AIOpsを始めるために必要なことを解説

 システム運用業務において、「業務品質の向上」「問題修復スピードの向上」「運用保守コストの削減」ができるAIOpsを企業に導入するために必要な事前知識を解説します。

 また、AIOpsについて詳しく知りたい方は、AIOpsって何?わかりやすく解説をご参照ください。

AIOpsの進め方や事例がわかる資料

AIOps(AI分析機能)を持つCloud Archの製品概要と、「セキュリティインシデント早期発見」と「サーバーの障害予兆検知」の2つの事例をご紹介した下記のようなPDF資料がダウンロードできます。

AIOpsを支援するCloud Archの概要資料

「AIOpsとは何か」と「Cloud Archの製品概要、AI分析機能」についてご紹介した資料

2つのAIOps事例「セキュリティインシデント早期発見」と「サーバーの障害予兆検知」

Cloud ArchのAIOps(AI分析機能)の概要と導入事例をご紹介

オージス総研のAIOps推進事例「進め方と得られた効果を解説」

ログイン画面に対する総当たり攻撃への対処をAIOpsを活用して効率化した事例をご紹介

AIOpsが必要とされる背景


 まず、AIOpsをなぜ始めるべきなのか、必要とされているのかを説明します。

 企業の情報システムではクラウドネイティブなテクノロジーの採用が加速しており、ITインフラの中核には複数のクラウドで構成されたアーキテクチャと膨大なデータが占めるようになりつつあります。IT業界ではこれまで複雑さが増した場合、運用チームを増員することで対処してきました。しかし、情報システムが高度化し、取り扱うデータが多様化かつ大容量化し続ける現状では、人手を増やす方法には限界があることは明白です。

 例えば、運用チームの業務のひとつにITインフラのインシデント対応がありますが、多くの運用チームではすでに業務時間の多くをインシデントの事後対応に費やし、またインシデント発生を最小限にするための活動を絶えず行っています。このまま情報システムの高度化が進めば、ひとつひとつのインシデントに十分な時間と労力をかけて対処することが困難となり、いずれは顧客の信頼喪失につながります。そこで方針転換し、AIを活用して運用を自動化することでこれらの人手不足に対処しようとする動きがあり、それによってAIOpsが登場するきっかけとなりました。

AIOpsを始めるための5ステップ

 AIOpsの導入をするためには5つのステップが必要となります。初めは確実に導入効果が見込める小規模なAI分析から適用し、徐々にAIのユースケースと収集すべき対象データを増やしていきます。

 それでは、AIOpsを始める場合の手順を説明します。

1. 計画を策定する

 優先度の高い現状の運用課題を選定し、AIによる改善施策の検討を行います。この計画策定は非常に重要なステップです。計画策定の良し悪しでプロジェクトの成功可否が決まるといっても過言ではありません。もし、データが存在しない場合はデータを準備するところから検討しましょう。
 計画策定の段階でAIOpsの価値を机上で計算し、導入した場合の費用対効果があることを経営陣に説明します。

2. 実証実験(PoC)を行う

 机上で計算したAIOpsの価値が実際に得られることを実機にて実証実験(PoC)します。PoCではAI分析のモデルを開発し、処理の正確性(AI分析の精度)や処理速度といった指標をもとに費用対効果を再計算することになります。PoCでAIOpsの価値が確認できたら、本格導入に向けてAIOpsのアーキテクチャ設計を開始します。

3. スモールスタートで始める

 AIOpsをスモールスタートで始め、本番環境における実際の導入効果とリスクを確認します。
 ITインフラを最小構成で構築し、ログデータのモニタリングを開始します。AIOpsは長期的に運用するほど学習データが蓄積され、精度が向上するという特性があるため、まずは小さく始めてみて運用現場で受入れ可能であることを見定めます。

4. 利用拡大する

 スモールスタートでAIOpsが業務の負荷軽減に寄与することを確認できたら、収集するログデータを増やしていき、AIOpsの適用範囲を拡大します。システム停止などのリスクが低い範囲からリスクが中程度となる範囲に広げ、その中から優先度の高い課題に取り組みます。

5. 効率化する

 AIOpsの導入を進めていくと、ひとつの業務に関連して複数のAI分析のモデルを運用していくことになるため、いずれAIOps自体の運用負荷が無視できなくなってきます。これはAI分析で取り扱う対象データのパターンがソースごとに異なることに起因しています。例えば、Aシステムのシステム停止を予測するモデルをそのままBシステムに適用することはできず、Bシステム向けに最適化された新たなモデルを配備する必要があります。
 AIOpsにおける運用の効率化はMLOpsと呼ばれる技術領域となり、一例としてAIOpsでモニタリングしている対象データのパターンが変化した場合に自動的に再学習することによって品質を一定に保つことが可能となります。

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AIOps導入へ向けてのオージス総研のサポート


 AI導入ステップをご覧いただきましたが、とても難しく感じられた方もいるのではないでしょうか。
 オージス総研なら、導入に向けたステップの「計画策定」であるアセスメント段階から、運用サポートに至るまでワンストップでサポートさせていただきます。
 【AI導入に興味があるが、効果があるのかわからない】、【導入による、他部署への影響が気になって一歩を踏み出せない】といった、些細なお悩みからご相談ください。
 オージス総研の有資格エンジニアが、お客様の環境や状況を聞き取りし、より効果が見込める導入方法を一緒に検討させていただきます。 

最後に

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 本コラムでは、AIOpsを導入するためのステップをご紹介しました。
 オージス総研が提供する運用自動化ソリューション 『Cloud Arch』はAIOpsを導入支援するサービスです。先述した計画策定のフェーズから本格導入までワンストップで実現できます。

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2023年5月29日公開
※この記事に掲載されている内容、および製品仕様、所属情報(会社名・部署名)は公開当時のものです。予告なく変更される場合がありますので、あらかじめご了承ください。

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