「AIOps」の肝　システム運用における機械学習の活用法【後編】

AIにシステムを任せるのは危険？　部分的なシステム自動化が無難なのか

企業のシステムが複雑になる中で、機械学習をシステム運用に取り入れることが重要になってきた。全てを機械学習モデルに任せることは簡単ではないが、部分的に活用するだけでもメリットを享受できる可能性がある。

　機械学習を活用したインシデント管理は、1980年代に流行した「ルールベースのAI（人工知能）システム」に似た問題解決がルーツだ。ルールベースのAIシステムは、事前に登録した判断基準を基にして判断する仕組みだ。そうしたシンプルな仕組みは、ログやシステム性能などのデータを使用した機械学習モデルの開発によって、データに基づいて動くように進化する。例えば過去のインシデント発生時のデータを基にして、設定変更が特定のインシデントの要因になるのかどうかを機械学習モデルは予測する。

　とはいえ機械学習を使ったシステム運用は発展途上にあり、初歩的なところにとどまる手法もあれば、広範な範囲を自動化する手法までさまざまだ。

機械学習によるレベル別のインシデント管理

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