AIOpsのメリットを引き出すには【中編】

事例で探る　「AIOps」はなぜ多過ぎるアラートを減らせるのか？

リソースの割り当てやキャパシティー管理の最適化だけが「AIOps」の用途ではない。解析や検出作業の自動化にAIOpsを活用すれば、IT監視ツールの多過ぎるアラートへの対処を効率化できる。

　「AIOps」とは、機械学習などの人工知能（AI）技術やビッグデータを使用して、IT運用の一般的な仕事の効率を上げることだ。AIOpsはリソースの割り当てやキャパシティー管理の最適化に役立つ。ただし用途はそれだけではない。前編「人事アウトソーシング企業は『AIOps』でITリソース奪い合いをどうなくしたか」に続き、本稿はAIOpsが効果を発揮する、解析や検出作業の自動化に焦点を当てて解説する。

検出作業

　ネットワークセキュリティ企業Barracuda Networksのエンジニアリングチームは、デプロイ（利用可能な状態にすること）に最新技術を取り入れるために、AIOpsを活用した。目的はイベントの相関付けと根本原因解析の自動化だ。

　BarracudaはパブリッククラウドのAmazon Web Services（AWS）を利用してコンテナを導入し、システム開発アプローチとして複数の独立した小規模サービスを組み合わせる「マイクロサービスアーキテクチャ」を採用した。こうして同社のIT部門は、複雑な依存関係を含む動的な環境を運用・監視することになった。

　Barracudaでメール保護サービスに関するエンジニアリング部門の統括責任者を務めるリア・ガビッシュ氏は次のように語る。「監視の点からは少しばかりノイズが多い。同じ点に対して7つの異なるアラートを受け取る場合がある。連鎖的に反応するためだ」

AIOpsが“アラート疲れ”を解消

AIOpsのメリットを引き出すには

機械学習などのAI技術とビッグデータを使用して、IT運用の業務効率を高める「AIOps」。本連載は、AIOpsがどのような用途で効果を発揮するか、事例と共に紹介する。

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