「AIOps」はデータをフィルタリングしたり故障発生を予測したりするだけではなく、さまざまな分野に活用できる。本稿はマイクロサービスアーキテクチャや、セキュリティにおける活用の可能性を探る。
企業のシステムにおいて起きている一つの変化は、システムが非常に複雑化していることだ。例えば複数のモジュール（マイクロサービス）を使ってアプリケーションを作る「マイクロサービスアーキテクチャ」は、その代表的なものだと言える。マイクロサービスアーキテクチャでは、あるマイクロサービスが別のマイクロサービスを呼び出すように組まれることがあり、呼び出しのプロセスは複雑になりやすい。この複雑な仕組みを「AIOps」（AI for IT Operations）によって解消できる可能性がある。
システム運用にAI（人工知能）技術を取り入れるAIOpsは、マイクロサービスの呼び出しのプロセスを抽象化することで、複雑に連動する挙動を回避できる。呼び出し元のマイクロサービスは、呼び出しに必要な一連のメタデータ（対象となるデータの属性を示す情報）を定義する。AIOpsツールは全てのマイクロサービスに共通するデータにアクセスでき、マイクロサービスによる定義に対応する機能を照合することで、呼び出しのプロセスは完了する。この場合、AIOpsツールがマイクロサービスアーキテクチャにおけるデータ収集サービスとなることで仕組みが簡素化する。AIOpsツールは、例えば決済サービスなどの外部システムにデータを引き渡しながら、マイクロサービスの全挙動を追跡する。結果的に、企業はマイクロサービスアーキテクチャにAIOpsを取り入れることで、リソースの量やコストを最適化できる。
AIOpsツールはさまざまなデータソースを監視し、分析、パターンマッチング、ヒューリスティック（正解に近い解の発見方法）などを実行する。これはセキュリティの領域で何が起こっているのかを特定するのに適する。将来的には例えば、
などをある程度検知できる可能性はある。ただしAIOpsツールがセキュリティのトラブルを直接解消するとは考えにくい。一方で被害の軽減策を講じたり、原因を追究したりすることにAIOpsツールを使える可能性がある。
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