【えーあいおぷす】
AIOps とは?
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💡 AIで運用データを整理し、対応を助ける
AIや機械学習をIT運用に活用し、ログや性能データの分析、異常検知、対応の支援や自動化を行う取り組み。大量の通知を整理する用途などがある。効果はデータや設定に左右され、原因や復旧を常に保証するものではない。
AIOpsは、何をしてくれるの?
通知がたくさん来るときに、役立つ?
複数の通知の時刻やパターンを関連付けて、重要な出来事を見つける支援ができる。たとえば「画面が遅い」と「DB応答が遅い」を一緒に調べる候補にするイメージだよ。同時に起きたことだけで原因を確定したとは考えず、実際の状態も確認しよう。
異常が見つかったら、全部自動で直る?
AIに渡すデータは、何でもよい?
対象の運用を十分に表すデータが必要だよ。欠けたログや、実際の負荷と合わない学習データでは判断に影響する。IBMは代表性のあるデータでの学習と、人による結論の検証を挙げている。導入後も、見逃しや不要な通知を実例で確かめよう。
まとめ:ざっくりこれだけ覚えればOK!
「AIOps」って出てきたら「AIでIT運用の分析や対応を助ける取り組み」と思えばだいたいOK!
📖 おまけ:英語の意味
「Artificial Intelligence for IT Operations」 = IT運用のための人工知能
💬 AIを運用に活用すること。機械学習モデルを開発・運用するMLOpsとは、主な目的が違うよ。