なぜIT運用での自動化がしばしば不足するのか

初期のオーケストレーションとチューニングに加え、自動化ルールは「一度書けばどこでも展開」モデルに従い、適応性の余地をほとんど残さない。新しいエンタープライズアプリが追加されたり、ワークロードがクラウド間で移動したり、会社の全体的戦略計画が変更されたりするたびに、ルールも変更しなければならない。

1947年、General Motorsが最初のモダン自動化部門を設立した。目的は、機械、油圧、コンピュータテクノロジーの配列を組み合わせ、通常時給制従業員が扱う時間とリソースを消費するタスクを置き換えることで、自動車生産を合理化することだった。

70年後、自動化現象はあらゆる業界と市場に広がり、特にITで熱心な受け入れ先を見つけた。管理者とIT環境の間のアクションとレスポンスを模倣するために複数のスクリプトを組み合わせたプラットフォーム全体が、スペクトラム全体のITプロフェッショナルを、可能な限り多くの活動を自動化する方向へ導いた。

今や、新しいソフトウェアのロールアウトやシステム構成から、接続を失ったサーバーの再起動、予期せぬ変更への是正措置まで、本質的にすべてがオートパイロット状態だ。しかし、かつてITチームの悩みの万能薬と見なされたものが、次の波のIT関連課題——拡大するインフラ、指数関数的に増大するデータ量、急速に進化するビジネス要求——に対して効果のなさを露見し始め、多くの人々が疑問を抱く：IT自動化だけでデジタル時代を生き抜けるか？ もし無理なら、IT組織はどう効果的に運営し続けられるか？

静的ルールで動的環境を管理する

デジタルトランスフォーメーションの波を受け、IT環境はこれまで以上に複雑で拡大している。管理すべきインフラとアプリケーションが増え、集約・分析・運用化すべきデータが増え——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った。

平均的なエンタープライズ oggi は、複数のパブリックおよびプライベートクラウドで数百のアプリケーションを稼働させ、ますます要求の厳しい顧客基盤とその他の競争圧力によって生み出される急速に変化するビジネスニーズに対応しようとしている。クラウドプラットフォームの急速（かつ激しい）採用と、便利なポイントツールへの容易なアクセスが、絶え間ない変化と進化の環境を生み出し、急速に手に負えない複雑性を追加している。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が効果的に管理されない場合、組織全体に悪影響を及ぼすリスクがあると報告している。そしてその課題は、従来の自動化には単純に動的すぎるかもしれない。

我々が知る自動化はルールベースかつポリシー駆動だ。ルールは、特定タスクや活動を遂行するためのシンプルで予測可能なコマンドであり、それらのタスクと活動の閾値が侵害されたときにアラートを生成する。自動化ルールはスコープが狭く、静的で、運用をスムーズかつ効率的に保つために数千の他のルールと調整されなければならない——これがまさに、モダンでデジタル化されたIT環境ではもはや十分でない理由だ。

初期のオーケストレーションとチューニングに加え、自動化ルールは「一度書けばどこでも展開」モデルに従い、適応性の余地をほとんど残さない。新しいエンタープライズアプリが追加されたり、ワークロードがクラウド間で移動したり、会社の全体的戦略計画が変更されたりするたびに、ルールも変更しなければならない。

さらに、今日のクラウドベース、サーバーレス環境は自動化の継続的なチューニングと変更を必要とするが、それをすべて効果的にこなせる人員、リソース、能力を持つITチームは存在しない。

AIOpsが自動化をスーパーチャージする

人工知能の台頭は、あらゆる場所のIT運用プロフェッショナルにとっての変曲点だ。なぜなら、それが常に変化するIT環境の管理アプローチを完全に再構築できるからだ。AIをIT運用に適用する——AIOps——ことは、最も時間のかかる反復タスクだけでなく、より高次の複雑なタスクも自動化する。

AIOpsシステムは、オンプレミスとクラウドインフラの両方を含め、IT環境全体のソースターゲットからデータを単一のデータレイクに集約する。しかし、従来の自動化がその情報に基づいて行動するために想定される各シナリオのルールを必要とするのとは異なり、AIOpsは人間が見逃すかもしれない大量の情報の中から、かすかな早期警告シグナルをプロアクティブに特定し、その重要性を文脈化し、人間の介入なしで即座に適切かつ果断なアクションを実行するよう学習する。

チームメンバーが無数のアラートを手動で精査し、高優先度と低インパクトを区別しようとする代わりに、AIOpsツールがそれをすべて自動で行う。特定のIT運用にマッピングされた精緻なアルゴリズムを適用し、数百万のログレコードとメトリクスをふるい分け、最もクリティカルなアラートを浮き彫りにすることで、システムパフォーマンスと健全性への可視性を高め、ITチームメンバーをより高優先度のイニシアチブに解放し、IT生産性と効率に不可欠なブーストを提供する。

標準的なIT自動化は長年にわたり広範な組織に恩恵をもたらしてきた。だが、今日のエンタープライズは、初期の頃には想像もできなかったIT管理課題に直面しており、従来のIT自動化では単純に対処できない。ビジネスがますますデジタル化——インフラ追加、新サービス立ち上げ、新データストリーム組み込み——する中、より高度なインテリジェントオートメーションソリューションで、拡大するインフラを完全に制御し、急速に進化する競争環境でペースを維持する必要がある。

執筆：Jiayi Hoffman、OpsRampデータサイエンスアーキテクト