複雑クラウド管理にAI技術を取り入れれば、さまざまな作業を自動化し、運用効率化やセキュリティ向上につなげられる。具体的にはAI技術をどう利用すればいいのか。
クラウドサービスを使ったシステムは、インフラ管理が複雑化になりやすい。特に、オンプレミスシステムとクラウドサービスを組み合わせた「ハイブリッドクラウド」や複数のクラウドサービスを組み合わせた「マルチクラウド」において、クラウド管理者はセキュリティやコンプライアンス(法令順守)、コスト管理、自動化など、さまざまな課題に直面する。こうした課題の解決に有効なのが、クラウド管理におけるAI(人工知能)技術の活用だ。
AI技術によってデータを分析し、より迅速かつ効率的な運用体制を構築できる。AI技術によってクラウドサービスのスケーリング(拡張)を自動化し、トラフィック量に応じて自動でCPUやメモリといったリソースを増減できるようになる。AI技術を使った動的スケーリングの利点には以下がある。
生成AIを使用して、プログラミング言語「Python」やスクリプト(簡易プログラム)言語「JavaScript」でソースコードを記述することは一般的だ。この他にも、インフラ構成をソースコードで管理する「IaC」(Infrastructure as Code)でのAI技術の活用も期待できる。IaC管理におけるAI技術の主な活用方法には以下がある。
AI技術は、システムの自己監視と自己修復を可能にする。問題の迅速な特定から修正までを自動で実行できるようになるため、システムの安定性を高めることが可能だ。AI技術によるシステムの自己監視と自己修復の利点には以下がある。
クラウド管理の手法として、システム運用にAI技術を生かす「AIOps」を採用する手法と、ソースコード作成を自動化するために生成AIを利用する手法がある。以下でこれらの違いを見てみよう。
これらの生成AIを補完するツールとして、以下の特化型ツールもある。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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