AIOps 入門

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

監視のアラートが多すぎて本当に危ない兆候を見落とす、障害のたびに詳しい人を探して過去の対応を掘り起こす。IT 運用の現場のこうした課題に、運用データの分析で手を打つ考え方を一冊で見渡せるのが『AIOps 入門』です。増田みさお、劉功義、伴俊秀、山田大輔 著、澤橋松王 監修で、シーアンドアール研究所から 2023 年 1 月 24 日に発売されました。副題は「AI を用いて IT 運用の効率化・高度化を実現させるための手法」で、AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) を IT 運用に関するデータを AI で分析し、運用の効率化と高度化を実現する手法として紹介しています。

全 8 章の構成、AIOps の定義から近未来の運用まで

目次は CHAPTER 01 から CHAPTER 08 までの全 8 章です。冒頭で AIOps とは何かを整理したあと、「IT 運用が支える現代の暮らし」「IT 運用の課題とあるべき姿」と、運用という仕事の位置づけと課題を先に描きます。そのうえで「AIOps 適用事例」「AIOps で活用される技術・アルゴリズム」「AIOps の実践」と具体の話へ進み、「AIOps 適用のつまずきポイントと解決のヒント」を経て、最後の章「AIOps が拓く近未来の運用」で締めくくります。版元の紹介文は実用例として、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て障害の予兆として知らせること、IT 障害の発生時に過去の類似障害と解決法を提示することを挙げています。注目される理由としては、運用現場に集まるデータをビジネスへの提言に使いたいこと、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たこと、運用現場の IT 人材不足の 3 点を示しています。

運用データに AI を当てるときの考えどころ

AIOps が扱う材料は、監視のメトリクス、ログ、イベントやアラート、チケットの対応記録といった、運用の現場に日々たまっていくデータです。これらを外から観測して内部の状態を推し量るという意味で、オブザーバビリティ の整備と地続きの話になります。固定のしきい値で監視していると、季節や曜日で変わる普段の振る舞いを考慮できず、誤報か見落としのどちらかに寄りがちです。過去のデータから普段の範囲を学ばせて外れを知らせる、同時に鳴った大量のアラートを関連の強い塊にまとめる、似た障害の記録を引き当てて インシデント管理 の初動を速める、といった使い方が AI を当てる典型的な場面です。

運用の課題からつまずきまで、扱う範囲

本書は機械学習のモデルを自分で組み立てる手順書ではなく、特定の製品の設定手引きでもありません。扱うのは、運用の課題から事例、技術、実践、つまずきまでの流れです。