アプリケーションパフォーマンス監視（APM）に「AI」がなぜ必要か？：人工知能で広がる「APM」の可能性【前編】
企業のビジネスを陰で支える「アプリケーションパフォーマンス監視」（APM）。APMツールに、人工知能（AI）技術を取り入れる動きがある。なぜAI技術が必要なのか。AI技術で何がどう変わるのか。
「アプリケーションパフォーマンス監視」（APM）の仕組みを見直し、運用データを有効に活用するには、戦略的なアプローチが必要だ。APMベンダーは機械学習などの人工知能（AI）技術や自動化を採用することで、高可用性の確保や定期的な更新といったアプリケーションの要求に応えようとしている。
だから「APM」には「AI」が必要
従来のAPMツールは、ソースコードの実行を監視して問題を知らせることに特化してきた。一方でアプリケーションは数百万行のソースコードで構成されるなど、複雑化することが珍しくなくなった。オープンソースソフトウェア（OSS）や複数のクラウドサービスで構成される昨今のアプリケーションは、エラーの原因を特定することが難しくなっている。
アプリケーションが稼働するインフラは、オンプレミスインフラとクラウドサービスが混在したハイブリッドクラウドに変わりつつある。こうした動きを受け、従来のAPMツールは通用しなくなってきた。企業はアプリケーションの挙動に影響を与える幅広いコンポーネントに加え、コンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」を含むハイブリッドなシステム構成を管理する必要がある。従来のAPMツールには、こうしたシステム全体の可視化に必要な要素が欠けている。
企業の間ではアプリケーションにおける問題の発生を抑止するために、開発や運用にAI技術を採用する動きが広がっている。AI技術の活用には膨大な量のデータを分析することが重要だ。AI技術を活用したAPMツールは、リアルタイムにデータを分析し、問題の発生を予測して予防できるように設計されている。AI技術は自動化されたデータ分析によって可視性を高め、データの相互依存関係をマッピングすることで問題を迅速に検出し、修復する。
最新のアプリケーションはAI技術なしには全体の可視化がほぼ不可能な場合がある。膨大なデータを読み込んで重要なパターンを特定することは、人間には到底できない。企業はAI技術を使ったAPMツールを導入することにより、いち早く異常を発見し、応答の遅延といったパフォーマンスの問題を迅速に解決できる。複数のソースからのデータを自動的に相関付けて分析し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることも可能になる。
中編は、APMにAI技術を取り入れることによるさまざまなメリットを紹介する。
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