問題解決もお任せの「自己修復システム」【前編】
人の介入を不要にする「自己修復システム」とは？ 何がすごいのか
企業は自動的に問題を検出して解決するシステムを構築すれば、運用の効率化を図れる。こうした「自己修復システム」は具体的にどのようなものなのか。
昨今、企業は機械学習などのAI（人工知能）技術によるデータ分析に取り組んでいる。そうした中、注目すべきは「自己修復システム」の構築だ。“自己修復”とは人間が介入することなく、システムが自ら異常を検出して問題を解決することを指す。本連載は自己修復システムを構成する主な要素を考え、自己修復システムの導入を成功に導くための手順を紹介する。
運用を自動化してトラブルを予測 自己修復システムのすごさとは？
システムが複雑化し、運用コストが上昇する中、企業は必要なITの人員と予算をどう確保するか、頭を悩ませている。その打開策として、人間の作業を極力なくし、自律的に動くシステムの重要性が浮かび上がってきた。こうした自己修復システムは運用を自動化し、機器故障の予測とトラブル対応を担い、IT人員を運用管理の作業から解放する。
企業はデータセンターに仮想化技術を取り入れ、リソースを動的に配備することでアプリケーションの要求に応じている。自己修復システムはCPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク帯域幅（回線容量）などのリソースを効率的に再配置する。他にも仮想マシン（VM）のプロビジョニング（リソースを配備しておくこと）やリアルタイムのワークロード（リソースを消費するシステムの負荷）分散といった運用作業も自動化する。
自己修復システムのもう一つの重要な側面は、アルゴリズムによってネットワークのデータを分析し、システムを継続的に監視することだ。企業は、業務情報をまとめて処理し、転送する際、エラーの発生によく直面する。自己修復システムを使えば、このようなエラーを検知して自動的に修復できる。自己修復システムはハードウェアとソフトウェアの稼働状態を評価し、エラーの予兆を検知したときはその発生を防ぐためのリソースを追加する。
企業のデータセンターにある空調システムなどの設備は、センサーが取得したデータをAI技術によってリアルタイム分析することで自動調整することができる。自己修復システムはこれと同じ考えに基づき、ITインフラを監視して高可用性を追求する。高可用性は、システムが複雑化すればするほど重要になる。
自己修復システムは、AI技術をシステム運用に取り入れる「AIOps」（Artificial Intelligence for IT Operations）の手法により、システムの変化に自動的に対処したり、システムの問題を自動的に解決したりできるようにしている。例えば1つのCPUでエラーが発生した場合、コンピューティングの負荷を自動的に別のCPUに移す。
後編は、自己修復システム導入を成功に導くための「3つのステップ」を紹介する。
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