローバル企業「Lakeside Software社」が提供するAIOpsツールです。
SysTrack AIOpsはデータパフォーマンスの情報やシステムログなどのさまざまなデータを収集できます。
また、シンプルな階層型アーキテクチャにより最小限のサーバーでもIT運用ができ、拡張性にも優れたAIOpsです。

AIOpsによるデータマネジメントが国内DXの鍵

AIOpsはただ導入するだけでは高い効果は期待できません。以下の手順に沿って導入することで効果的なIT運用ができるようになるでしょう。

手順1：システム運用での課題に優先順位を付ける
手順2：導入する分野を絞る
手順3：扱うデータ範囲を広げる