Sercompe Business Technologyは、約60の企業クライアントに不可欠なクラウドサービスを提供し、合計で約50,000人のユーザーをサポートしています。 したがって、ブラジルのジョインビレにある企業の基盤となるITインフラストラクチャが、予想どおりに高いパフォーマンスで信頼性の高いサービスを提供することが重要です。 しかし、2,000台を超える仮想マシンと1ペタバイト（100万ギガバイトに相当）の管理対象データを含む複雑なIT環境では、ネットワーク管理者がすべてのデータとアラートを分類して、問題が発生したときに何が起こっていたかを把握するのは大変でした。切り取られた。 また、ネットワークとストレージの容量を本来あるべき場所に確保すること、または次のアップグレードをいつ行うかを確認することは困難でした。
複雑さを解きほぐし、サポートエンジニアの効率を高めるために、Sercompeは人工知能操作（AIOps）プラットフォームに投資しました。このプラットフォームは、AIを使用して問題の根本原因を突き止め、小さな問題が大きな問題になる前にIT管理者に警告します。 現在、クラウド製品マネージャーのRafael Cardosoによると、AIOpsシステムは、ITインフラストラクチャを管理する作業の多くを実行します。これは、古い手動の方法に比べて大きなメリットです。
「より多くのスペースや容量が必要な時期を把握することは、以前は混乱していました。 計画を立てるときは、さまざまなポイントから情報を入手する必要がありました。 正しい番号を取得することはできませんでした」とCardoso氏は言います。 「これで、仮想マシンからラック内の最終ディスクまでのインフラストラクチャと視覚化の全体像を把握できました。」 AIOpsは、環境全体の可視性をもたらします。
テクノロジーを導入する前は、Cardosoは、ハードウェア、仮想化、ミドルウェア、そして最後にアプリケーションのレイヤー間の相互依存性を備えた複雑なITシステムのWebに巻き込まれ、他の無数の組織が自分自身を見つける場所でした。 中断やダウンタイムは、面倒な手動のトラブルシューティングにつながる可能性があり、最終的にはビジネスに悪影響を与える可能性があります。たとえば、Webサイトが機能せず、顧客を苛立たせます。
AIOpsプラットフォームは、IT管理者が、AIを使用して、インフラストラクチャの動作に関する迅速なインテリジェンスを提供することにより、IT運用を自動化するタスクを習得するのに役立ちます。 2016年にAIOpsという用語を生み出した功績は、Gartnerにあります。これは、従来の監視ツールの制限を克服するために設計された幅広いカテゴリのツールです。 プラットフォームは、自己学習アルゴリズムを使用して、日常的なタスクを自動化し、監視するシステムの動作を理解します。 パフォーマンスデータから洞察を引き出し、ITインフラストラクチャとアプリケーションの不規則な動作を特定して監視します。
市場調査会社のBCCResearchは、AIOpsの世界市場が2021年の30億ドルから2026年までに94億ドルに膨れ上がり、年間成長率は26％になると予測しています。 AIOpsの採用率の増加は、デジタルビジネスの変革と、インフラストラクチャの問題への事後対応から事前対応への移行の必要性によって推進されています。
「データ量が1ダース以上の異なるドメインで1分あたりギガバイトに達するかそれを超えると、人間がデータを手動で分析することはもはや不可能になります」とGartnerのアナリストは書いています。 体系的な方法でAIを適用すると、洞察がスピードアップし、プロアクティブが可能になります。
自動化テクノロジー企業であるNexusFrontierTechのチーフラーニングオフィサーであるMarkEspositoによると、「AIOps」という用語は、ソフトウェアの開発と運用を統合することを目的としたソフトウェアエンジニアリングの文化と実践である「DevOps」から発展したものです。 「アイデアは、ソフトウェアの構築からインフラストラクチャの管理まで、すべての段階で自動化と監視を提唱することです」とEsposito氏は言います。 この分野における最近の革新には、IT運用に影響を与える前に、予測分析を使用して問題を予測および解決することが含まれます。
AIOpsは、インフラストラクチャがバックグラウンドにフェードインするのに役立ちます
ヒューレットパッカードエンタープライズのエンジニアリングおよび製品管理の責任者であるSaurabhKulkarni氏は、データ量の急増と複雑さの増大に悩まされているネットワークおよびIT管理者がこのヘルプを利用できると述べています。 Kulkarniは、データセンターシステムをプロアクティブに管理するためのクラウドベースのAIOpsプラットフォームであるHPEInfoSightに取り組んでいます。
「IT管理者は、作業の計画、展開の計画、新しいノードの追加、コンピューティング、ストレージなど、何トンもの時間を費やしています。 また、インフラストラクチャで問題が発生した場合、それらの問題を手動でデバッグすることは非常に困難です」とKulkarni氏は述べています。 「AIOpsは機械学習アルゴリズムを使用してパターンを調べ、繰り返される動作を調べ、それらから学習してユーザーに迅速な推奨を提供します。」 ストレージノードを超えて、ITインフラストラクチャのすべての部分が個別のアラートを送信するため、問題を迅速に解決できます。
InfoSightシステムは、お客様の環境内のすべてのデバイスからデータを収集し、それを同様のIT環境を持つHPEのお客様からのデータと関連付けます。 システムは潜在的な問題を特定できるため、問題は迅速に解決されます。問題が再び発生した場合は、修正を自動的に適用できます。 または、システムがアラートを送信して、ITチームが問題を迅速に解決できるようにすることもできます。 電源がないために故障したストレージコントローラーの場合を考えてみましょう。 AIOpsプラットフォームは、問題がストレージのみに関連していると想定するのではなく、インフラストラクチャスタック全体を調査し、アプリケーション層に至るまで、根本的な原因を特定します。
「システムはパフォーマンスを監視し、異常を確認できます。 異常な動作を検出し、問題が発生する前に顧客に警告するために、バックグラウンドで常に実行されるアルゴリズムがあります」とKulkarni氏は言います。 InfoSightの背後にある哲学は、ITシステムとすべてのテレメトリデータを1つのガラス板にまとめることで、「インフラストラクチャを消滅させる」ことです。 管理者は、1つの巨大なデータセットを見ると、インフラストラクチャの何が問題になっているのかをすばやく把握できます。
Kulkarniは、過去の仕事から大規模なIT環境を管理することの難しさを思い出します。 「私は大規模なデータセットを管理する必要があり、問題を把握するために非常に多くの異なるベンダーに電話をかけ、数時間待機する必要がありました」と彼は言います。 「実際に何が起こっているのかを理解するのに数日かかることもありました。」
データ収集を自動化し、豊富なデータを利用して根本原因を理解することにより、AIOpsを使用すると、企業はIT管理者、ストレージ管理者、ネットワーク管理者などのコア担当者を再割り当てし、インフラストラクチャが簡素化されるにつれて役割を統合し、アプリケーションのパフォーマンスを確保するためにより多くの時間を費やすことができます。 「以前は、企業には複数の役割があり、さまざまな部門がさまざまなことを処理していました。 そのため、新しいストレージ領域を展開する場合でも、5人の異なる管理者がそれぞれ個別の作業を行う必要がありました」とKulkarni氏は言います。 しかし、AIOpsを使用すると、AIが作業の多くを自動的に処理するため、ITおよびサポートスタッフはより戦略的なイニシアチブに時間を費やして効率を高め、顧客に技術サポートを提供するビジネスの場合は利益率を向上させることができます。 たとえば、SercompeのCardosoは、効率を高めながら顧客体験を向上させることで、サポートエンジニアが顧客からの電話に費やす平均時間を短縮することができました。
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