IT運用で自動化が不十分な理由

最初のオーケストレーションとチューニングに加えて、自動化ルールは、事実上離れるwrite-once-deploy-anywhereモデルに従います。適応の余地はありません。新しいエンタープライズアプリが追加されるたびに、ワークロードがクラウドに移動されるか、クラウド間で移動されるか、会社の包括的な戦略計画が変更されるため、ルールも変更する必要があります。

1947年、ゼネラルモーターズは最初の近代的な自動化部門を設立しました。目標は、機械、油圧、コンピューターの一連のテクノロジーを組み合わせて自動車の生産を合理化し、時間給の従業員が通常処理する時間とリソースを大量に消費するタスクを置き換えることでした。

70年後、自動化現象はすべての業界と市場に広がり、IT業界で特に熱心な聴衆を見つけました。複数のスクリプトを組み合わせて管理者とIT環境の間のアクションと応答を模倣するプラットフォーム全体により、ITプロフェッショナルは、可能な限り多くのアクティビティを自動化するようになりました。

現在、新しいソフトウェアの展開やシステムの構成から、接続が失われたサーバーの再起動や予期しない変更に対する修正措置の実行まで、すべてが基本的に自動操縦で行われます。しかし、かつてITチームを苦しめているものの万能薬のようなものと見なされていたものは、IT関連の次の課題、つまり、拡張インフラストラクチャ、指数関数的に大量のデータ、急速に進化するビジネス需要に対して、効果がない兆候を示し始めています。不思議：IT自動化はデジタル時代に繁栄するのに十分ですか？そうでない場合、IT組織はどのようにして効果的に運用を継続できますか？

静的ルールを使用した動的環境の管理

デジタルトランスフォーメーションをきっかけに、IT環境はかつてないほど複雑で広大になっています。より多くのインフラストラクチャと管理するアプリケーション、集約、分析、運用化するデータが増えています。これらはすべて、ハイブリッドクラウド戦略の出現によって可能になりました。

今日の平均的な企業は、ますます期待される顧客ベースやその他の競争圧力によって生じる急速に変化するビジネスニーズに対応するために、いくつかのパブリッククラウドとプライベートクラウドで数百を超えるアプリケーションを実行しています。クラウドプラットフォームの急速な（そして猛烈な）採用と便利なポイントツールへの簡単なアクセスにより、絶え間ない変化と進化の環境が生まれ、複雑さが増し、急速に管理できなくなりました。実際、多くのIT意思決定者は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みは、効果的に管理されていない場合、組織全体に悪影響を与えるリスクがあると報告しています。そして、その課題は、従来の自動化には単純に動的すぎる可能性があります。

私たちが知っている自動化は、ルールベースでポリシー主導です。ルールは、特定のタスクまたはアクティビティを実行し、それらのタスクおよびアクティビティの周囲のしきい値に違反したときにアラートを生成するための、単純で予測可能なコマンドです。自動化ルールは範囲が狭く、静的であり、操作をスムーズかつ効率的に実行し続けるために他の何千ものルールと調整する必要があります。これが、デジタル化された最新のIT環境ではもはや十分ではない理由です。

初期のオーケストレーションとチューニングに加えて、自動化ルールは、どこにでも展開できる書き込みモデルに従い、適応性の余地はほとんどありません。新しいエンタープライズアプリが追加されるたびに、ワークロードがクラウドに移動されるか、クラウド間で移動されるか、会社の包括的な戦略計画が変更されるため、ルールも変更されます。

さらに、今日のクラウドベースのサーバーレス環境では、絶え間ない調整と自動化への変更が必要であり、すべてを効果的に実行するための人材、リソース、または能力を備えたITチームは存在しません。

AIOpsは自動化をスーパーチャージします

人工知能の台頭は、絶えず変化するIT環境を管理するためのアプローチを完全に再構築できるため、あらゆる場所のIT運用プロにとって変曲点です。 AIをIT運用（AIOps）に適用すると、最も時間のかかる反復的なタスクだけでなく、より高次でより複雑なタスクも自動化されます。

AIOpsシステムは、IT環境全体（オンプレミスとクラウドインフラストラクチャを問わず）のソースターゲットからのデータを単一のデータレイクに集約します。しかし、考えられるシナリオごとにその情報に基づいて行動するためのルールを必要とする従来の自動化とは異なり、AIOpsは、人間が見逃す可能性のある大量の情報の中の最も弱い早期警告信号でさえも積極的に識別し、その重要性を文脈化して、適切かつ決定的な行動を取ることを学びます人間の介入なしで。

チームメンバーが無数のアラートを手動で調べて、優先度の高いアラートと影響の少ないアラートを区別しようとする代わりに、AIOpsツールはすべてを自動的に実行します。数百万のログレコードとメトリックをふるいにかける特定のIT運用にマッピングされた微調整されたアルゴリズムを適用して、最も重要なアラートを表示し、システムのパフォーマンスと正常性の可視性を高め、ITチームメンバーがより優先度の高いイニシアチブに集中できるようにします。 ITの生産性と効率を高めるために切望されていました。

標準のIT自動化は、何年にもわたって組織に多大な利益をもたらしてきました。しかし、今日の企業は、初期にはほとんど想像できなかったIT管理の課題に直面しており、従来のIT自動化では処理できません。インフラストラクチャの追加、新しいサービスの開始、新しいデータストリームの組み込みなど、ビジネスのデジタル化が進むにつれて、広大なインフラストラクチャを完全に制御し、急速に進化する競争環境に対応するために、より高度でインテリジェントな自動化ソリューションが必要になります。

OpsRampのデータサイエンスアーキテクトであるJiayiHoffmanによって書かれました。