AI/MLを活用した観測性の向上

AI/MLを活用した美容・ファッションの観測性向上

ヴォアギの2023年監視とアプリケーションパフォーマンスのトレンドレポートからの記事です。 詳しくはこちら：

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AIOpsはAIをITオペレーションに適用し、アジリティ、早期の問題検出、積極的な解決策によってサービスの品質維持を実現します。 AIOpsはDataOpsとMLOpsを統合し、効率性、コラボレーション、透明性を向上させます。 AIOpsはアプリケーションライフサイクル管理と自動化においてDevOpsと調和し、DataOps、MLOps、DevOps全体で意思決定を最適化します。 ITオペレーションのための観測性は、リアルタイムのインサイト、積極的な問題検出、包括的なパフォーマンス分析を提供する変革的なアプローチであり、現代のITシステムの信頼性と可用性を保証します。

なぜAIOpsは現代のITオペレーションに基本的な要素なのか

AIOpsは問題の検出と解決を自動化することにより、ITスタッフの効率向上、停止の防止、利用者エクスペリエンスの向上、クラウド技術の最適利用につながります。 AIOpsの主な貢献は表1に示されています。

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表1

AIOpsはどのように機能するのか

AIOpsは、ネットワークのパフォーマンスメトリック、アプリケーションログ、システムアラートなど、IT環境内で生成される膨大なデータを収集・分析します。 AIOpsはこれらの洞察を利用してパターンや異常を検出し、潜在的な問題に早期警告を提供します。 DataOpsやMLOpsなどの他のDevOpsプラクティスと統合することで、プロセスを効率化し、問題解決に対して積極的なアプローチを確保します。 AIOpsは、複雑でダイナミックなデジタル環境におけるサービス品質を維持するために必要なアジリティと知能を提供する、現代のITオペレーションにおける重要なツールです。

図1：AIOpsの仕組み

人気のあるAIOpsプラットフォームと主な機能

主要なAIOpsプラットフォームは、AIと観測性をシームレスに組み合わせることによって、様々な産業でシステムの信頼性を向上させ、パフォーマンスを最適化しています。 以下のツールは、その一部です：

• Prometheusは、時系列データのキャプチャ、IT環境のモニタリング、異常アラートの提供など、効率的なAIOpsプラットフォームとしての役割を果たします。
• OpenNMSは、ネットワーク、アプリケーション、システムを含む複雑なIT環境の自動検出、マッピング、モニタリングを行います。
• Shinkenは、ネットワークやアプリケーションなど、複雑なIT環境のモニタリングとトラブルシューティングを可能にします。

これらのプラットフォームの主な機能とAIOpsにおける役割は、表2に共有されています。

表2

ITオペレーションにおける可観測性の役割

可観測性は、複雑なITシステムの複雑さを監視、分析、理解する手段として、ITオペレーションにおいて重要な役割を果たします。 システムのパフォーマンスを継続的に追跡し、早期の問題検出と原因分析を可能にします。 可観測性データによって、ITチームはパフォーマンスを最適化し、リソースを効率的に割り当て、信頼性のあるユーザーエクスペリエンスを確保することができます。 また、可観測性は、積極的なインシデント管理、コンプライアンスの監視、データに基づく意思決定をサポートします。

協力的なDevOps環境では、可観測性は透明性を育み、チームがシステムの信頼性と効率性に向けて協力して働くことを可能にします。

ログ、メトリクス、トレースなどのデータソースは、可観測性において重要な役割を果たしており、ITシステムの動作やパフォーマンスに多様かつ包括的な洞察を提供しています。

表3

可観測性の課題

可観測性には複数の技術的な課題があります。 重要なシステムコンポーネントや振る舞いがモニタリングされていないことによる誤った見えなさが発生し、可観測性における死角が生じます。 情報源のデータ不足の課題は、システムのパフォーマンスに洞察を得る能力を制限し、不完全または不適切な可観測性をもたらします。 複数の情報形式を扱う問題は、さまざまな情報源からのデータを集約・分析することを困難にし、システムの統一的なビューを維持することを難しくします。

人気のある可観測性プラットフォームと主な機能

可観測性プラットフォームは、複雑なITシステムの監視、分析、最適化に必要な重要な機能セットを提供しています。 OpenObserveは、スケジュールされたリアルタイムアラートを提供し、オペレーションコストを削減します。 Vectorは、ログ、メトリクス、トレースを収集・変換するためのツールです。 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstashの組み合わせで構成されるElastic Stackは、リアルタイムでデータを検索、分析、可視化することができます。

オブサーバビリティプラットフォームの機能には、ログ、メトリクス、トレースなど、さまざまなソースからのリアルタイムデータ収集が含まれ、システムの挙動の包括的なビューを提供します。これらのプラットフォームは、積極的な問題検出、インシデント管理、原因分析、システム信頼性の支援、パフォーマンスの最適化を可能にします。オブサーバビリティプラットフォームは、異常検出と予測分析のために機械学習を組み込むことが多く、詳細な洞察とデータに基づいた意思決定のためのカスタマイズ可能なダッシュボードとレポートを提供します。これらのプラットフォームは、開発者とオペレーションが協力するための統一された場所を提供することで、ITチームのコラボレーションを促進し、透明性と責任の文化を醸成します。

パフォーマンス分析の向上におけるAIOpsとオブサーバビリティの活用

AIOpsとオブサーバビリティをシナジーさせることは、ITオペレーションにおいてパフォーマンス分析を向上させる革新的な戦略を示しており、データに基づいた洞察、積極的な問題解決、最適化されたシステムパフォーマンスが可能となります。

AIOpsによって最もサポートされるオブサーバビリティの使用例

AIOpsによるクラウドネイティブおよびハイブリッドクラウドのオブサーバビリティの向上: AIOpsは、クラウドネイティブ環境とハイブリッドクラウド環境の境界を超えています。網羅的な監視、異常検出、シームレスなインシデント自動化を提供します。クラウドネイティブシステムの動的な性質に適応しながら、オンプレミスおよびハイブリッドクラウドのオペレーションを最適化します。この双方性により、AIOpsは近代的な企業にとって多目的なツールとなり、インフラの複雑さにかかわらずオブサーバビリティへの一貫したデータに基づいたアプローチを保証します。

AIOpsによる開発とオペレーションチームのシームレスなコラボレーション: AIOpsは、開発とオペレーションチームがオブサーバビリティの取り組みで収束することを容易にします。データ分析、リアルタイムモニタリング、インシデント管理のための統一されたスペースを提供することにより、AIOpsは透明性と協力を促進します。開発とオペレーションチームが協調して、ITシステムの信頼性とパフォーマンスを確保します。

AIOpsとオブサーバビリティの導入における課題

AIOpsとオブサーバビリティの導入における3つの主な課題は、データの複雑さ、統合の複雑さ、およびデータのセキュリティです。現代のIT環境で生成される多様な大量のデータの取り扱いは困難かもしれません。組織は、このデータを効率的に管理、保存、分析する必要があります。AIOpsとオブサーバビリティツールを既存のシステムやプロセスに統合することは、複雑で時間のかかる作業であり、適切に実行されない場合は混乱を引き起こす可能性があります。ITシステムへの増加した可視性は、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念を引き起こします。機密情報の保護を確保することが重要です。

AIOpsとオブサーバビリティの統合の影響と利点 across セクター間

AIOpsとオブサーバビリティの統合の影響と利点は、多様なセクターを横断して信頼性、効率性、パフォーマンスの向上を実現しています。機械学習を使用してパターンやトレンドを検出することで、改善されたインシデント対応が実現され、積極的な問題解決が可能となり、ダウンタイムが最小限に抑えられます。予測分析は事前に容量ニーズを予測し、リソース割り当てを最適化し、中断のない運用を保証します。

フルスタックオブサーバビリティは、メトリクス、イベント、ログ、トレース（MELT）を含むさまざまなソースからのデータを活用してシステムパフォーマンスに包括的な洞察を得ることで、タイムリーな問題の特定と解決をサポートします。メトリクスは問題の特定に役立ち、イベントはアラートの優先度を自動化し、ログは原因分析に役立ち、トレースはシステム内の問題の位置特定に役立ちます。すべてが運用効率の向上に貢献します。

テーブル 4

AIOpsとオブサーバビリティの組み合わせのアプリケーションシナリオは、多様な業界にわたって展開され、システムの信頼性、可用性、パフォーマンスの改善の潜在能力を示しています。

AIOpsの実装のための運用ガイダンス

AIOpsの実装のための運用ガイダンスは、AIをITオペレーションに統合する際の複雑さをナビゲートするための戦略的なロードマップを提供し、成功した展開と最適化を確保します。

図2：AIOpsの実装手順

オブサーバビリティにおけるAIOpsの未来：前進の道

AIOpsは、IT環境がより複雑でダイナミックになるにつれて、システムの信頼性とパフォーマンスを確保する上でますます重要な役割を果たし、認知自動化、自然言語理解（NLU）、大規模言語モデル（LLM）、生成型AIなどの先進テクノロジーと統合して進化し続けると予想されます。

テーブル5

結論

AI/MLとAIOpsの融合によって、新たな可観測性の時代が到来しました。ITオペレーションは常に進化し続けており、パフォーマンスのモニタリング、分析、最適化の能力も同様です。AI/MLによる可観測性の時代において、データ駆動型の洞察力、予測分析、卓越した取り組みに裏打ちされたITオペレーションは、単に生き残るだけでなく、繁栄するでしょう。

参考文献：

• OpenNMS repositories、GitHub
• OpenObserve repositories、GitHub
• OpsPAI/awesome-AIOps、GitHub
• Precompiled binaries and Docker images for Prometheus components
• Shinken documentation

This is an article from VoAGI’s 2023 Observability and Application Performance Trend Report.For more:

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