人工知能がIT運用とDevOpsをどのように変革するか

DevOpsとIT運用チームが今後数年間で新たな課題に直面することを述べるのは、問題を解決して課題を克服することが主な責任であるため、少し冗長に聞こえます。

しかし、プロセス、テクノロジー、ツールの現在の状況が変化する劇的なペースで、それに対処することは非常に問題になっています。

さらに、ビジネスユーザーがDevOpsにかけているプレッシャーは驚異的であり、IT運用チームはアプリをタップするだけですべてを解決する必要があることを要求しています。ただし、バックエンドでは、問題の処理は別の球技です。ユーザーは、問題を見つけて解決することがどれほど難しいか想像さえできません。

IT運用とDevOpsチームが現在直面している最大の課題の1つは、環境に記録されているビッグデータの大規模なストリームで、小さいながらも潜​​在的に有害な問題を特定できることです。簡単に言えば、干し草の山から針を見つけるようなものです。

関連項目： 機械学習がデジタル企業にどのように革命をもたらしているか

24時間年中無休の可用性を誇るオンラインプレゼンスを持つ企業のIT部門で働いている場合、これはおなじみのシナリオです。怒っている顧客または上司から、クレジットカード取引の失敗やアプリケーションのクラッシュについて不平を言っている電話が深夜にかかってきたとします。あなたはすぐにあなたのラップトップに行き、ログ管理システムを開きます。設定された時間枠で10万を超えるメッセージがログに記録されていることがわかります。これは、人間が1行ずつ確認することは不可能なデータセットです。

それで、あなたはそのような状況で何をしますか？

これは、すべてのIT運用とDevOpsプロフェッショナルのストーリーです。彼らは多くの眠れない夜を過ごし、ログエントリの海をナビゲートして、特定のイベントをトリガーした重要なイベントを見つけます。ここで、リアルタイムの集中ログ分析が役に立ちます。ログデータの重要な側面を理解し、主要な問題を簡単に特定するのに役立ちます。これにより、トラブルシューティングプロセスが公園内を散歩するようになり、より短く効果的になり、専門家が将来の問題を予測できるようになります。

AIとそのIT運用およびDevOpsへの影響
人工知能（AI）は数十年前は流行語でしたが、現在ではさまざまな目的でさまざまな業界に一般的に適用されています。ビッグデータ、AI、人間の領域の知識を組み合わせることで、技術者や科学者は、SF小説や映画でのみ可能であった驚異的なブレークスルーと機会を生み出すことができるようになりました。

IT運用が機敏かつ動的になるにつれて、IT運用も非常に複雑になっています。人間の心は、日常業務を通じてストリーミングされるビッグデータの速度、量、多様性に追いつくことができなくなり、AIを分析および意思決定プロセスを最適化するための強力で不可欠なツールにします。 AIは、人間とビッグデータの間のギャップを埋めるのに役立ち、トラブルシューティングとリアルタイムの意思決定の負担を大幅に軽減するために必要な運用インテリジェンスとスピードを提供します。

部屋の中の象に対処する：AIがどのように役立つか
上記のすべての状況で、1つのことが一般的です。これらの企業は、最初に説明したように、ITチームとDevOpsチームがログデータエントリの山で問題をすばやく見つけるのに役立つソリューションを必要としています。単一のログエントリが環境に亀裂をもたらし、アプリケーションをクラッシュさせていることを特定するために、ログデータをフィルタリングするために探しているエラーの種類を知っていれば簡単ではないでしょうか。もちろん、それは仕事の量を半分に減らすでしょう。

1つの解決策は、インターネットからあらゆる種類の関連するインシデントに関するデータを収集し、同様のセットアップを使用している人々がシステムでそれらをどのように解決したかを観察し、システムをスキャンして潜在的な問題を特定するプラットフォームを用意することです。これを実現する1つの方法は、ユーザーがイベントを調査、監視、トラブルシューティングする方法を模倣し、データ自体を分析するのではなく、人間がデータを操作する方法を控えめに表現できるシステムを設計することです。たとえば、このテクノロジーは、Amazonの製品推奨システムやGoogleのPageRankアルゴリズムに似ていますが、ログデータに重点​​を置いています。

認知的洞察の紹介
最近のテクノロジーは、この投稿で想定されているソリューションを実装しています。最近非常に多くの話題を呼んでいるこのテクノロジーは、CognitiveInsightsと呼ばれています。この画期的なテクノロジーは、機械学習アルゴリズムを使用して、オープンソースリポジトリ、ディスカッションフォーラム、ソーシャルスレッドとともに、人間のドメイン知識をログデータと照合します。このすべての情報を使用して、IT運用およびDevOpsチームが日常的に直面するさまざまな重大な問題の解決策を含む可能性のある関連する洞察のデータリザーバーを作成します。

リアルタイムの障害
DevOpsエンジニア、IT運用マネージャー、CTO、VPエンジニアリング、およびCISOは、ログ分析および関連する運用にAIを統合することで効果的に軽減できる、多くの課題に直面しています。 Cognitive Insightsにはいくつかのアプリケーションがありますが、主な2つのユースケースは次のとおりです。

• セキュリティ
  分散型サービス拒否（DDoS）攻撃は、ますます一般的になっています。以前は政府、有名なWebサイト、多国籍企業に限定されていたものが、今では著名な個人、SMB、中堅企業をターゲットにしています。

このような攻撃を防ぐには、疑わしいアクティビティを特定し、何千ものエントリからの潜在的な脅威を特定するための集中ログアーキテクチャが不可欠です。このため、CognitiveInsightsによる反DDoS緩和は非常に効果的であることが証明されています。過去にDDoS攻撃による重大な被害を受けた、DynやBritish Airwaysなどの主要な名前は、ハッカーを寄せ付けず、将来の攻撃から運用を保護するための本格的なELKベースの反DDoS緩和戦略を採用しています。 。

• IT運用
  すべてのログを1つの場所にまとめ、各エントリを注意深く監視して登録するのは素晴らしいことではないでしょうか。まあ、確かに。プロセスフローを明確に表示し、さまざまなアプリケーションからのログに関連するクエリをすべて1つの場所から実行できるため、IT運用の効率が大幅に向上します。 IT運用とDevOpsチームが直面する最大の課題の1つを解決するために、環境内のログデータの大規模なストリームにある小さいながらも潜​​在的に有害な問題を特定できるようになります。これはまさにCognitiveInsightsが行うことです。このプログラムのコアはELKスタックに基づいているため、データを並べ替えて簡素化し、IT運用の全体像を簡単に把握できるようにします。 AsurionとPerformanceGatewayは、Cognitive Insightsを活用し、ITゲームを一段と向上させた完璧な例です。

  

優れたAI統合により、
AI駆動のログ分析システムを使用すると、干し草の山の中から針を見つけるのが非常に簡単になり、問題を効率的に解決できます。このようなシステムは、組織全体の管理と運用に大きな影響を及ぼします。このブログで前述した企業の問題と同様に、AIをログ管理システムと統合すると次のようなメリットがあります。

✔顧客の成功の向上
✔監視と顧客サポート
✔リスクの軽減とリソースの最適化
✔ログデータにアクセスできるようにすることで効率を最大化します

言い換えれば、Cognitive Insightsや他の同様のシステムは、データログの管理とトラブルシューティングに非常に役立ちます。

Rent-A-Center（RAC）は、テキサスを拠点とするFortune 1000の会社であり、幅広い賃貸製品とサービスを提供しています。メキシコ、プエルトリコ、カナダ、米国に3000を超える店舗と2000のキオスクがあります。同社は2つの異なるELKスタックを統合しようとしましたが、ディスク管理、メモリチューニング、追加のデータ入力機能、およびその他の技術的な問題に毎日費やされる莫大なコストと時間は言うまでもなく、毎日100GBのデータを処理するのは面倒でした。 RACはCognitiveInsightsに移行しました。これにより、将来の異常を検出できるという自信が得られ、絶えず増大するデータ量を非常に簡単にスケーリングできるようになりました。彼らは、オンプレミスとオフプレミスのELKスタックを管理する専任のITチームの恩恵を受けました。

データログ管理におけるオープンソースの役割
多くの評判の高いベンダーは、データログ管理システムの効率を高めるために、さまざまな方法でAIを積極的に調査およびテストしています。ベンダーの一部は次のとおりです。

ELKが急速にトレンドの一部になりつつあり、ますます多くのベンダーがロギングソリューションを提供しているという事実に驚くことはありません。これは、企業が莫大な初期費用を負担することなくセットアップをインストールするための優れた方法になっているためです。また、いくつかの基本的なグラフ作成および検索機能が可能であり、組織がログデータの干し草の山の問題を認識するために、Cognitive Insightsなどの最新のテクノロジーを選択して、針をすばやく見つけて主要な問題を排除できます。

AIに関するオンラインディスカッションに必ず参加してください。人工知能とビッグデータに関するさらに詳しい洞察と情報については、LinkedInとTwitterでRonald vanLoonに連絡してください。