AIOpsは、IT運用管理（ITOM）ソフトウェア分野で最も急速に成長しているカテゴリの1つです。 ITに対する需要が高まるにつれ、AIを活用する能力は運用を成功させるために重要です。養子縁組の統計は非常に驚異的です。ガートナー 2022年までに、大企業の40％がAIOpsツールを使用して、監視およびサービスデスクのタスクをサポートまたは置き換えると報告しています。 AIOpsとその影響に関する関心の高まりを考えると、AIOpsの失敗を懸念する懐疑論者の少数派も増えています。では、なぜAIOpsプロジェクトは失敗するのでしょうか。と話しました ニール・ピアソン、AIOpsによる災害の回避に関するOpsRampのプリンシパルプロダクトマネージャーおよび常駐AIOpsエキスパート。
OpsRamp：AIOpsをどのように定義しますか？
NP: 私は定義します AIOps または、複雑で手動を多用する反復的な運用タスクを自動化するAIテクノロジーのアプリケーションとしてのIT運用のための人工知能。通常、さまざまなソースやさまざまな形式からの大量のデータが含まれます。それは、人々の仕事をかなり良くし、企業がビジネスをより良くするのを助けることです。
OpsRamp：AIOpsはビジネスにどのように役立ちますか？
NP: 私は、企業にとってのAIOpsの利点に関する5つの異なる柱を考え出しました。
- それはあなたがあなたのトップラインの成長を改善するのを助けます。
- オペレーショナルエクセレンスを確保し、組織の競争力を高めます。
- ITインフラストラクチャに関連するリスクを軽減します。
- 市場投入までの時間を短縮します。
- 予測分析を使用して停止を減らすことにより、カスタマーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
OpsRamp：では、AIOpsの採用を妨げる要因は何ですか？ ITはどのようにしてユーザーからより多くの信頼を得ることができますか？
NP: 時間、労力、投資を考えると、AIOpsを実装する際に懐疑的になるのは当然です。 AIOpsでは、忍耐と観察が重要です。 AIモデルを企業のITインフラストラクチャに統合することは、複雑なプロセスです。段階的に実装してみてください。たとえば、OpsRampでは、クライアントにすぐに本番環境に移行するように強制することはありません。データのトレーニング、結果の確認、観察、学習の段階的なモデルをお勧めします。最初は簡単な成果であるプロジェクトを選び、次にテストして改良します。
OpsRamp：理にかなっています。 AIOpsの実装中に観察した一般的な間違いは何ですか？
NP: AIOpsプロジェクトで成功するための重要な要素は、優れたデータを持ち、鮮明なプロセスを浸透させることです。十分な品質のデータを収集することは、AIOpsを有効にするための最初のステップであり、機械学習テクノロジーの精度にとって重要です。鮮明なプロセスを確立することは、悪いプロセスの自動化を回避することを意味します。
OpsRamp：AIOpsの実装を開始することをどのように推奨しますか？
NP: これには厳格なルールはありません。組織ごとに、目標と目的に応じてAIOpsへのアプローチが異なります。反復的なタスクの自動化やワークフローの合理化など、プロジェクトの最終的な目的だけでなく、財務目標や最終顧客の目標も決定する必要があります。改善したい主な領域を特定し、最初にそれに取り組みます。間違いを避けるために、本番環境に入る前に結果を観察することを忘れないでください。実装が成功したら、それを祝って勢いをつけます。
OpsRamp：人間の洞察と機械の洞察をどのように結び付けるのですか？自動化にもかかわらず、意思決定を行う人が必要なので、これをお願いします。
NP: Skynetのようなポップカルチャーの参考文献のせいにしますが、現実には、人々はまだマシンが引き継ぐことに懐疑的です。したがって、あなたのプロセスの一部として、あなたは人と相互作用する能力を注入する必要があります。 AIは、意思決定において依然として人間の介入を必要としています。時間の経過とともに、これはAIの自律性が高まるにつれて変化する可能性があります。したがって、最終的に人間の意思決定を行うことができるシステムへの信頼を構築することが重要です。
OpsRamp：短期間のうちに、今日AIOpsを提供するベンダーが爆発的に増えています。 OpsRampはどのように サービス中心のAIOps 異なる？
NP: 私たちはサービスビューをとるという点で他のベンダーとは異なります。サービスの例としては、ビジネスアプリケーション、HRアプリケーション、または電子メールなどのITサービスがあります。サービス中心のAIOpsは、ハイブリッドアプリケーションのコンテキスト関係と、ビジネスサービスの運用面を理解して提示することを目的としています。全体的な可視性を提供し、ビジネスへの影響を予測します。
