AIOps 入門(エイアイオプス)

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) とは、 IT 運用に関するデータを AI を活用して分析し、 IT 運用の効率化・高度化を実現させるための手法です。たとえば、ネットワークのレスポンスが普段より遅いことをいち早く検知し、障害の予兆として知らせる、 IT 障害発生時に過去の類似障害と解決法を提示する、などの実用例があります。
AIOps が注目されはじめている理由として下記が挙げられます。
・運用現場に集まるさまざまなデータをビジネスへの提言に利用したい
・ AI 技術を取り入れたツールが手軽に使えるようになってきている
・運用現場での IT 人材不足

本書では IT の現場が抱える課題なども交え、 AIOps の適用事例や、 AIOps で活用される技術、 AIOps の実践や適用する際のポイントなどをわかりやすく解説します。
CHAPTER 01 AIOPs とは
CHAPTER 02 IT 運用が支える現代の暮らし
CHAPTER 03 IT 運用の課題とあるべき姿
CHAPTER 04 AIOps 適用事例
CHAPTER 05 AIOps で活用される技術・アルゴリズム
CHAPTER 06 AIOps の実践
CHAPTER 07 AIOps 適用のつまずきポイントと解決のヒント
CHAPTER 08 AIOps が拓く近未来の運用

監視アラートの洪水、属人化した障害対応、慢性的な人材不足。 IT 運用の現場が抱えるこうした課題に対し、運用データを AI で分析して効率化・高度化を図る手法が AIOps です。ネットワークの応答が普段より遅いことをいち早く障害の予兆として検知したり、障害発生時に過去の類似事例と解決法を提示したりといった応用が含まれます。本書はこの分野を日本語でまとめた入門書で、増田みさお氏、劉功義氏、伴俊秀氏、山田大輔氏の共著により 2023 年 1 月にシーアンドアール研究所から刊行されました。

全 8 章の流れは、 AIOps の定義から、 IT 運用が支える社会と運用現場の課題、適用事例、活用される技術やアルゴリズム、実践の進め方、そして導入時のつまずきポイントと解決のヒントへと展開します。ツールの操作手引きではなく、どの業務のどの課題に AI を当てはめると効果が出るのかという適用判断の視点で書かれているのが実務的です。

機械学習の専門知識は前提とされず、運用業務の経験があれば読み進められる難易度です。監視やインシデント対応を担うインフラエンジニアや運用チームのリーダーが、 AI 導入の企画を立てる前の共通言語づくりに使うと効果を発揮します。流行語として聞き流してきた AIOps を、自分の現場の言葉に翻訳できるようになる読書です。