この記事はもともと TechBeacon.
Gartnerは、数年前に「IT運用のための人工知能」を表すために最初に「AIOps」という用語を作り出し、過去数年にわたって、IT運用監視ツールベンダーはAIOps機能を製品に組み込み始めました。
今 AIOpsツールはありふれたものです、しかし、多くのITリーダーは、これらの比較的新しい機能の使用に引き続き慎重です。ただし、AIOpsの採用が主流になるにつれて、来年は変わる可能性があります。ユースケースは、IT効率を改善し、より迅速な意思決定をサポートするために具体化されます。
AIで強化された自動化はよりスマートになり、より状況に応じたものになり、買収活動は爆発的に増加し、 AIOps 端に向かって。追跡する予測のトップ10は次のとおりです.
＃1-AIOps市場は引き続き過熱する
過去1年間、この市場は十分に拡大しており、新規参入者やスタートアップの買収がいくつかあります。 NS&大規模な既存ベンダーがポートフォリオの近代化を模索しているため、活動はおそらく2020年まで続くでしょう。
AIOpsの顧客の採用と成熟度に関する限り、カバーすべき多くの根拠がまだあります。によると、5つの組織のうち1つだけが、ビジネスのどこかに何らかの形の機械学習ソフトウェアを実装しています。 451Researchによる研究.
調査によると、回答者の半数は、独自のAIや機械学習アルゴリズムを構築するのではなく、Amazon WebServicesなどのクラウドプロバイダーを含むサードパーティの機械学習ソフトウェアを導入しているか、導入する予定です。社内のAIスキルセットの不足とAIアプリケーションの開発の複雑さを考えると、サードパーティベンダーの実装戦略が成長することを期待してください。
＃2-AIOpsはIT自動化の様相を変える
マルチクラウドやソフトウェア定義のインフラストラクチャからデジタルビジネスイニシアチブの拡大に至るまで、IT組織の複雑さが増すにつれて、自動化の必要性も高まります。自動化だけではありません。自動化の次の進化は、よりスマートで、より意識的で、より文脈に即したものになるでしょう。 AIと機械学習テクノロジーは、隠れたリソースと脅威を発見し、パターンを明らかにし、ノイズをフィルタリングし、意思決定を支援します。 AIツールには自己学習アルゴリズムが組み込まれているため、ITオペレーターは問題への回答をより迅速に見つけ、状況の変化に応じてITパフォーマンスを最適化する方法に関する推奨事項を受け取ることができます。.
＃3-AIはコンテキストデータの取り込みと相関をますますサポートします
AIツールは、アラートノイズを減らし、日常的な問題に自動的に対処するのに役立ちます。企業が、複数のクラウドプロバイダー、ハイブリッド環境、エッジデバイスからのデータセットの相関など、複雑なタスクに機械学習を採用することでさらに前進することを期待してください。
これは、IT運用が問題の根本原因にすばやく到達するのに役立つだけでなく、最適化を通じて顧客離れを減らす方法を理解するなど、ビジネスに役立つ洞察も提供します。 デジタル体験 顧客向けテクノロジー全体。イノベーションはビジネスユニットから始まるため、ビジネスユニットと顧客がどのようにデータを生成および使用しているかを理解することが重要です。
＃4-AIOpsはエッジで広く使用されます
AIOpsソリューションは通常、クラウドから実行されます。しかし、データ量とユースケースが増大するにつれて、これはより高価で低迷しています。それに応じて、企業はAIツールをネットワークのエッジに展開し始めます。ネットワークのエッジでは、AIツールがより高速で、多くの場合、より安価になります。これにより、ほぼリアルタイムで、 AIで強化されたモニタリング, データセンターからクラウドサービスへの往復の移動時間をなくします。その時間の節約は、重大なインシデントの解決の場合に顕著な違いをもたらします。
何よりも、AIをエッジに実装するために、新しい専門知識は必要ありません。デプロイは、クラウドを介して舞台裏でシームレスに行われます。スマートクラウドと組み合わせたインテリジェントエッジテクノロジーは、IT運用チームに対するAIのメリットを確固たるものにします。
＃5-プライバシーに関する考慮事項が増える
最先端のAIが成長するにつれて、企業がデスクトップ、タブレット、その他のエンドユーザーデバイスを監視することがより現実的になります。セキュリティチームはこれを何年にもわたって行ってきましたが、IT運用は通常、データセンター内で作業を続けてきました。 AIOpsを使用すると、IT部門は、IT環境全体の可視性と制御を向上させながら、デバイスにインストールされているアプリケーションを最大限に活用できるように従業員をガイドできます。
しかし、実際のプライバシーへの影響があります。 AIOpsは、表面上、ワーカーがデバイスで実行しているすべてのことを確認できます。仕事と個人の時間の境界線がどのように曖昧になっているのかを考えると、たとえば、個人の銀行口座や医療の予約にアクセスできる可能性があることを意味します。 ITリーダーは、法務部門および人事部門と協力して、ビジネスの安定性を監視するデバイスと個々の従業員のプライバシーを保護することの間で適切なバランスを取る必要があります。
＃6-ベンダーはついにセキュリティに取り組む
消費者向けアプリケーションでは、AmazonのAlexaやGoogleアシスタントなど、AIで強化されたデバイスに関連するプライバシー、セキュリティ、倫理について、過去1年間に多くの論争がありました。 ITでは、AIもリスクです。疑わしいアクティビティについてネットワークを監視するために使用されるのと同じアルゴリズム企業に対しても使用される可能性があります—たとえば、偽のアカウントを作成したり、異常検出システムをバイパスしたりして、攻撃を支援します。
AIが主流の方法で成功するためには、業界はアプリケーションのセキュリティ保護を改善し、ビジネスに大混乱をもたらす前にAIによって引き起こされる攻撃方法を検出するためのソリューションを見つける必要があります。 2020年には、これらの分野でいくつかの重要な動きが見られると予想されます。
＃7-AIOpsはビジネスの利害関係者と連携します
IT組織は、ビジネスの利害関係者に近づくために、彼らのニーズを理解する前に理解しようと、何年にもわたって取り組んできました。 IT運用は同じ考え方に従う必要があり、AIはそこに到達するのに役立ちます。 OpsRampが実施した最近の調査では、IT運用リーダーの64％が、急速に変化するビジネス要件をサポートできる、俊敏性、応答性、復元力のあるインフラストラクチャを提供することが仕事であると述べています。
IT Opsは、アラートの相関関係を超えて、よりビジネスに適したメトリックを採用し、ITメトリックを特定のビジネスサービスにマッピングするようになります。 AIは、インフラストラクチャメトリックを分析し、それらを主要業績評価指標に結び付けることで、ビジネスサービスへの影響を予測することで役割を果たします。
＃8-AIはDevOpsプラクティスをサポートします
IT運用チームは、DevOpsのツール、スキル、および方法を検討して、ビジネスや市場の需要に合わせてどのように機能するかを最新化しています。回答者の64％によると、OpsRampの調査では、DevOpsスキルが必要な機能のリストの上位を占めていました。
AIは、パフォーマンスのためにコードを自動的に最適化することで、DevOpsのさらなる実践を支援します。 AIは、インフラストラクチャリソースの非効率的な使用を示すパターンを検出し、自動的に修正することもできます。これにより、DevOpsでの継続的開発と継続的インテグレーション（CI / CD）サイクルのためのより安定した効率的な環境を提供できます。
＃9-AIはIT運用における職務に影響を与える
クラウドコンピューティングがまったく新しい開発スキルとITスキルのセットを作成したように、AIと機械学習は、チームのスキルアップ方法に同様の変化をもたらします。 IT運用スタッフは、データサイエンスと開発のスキルを追求する機会があり、AIツールのポリシーとアクションの自動化を管理できます。
これは、データ入力とチケット管理を含むジョブが縮小することも意味します。しかし、これは朗報です。人々がデータの管理と分析に関連するより戦略的な仕事に集中する一方で、アルゴリズムはより多くの不平を言う仕事をします。
データサイエンティストは、AIシステムからの最良の推奨事項を決定し、提案されたアクションをいつオーバーライドするかを理解する上で大きな役割を果たします。 2025年までに、企業の90％以上が自動化アーキテクトを使用して自動化を管理および監視するため、まったく新しい一連の課題やリスクを引き起こすことなく自動化を進化させることができます。ガートナーによると.
＃10-AIへの政府の投資はさらなるイノベーションになります
中国などの外国政府は、 人工知能に多額の投資をしています。オフショアのサイバー犯罪グループも同じことをしている可能性があります。 これらの圧力 政府機関がRにもっとお金を使うように動機付けます&AIと機械学習のD—他のデータイニシアチブの中でも、犯罪者およびテロリストの監視のための独自のプログラムをサポートするため。これらの取り組みは業界に浸透し、セキュリティの監視と自動化のギャップを埋めるのに役立ちます.
AIOpsの重要性は今後も高まります
他の新しいテクノロジーと同様に、AIOpsで物事がどのように揺らいでいくかを確実に知る方法はありません。しかし、確かなことが1つあります。それは、ITとビジネスにおけるスマートインテリジェンスの必要性が高まることです。データが多すぎ、ツールが多すぎ、予測できない変更が多すぎて、生産性の大幅な低下、顧客の離反、市場機会の逸失のリスクを冒さずに人間が処理することはできません。
来年のIT運用では、AIは、前向きな変化のための最も重要なイノベーションの1つになるでしょう。 AIで強化されたツールとプロセスにより、ITはインフラストラクチャのステータスとサービスの状態を明確に把握し、問題を事前に理解して防止し、ビジネスをサポートするための考えられる根本原因とソリューションをより迅速に見つけることができます。
次のステップ：
- について読むpractical approach to AIOps、OpsRampブログで。
- OpsRampがどのように組み込まれるかを学ぶAIOps.
- OpsRampをフォローするツイッター と LinkedIn IT運用の世界からのリアルタイムの更新とニュース。
