企業にとっての価値が高まるAIOpsのその他のユースケース

組織は、AIOpsを、運用とセキュリティの管理で直面する複雑さの増大に対処する方法と見なしています。

昨年勢いが増した後も、AIOpsは組織の注目を集め続けています。 ITスタッフが従来のセキュリティとネットワークの監視と管理を強化するために、急速に採用されています。

昨年、Gartnerは、IT運用管理市場だけでAIOpsが、2020年の10億ドル以上から、2025年まで年平均成長率15％で成長することを発見しました。

一部の組織は、AIOpsをITスタッフのコストを節約する手段と見なしていますが、主要な推進要因は複雑さであることが明らかになりつつあります。この成長を促進するいくつかの明確なユースケースがあります。

AIOpsがより重要に必要とされている分野の1つは、今日のリモートおよびハイブリッドの労働力の需要に対処することです。

パンデミックによるオフィスの閉鎖と在宅勤務のポリシーにより、ITチームのデジタルトラフィックと複雑なデータ収集が増加しました。リモートワークをサポートする企業は、従業員に新しいハードウェアとソフトウェアを家に送り、データトラフィックを増やしました。また、ITチームは、すでにデータ生産の増加に取り組んでおり、さまざまなリモートオフィスの場所から流入する情報によって引き起こされるさまざまなプロパティを持つデータのストリームを監視する必要がありました。

AIOpsは、ITチームが、リモートおよびハイブリッドの作業モデルへの移行によって引き起こされた、増加し、ますます異なるデータを処理するのに役立ちます。 AIOpsは、さまざまなプロパティを持ち、さまざまなソースから大量のデータを取り込み、その分析を自動化するインテリジェントなアルゴリズムを使用しています。

さらに、AIOpsソリューションは、集約されたデータを調べてパターンを検出し、問題が発生して従業員の生産性を低下させる前に問題を予測できます。また、サービスに影響を与えるインシデントが発生した場合、AIOpsは、ITチームが根本原因をすばやく特定し、平均修復時間（MTTR）を短縮するための修正を決定するのに役立ちます。

AIOpsが価値を見出しているもう1つの一般的な領域は、セキュリティの自動化です。なんで？クラウドへの移行やハイブリッドで構成可能なアプリケーションの採用などの要因により、新しい問題が発生します。たとえば、昨年、ApacheのLog4jソフトウェアライブラリの脆弱性の発見は、ビジネスの世界全体に衝撃波を送りました。これは、「これまでで最も深刻なセキュリティ侵害」と言われました。理由：オープンソースソフトウェアは広く使用されており、企業で頻繁に再利用される多くの一般的なアプリケーションに組み込まれています。

この場合やその他の場合、従来のセキュリティツールはそれを根絶するのにほとんど役に立ちませんでした。対照的に、AIOpsはインテリジェントなアルゴリズムを使用してシステムの通常の動作をモデル化します。次に、リアルタイムで逸脱を特定し、問題（パフォーマンスの問題など）がITの問題ではなくサイバー攻撃によるものかどうかを判断することで、サイバー攻撃を事前に検出します。攻撃の場合、システムは、アラームやアラートに優先順位を付けて人間のオペレーターを支援するなど、一連の自動化された防御戦術を開始できます。または、システムへのアクセスを閉じたり、システムへのアクセスをブロックしたりするなど、独自のアクションを実行するために使用される場合があります。 IPアドレス。