NASAのアドバイス：技術、文化、データが一体となってAIOpsを推進

NASAのような組織は、AIやAIOpsの経験を始めたばかりの組織と共有しています。

AIOpsの実装に関心のある組織には、運用およびDevOpsグループでの人工知能の使用に一歩踏み出した他の人のアドバイスから学ぶという利点があります。

アドバイスを共有するそのようなイノベーターの1つはNASAです。これは最近、特にAIOps環境で、金融や調達などの宇宙機関のビジネスアプリケーションにAIを展開するための全体的なアプローチを取ることの重要性を強調しました。

AI運用グループATARCへのプレゼンテーションで、NASAのデータサイエンスグループのリーダーは、AIOpsイニシアチブに必要な3つの重要な要素を特定しました。テクノロジーは最も明白なものかもしれませんが、組織はAIの準備ができていることを確認するためにデータを準備する必要があります。同様に重要なのは、データを意思決定に役立てる必要性を受け入れる企業文化の変化です。

なぜNASAに耳を傾けるのですか？ 「はい、私たちはロケット科学者です」と正直に言うことができるのは彼らだからかもしれません。

「アルゴリズムが実行されるビットは非常に小さな部分です。データが実際に使用できる形式になることはめったにありません。人々はすでに物事を行う方法を持っています。新しいツールまたはツールのセットを学び、それが実際にどのように機能するかを理解する必要があるというこの問題があります。政府のCIOMediaのレポートによると、NASAのデータサイエンスグループのリーダーであるNikunj Ozaは、AIが自分たちのために何ができるかについてさまざまな概念を持っています。

「データは[自動的に]AIが使用できるように準備されていないため、AIOpsプロジェクトを開始でき、システムの他の部分が準備ができていないため、データが停止します。」と彼は付け加えました。

AIOpsのアドバイス

NASAのアプリケーションのアソシエイトCIOであるShenandoahSpeersは、ATARCaudienceに、この機関のデジタルトランスフォーメーションは進行中ですが、まだ成熟していると語りました。 「私たちは大量のデータの流入と、そのデータを消化し、そのデータに関するビジネス上の意思決定とミッションの意思決定を行う方法を目にしています。」

Ozaは、AIが人間から仕事を盗むという社内の恐れなど、AIと機械学習を取り巻く誤解のいくつかについても話し合いました。

米国国防総省の共同人工知能センター（JAIC）のウェビナースピーカーも、データ品質の課題について話し合いました。 「ラベルの品質、データの品質には問題があります」と、JAICのAI/機械学習のテストと評価の責任者であるYevgeniyaPinelis氏は述べています。 「もちろん、インフラストラクチャの問題があります。 …信頼できるAIシステムを実際に構築するには、そのエコシステムとすべての配管が整っている必要があります。」

彼女は、チームにAgileとDevSecOpsを採用させる必要があるため、文化が要因であると付け加えました。 「ユーザーとテスターが本当に早い段階で関与している場合、それがこのアジャイルプロセスを取得し、最後に災害を回避する方法です。それは私たちが経験している大きな文化の変化です。共同ロジスティクスには多くの幸運がありました。データの準備は常に問題ですが、それらは範囲が広いAIの問題である傾向があります。」

より多くの企業がAIOpsと可観測性の経験を積むにつれて、開拓者からAIOpsのアドバイスを収集し始めたばかりの人々にとっての機会が増えています。