【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。

📌 このページのポイント
AIOps:通知を整理して、調査を助けるログ・通知複数のデータAIで分析関連を整理担当者結果を確認例:画面の遅さ + DBの遅さ同じ問題かもしれない → 調査するAIの分析結果も、実際の状態で確かめよう
運用データから調査の候補を整理する例。対応の自動化範囲は環境に合わせて設定します。
ひよこ ひよこ
AIOpsは、何をしてくれるの?
ペンギン先生 ペンギン先生
ログ、性能の数値、障害の通知などをAIで分析し、運用を助けるよ。たとえば同じ障害に関連しそうな通知を整理し、調べる対象を絞る。監視画面にAIという名前を付けるだけでなく、データから判断や対応を支援する取り組みなんだ。
ひよこ ひよこ
通知がたくさん来るときに、役立つ?
ペンギン先生 ペンギン先生
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。
ひよこ ひよこ
異常が見つかったら、全部自動で直る?
ペンギン先生 ペンギン先生
自動対応に使う場合もあるけれど、いつでも復旧できるわけではないよ。担当者へ通知し、対応案を提示する使い方もある。AWSの説明にも、人の専門家が問題を解決する段階がある。自動で実行する範囲を決め、結果を確かめることが大切だね。
ひよこ ひよこ
AIに渡すデータは、何でもよい?
ペンギン先生 ペンギン先生
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。
ひよこ ひよこ
DevOpsやMLOpsと、同じ言葉?
ペンギン先生 ペンギン先生
目的を分けて覚えるとよいね。DevOpsは開発と運用の連携、MLOpsは機械学習モデルの開発・配備・運用を扱う。AIOpsはAIを使ってIT運用を助ける。互いに組み合わせることはあるけれど、AIがあれば運用担当者が不要になる、という意味ではないよ。
ペンギン
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。

参考資料

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