AIOps

AIOpsとは

AIOpsは、パフォーマンス、セキュリティ、またはユーザーエクスペリエンスに影響を与える問題を検出し、推奨事項や自律的な修正で対応します。複雑なワークフローを自動化し、効率を高め、人為的な遅延を最小限に抑えます。

AIOpsは、予測分析、異常検知、イベント相関を通じてITチームをサポートします。これらの機能により、オペレーターは、ユーザーエクスペリエンス、アプリケーションパフォーマンス、またはシステムの可用性に影響を与える前に問題をプロアクティブに特定して解決し、高度なインテリジェンスと自動化を活用したシームレスなエクスペリエンスを提供できます。

複雑なワークフローを自動化して手動の作業を削減するだけでなく、ビジネスニーズの変化に対応しながら、キャンパスネットワークからクラウドインフラストラクチャまで、さまざまな環境に拡張できることが、AIOpsの真の強みです。この適応性とリアルタイムのインテリジェンスを組み合わせることで、組織全体の効率性が向上します。

AIOpsは、多様なソース (アプリケーション、ログ、イベント、アラート、パターンなど) から数十億のデータポイントを取り込んで統合することで機能します。次にそのデータを、エージェンティックAIオーケストレーションを備えた機械学習またはディープラーニング (DL) アルゴリズムを介して処理し、エクスペリエンス品質 (QoE)、根本原因分析、異常検知などのリアルタイム インサイトを提供します。

AIOpsは継続的にスキャンして、新たな問題やパフォーマンスの逸脱を示す可能性のあるパターン、相関関係、異常がないか確認します。クラスタリング、分類、予測分析などの手法を適用して、関連するイベントを自動的にグループ化し、ノイズを除去し、根本原因を特定します。

AIOpsプラットフォームの多くは、自然言語処理 (NLP) を活用して非構造化データ (インシデントチケットやチャットメッセージなど) を解釈し、自動化エンジンを使用して修復ワークフローをトリガーしたり、ITチームに警告したりします。

優れたAIOpsでは、誤検知が減り、アラーム疲労が解消されるため、オペレーターは、エンドユーザーのエクスペリエンスに影響を与える前に問題をプロアクティブに検出して解決できます。

AIOpsは昨今、ITチームがネットワークを運用する際に直面する多くの共通の課題に対処するのに役立ちます。具体的には次のとおりです。

• ネットワーク構成のコンプライアンスを維持: 静的デバイス設定ではビジネスニーズの変化に対応できません。AIOpsが継続的にネットワーク運用を監視し、最適化のための変更を推奨するか自動適用します。
• ビジネスニーズの変化に対応: サービスレベル期待値 (SLE) を手動で設定すると、コストも時間もかかります。AIOpsでは、環境の変化に応じて、重要なネットワークしきい値が自動で定義、監視、調整されます。
• ネットワークの問題を迅速に解決: 多くのIT組織では、(高コストで非効率な) ヘルプデスクへの問い合わせが問題特定の基本形態となっています。AIOpsが提供するプリエンプティブインサイトを利用すれば、ユーザーやIoTデバイスに影響が及ぶ前に問題を特定し、ヘルプデスクへの問い合わせを減らすことができます。
• 断続的に発生する問題を再現: 多くのITチームが、断続的に発生する問題の追跡に数時間または数日を費やしているのは、そうした問題を再現することが困難なためです。AIOpsによる自動常時監視と組み込みのデータ収集機能により、永続的問題と明白な問題を特定します。
• ネットワークがさらに複雑化: ITの業務時間の50%以上がトラブルシューティングと最適化の作業に費やされています。AIOpsは、障害の原因、根本原因分析、修理の推奨など、重要なインサイトを提供することで、こうした課題を解決します。
• リソースおよびスキル不足: 多くのIT組織では、常にリソース不足とトレーニング不足が問題となっています。AIOps主導のインサイト (GenAIを活用した検索機能など) は、チームのナレッジベースをサポートして強化する設計となっています。

ネットワーキング向けAIOps (またはネットワーキング向けAI) は、セキュリティ、デジタルエクスペリエンスの監視、ゼロトラストアーキテクチャーのサポートを統合することで、進化する脅威に対してもネットワークの効率と耐障害性を確保するというネットワーキングの手法です。

ネットワークは、ユニバーサル接続、安定した稼働時間、高速、低レイテンシといった機能を備えつつ、セキュアで信頼性が高いものでなければなりません。GenAI検索、エージェンティックメッシュ、自律修復などのイノベーションにより、組織はインテリジェントネットワーキングの新基準を確立できます。

ネットワーキングプラットフォームでAIの機能を活用してネットワークを最適化および管理することは、ポーカーテーブルで専門家のチームと一緒にプレイするようなものです。AIOpsの機能を活用することで、ネットワークのシームレスな運用が可能になります。

今日のネットワークを維持するには、継続的な可視性とインテリジェントな自動化が必要です。HPE Networkingは、AIOpsを備えたセキュアなAIネイティブネットワークを提供し、ITチームがネットワーク運用を最適化して自律的に自己修復するという自律型ネットワークのビジョンを実現します。

AIOps搭載のHPE Networkingが以下をサポートします。

• ネットワーク、セキュリティ、アプリケーションパフォーマンスに関する問題を、ユーザーやビジネスに影響が及ぶ前に、人間による作業を最小限またはゼロに抑えて迅速に特定します。
• コラボレーションアプリケーションデータ (Zoom、Teamsなど) と非構造化アプリケーションデータを使用して、悪いユーザーエクスペリエンスを予測し、自律運用における問題の根本原因を特定して軽減することで、ダウンタイムの短縮、サービス品質の向上、クライアントからクラウドまでのユーザー満足度の向上に役立てます。
• 手動のトラブルシューティングをなくすことが、コスト削減、問題の迅速な解決、ITの生産性向上につながり、チームが日常業務ではなく戦略的なイニシアチブに注力できるようになるため、全体の生産性が向上します。
• IoTデバイスのオンボーディング、WAN容量の拡張、誤って構成されたVXLANの修正など、ネットワークの変更に応じて実用的な推奨事項を提示して、パフォーマンスを維持し、構成ミスを減らし、効率的なスケーリングをサポートできるようにネットワークを最適化します。
• 顧客向けAIアシスタントとして機能するエージェンティック検索インターフェイスを通じて、即時の回答、構成ガイダンス、トラブルシューティングに関するヒントを提供することで、問題解決の迅速化、サポート待ち時間の短縮、専門家レベルのサポートによるセルフサービス機能の向上を実現します。
• 世界中の何千もの実装環境とネットワークデバイスから収集されたテラバイト規模のデータに、ネットワーキングとセキュリティに関する高度な専門知識と強力なデータサイエンティストチーム (データレイクの検証を担当) を組み合わせることで、問題検出の迅速化、よりスマートな意思決定、解決時間の短縮を実現します。