ITコンサルティング会社のAccentureは、機械学習でIT運用を自動化する「AIOps」によって社内の業務負担を軽減している。同社が実践するAIOpsの取り組みと、その成果とは。
機械学習アルゴリズムを使用してIT運用の定型業務を自動化する「AIOps」(AI for IT Operations)の導入が広がっている。ITコンサルティング会社のAccenture(アクセンチュア)は、社内業務にAIOpsが定着し始めた企業の一社だ。同社はServiceNowのITサービス管理(ITSM)とIT運用管理(ITOM)のソフトウェアを導入した。これによってAccentureが実践する自動化の一つは、アラートの選別だ。ServiceNowのソフトウェアは、機械学習アルゴリズムによって監視アラートを相互に関係付け、運用スタッフに通知する必要のあるアラートだけに絞り込む。
アラートの関連付けは、AIOpsの主な用途の一つだ。インシデント対応、システムの定期メンテナンスなどにもAIOpsは使われる。Accentureは、ServiceNowのソフトウェアによってシステムの定期的な修復作業も自動化している。その結果、同社の運用チームは重要度の低いインシデント対応に費やしていた時間を短縮できた。
修復作業が必要になるのは、例えばログ収集ツールのストレージ占有率が高まるときだ。その場合はストレージのクリーンアップが必要になる。Accentureはこの問題を解決するためのスクリプトを作成し、作業を自動化している。「サーバなどインフラに関する問題を解消するための自動化システムを構築したことで、対処しなければならないアラートを抑制できている」と、同社でIT運用管理部門の責任者を務めるブライアン・ロック氏は説明する。
Accentureではこうした一部の運用業務の自動化だけではなく、AIOpsの適用範囲を広げるための取り組みも進行中だ。その土台としてさまざまなデータを活用可能な状態にしなければならない。同社は以前から利用している複数の運用ツールのデータ移行を進めると同時に、ServiceNowの機能を使い、データの整合性を保つための標準データモデル「共通サービスデータモデル」(CSDM)を構築した。
CSDMは、ServiceNowのアプリケーション提供基盤「Now Platform」の核となる構成管理データベース(CMDB)と連携することで、システム内のデータの整合性を保つ。ServiceNowの各種製品で扱うデータは、CSDMがあることで標準化が可能になっている。ServiceNowが提供するこうした機能を活用することで、Accentureは機械学習アルゴリズムに信頼できるデータを提供できるようになってきたという。
「ServiceNowは、ポリシーの順守やデータセットの完全性に関する機能を少しずつ追加している。ユーザー側で事前設定することなく使える一連のルールがあり、当社もそれを活用しながら取り組みを進展させている」とロック氏は語る。
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