運用管理市場では、AI技術を活用した「AIOps」が盛り上がりを見せている。ただし中には、採用している技術が本当にAI技術かどうか疑わしい製品もある。真のAIOps製品かどうかを見極める、5つの特徴を紹介する。
人工知能（AI）技術を利用しないITシステムでも、あたかもAI技術を利用するかのように宣伝しているものは少なくない。機械学習などのAI技術やビッグデータを使用し、IT運用の業務効率を上げる「AIOps」製品にも、これは当てはまる。真のAIOps製品と模倣製品を判別する基準はどこにあるのだろうか。
この違いを示す例を1つ紹介しよう。
子どもはよく、火の扱いについて忠告を受ける。「触るとやけどをするから触らないように」と。この忠告に耳を傾ける子どもは、ルールに従う能力がある。忠告には耳を傾けるが、火を触るとどうなるかを自分で確かめるために、あえて火に触る子どももいる。やけどを負った後、二度と触らないと心に誓うだろう。このような子どもには学習する能力がある。
火の扱いについて一度も忠告を受けたことのない子どもが、火を触ってやけどを負ったらどうだろうか。子どもによっては、もう一度同じことを繰り返して、炎に近づくほど熱くなることにようやく気付く。炎から遠ざかると熱さが和らぐことに気付く可能性もある。
このような子どもは知識を身に付けて、知性を発揮する。これが、真のAIOps製品が取るべき行動だ。
AIOpsだとうたっている製品の中核にAI技術が据えられているかどうかを判断するには、次の5つの要素を確認してほしい。
ルールベースのシステムの基本的な機能は、アプリケーションを実行して多くのITの問題に対処する効率的な方法を実現することだ。ただし対象となる問題が簡単に定義して特定でき、不変であることが条件となる。
AIOps製品は、特定の環境内でルールに合致しない事象が発生すると、その理由を学習し、その事象に対応すべく順応する。例えば新しいネットワーク機器であれば、ファームウェアのアップグレードを問題なく受け取れるだろう。だが古いネットワーク機器はアップグレードに必要な量のメモリを搭載していない可能性がある。AIOps製品は、古いネットワーク機器について例外のインシデントを発生させるだけでなく、最新で使用率が低い別のネットワーク機器にトラフィックを再ルーティングできる。古いネットワーク機器には機密度の低いトラフィックや、限定した一部のトラフィックをルーティングする。
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