IT先任者は、より効率的なITシステムをサポートするために、大量のデータを取り込み、データソース間のイベントを相関させ、問題を検出し、新しいテクノロジーで解決するように設計されたツールを絶えず必要としてています。これがAIOpsの機能にあたります。AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations：IT運用のための人工知能）とは、人工知能（AI）と機械学習（ML）テクノロジーを使用して、ITのさまざまな側面を強化し、自動化することです。現代のITインフラと環境の複雑さを考えると、AIOpsは自動化を推進し、生産性を向上させ、効率を拡大する上で重要な役割を果たします。大企業が扱う規模のデータベースを運用するには、システムの可用性、パフォーマンス、スケーラビリティを確保するために、より高度なインテリジェンスを適用する必要があります。
目次
データベースの監視における”AIOps”
まず、AIOpsがミッションクリティカルなデータベースのモニタリングにどのような影響を与えるか、最も基本的な例から考えてみます。eコマース・サイトに深刻なサービス停止が発生し、毎分数百万ドルの収益が失われているとします。根本的な原因はクエリのレスポンスタイムの変化にあると突き止めることができましたが、その結果、監視ソフトウェアがアプリケーションとインフラストラクチャ全体の複数のレベルからものすごい数のアラート（アラートストーム）を生成することになります。AIOpsは、スタックのさまざまな部分で異常を特定し、トポロジー分析と時間分析によって懸念されるアラートを絞り込むことで、アラートノイズを低減します。その後、イベントを相関させて根本原因を特定し、組織の平均応答時間（MTTR）を大幅に短縮します。
AIOpsが役立つもう1つの例は、将来のインシデントを予測し、修復を自動化することです。データが増大するにつれ、ストレージ要件も増大します。データベースのパフォーマンスは、ストレージ・レイヤーの容量とパフォーマンスに大きく依存します。機械学習予測モデルによるストレージ予測により、データベース管理者は停止やパフォーマンスへの影響を防ぐことができます。
データはあらゆるアプリケーションのイニシアチブの中心であるため、あらゆるアプリケーションはデータベース・アプリケーションであると言っても過言ではありません。現代の技術インフラは分散化が進み、データ量は驚異的な速度で増加しているため、データベースの問題の根本原因分析は複雑です。AIOpsは、このような問題の検出、分離、解決までの平均時間を短縮する上で大きな役割を果たすでしょう。
アラートノイズとストレスの軽減
AIOpsは、機械学習と分析を使用して、さまざまなソースから収集された膨大な量のデータを分析します。正常な動作と異常な動作を区別し、誤検知を減らし、不要なアラートを排除します。そうすることで、AIOpsは監視ツールに関連するノイズを減らし、IT管理者が重要な問題に集中できるようにします。AIOpsはまた、重大性と潜在的な影響に基づいてアラートに優先順位を付けることができます。これにより、ノイズを削減し、重要な問題が直ちに注意を受けるようにすることで、アラートによる疲労を防止します。
異常検知と予測
AIOpsは、パフォーマンスの根本的な問題を示す可能性のある異常なパターンや動作を特定することに優れています。季節性や基準しきい値とともに過去のデータから学習し、将来の傾向を正確に予測します。異常は、ユーザ・アクティビティの突然の急増、リソース競合、非効率的なクエリ、ハードウェア障害など、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。リソースの使用率、クエリの応答時間、およびその他のパフォーマンス指標を予測することにより、ITチームはリソースを積極的に割り当て、潜在的なボトルネックを防ぐことができます。
根本原因の分析
パフォーマンス問題の根本原因を特定することは、多くの場合、時間がかかり複雑です。AIOpsは、高度な相関技術とトポロジー情報を採用して、さまざまなメトリクス、ログ、イベント間の関係を分析します。これにより、根本原因の分析が迅速化され、より迅速な問題解決が可能になります。
自動化とインシデント対応
AIOpsは、データベースの可観測性によってスマートなインシデントを作成することで、インシデントの検出と対応を自動化します。これにより、相関するイベントをリアルタイムで特定し、自動応答や通知をトリガーすることができます。このプロアクティブなアプローチにより、ITチームはエンドユーザに影響が及ぶ前に潜在的な問題を解決することができます。さらに、AIOpsは自動化されたインシデント・トリアージを促進し、適切なチームに迅速にアラートが送られるようにします。さらに、インシデント対応のワークフローをオーケストレーションすることで、適切なエンジニア・チームが関与し、インシデントを迅速に解決するために必要な手順が踏まれるようにします。AIOpsは、繰り返し発生するインシデントを特定し、過去の修復を相関させることで、パフォーマンス最適化の機会に関する洞察をさらに深めることができます。
データベース管理のライフサイクル観察における優位性
AIOpsは、環境全体のさまざまなメトリクス、ログ、イベントを監視することで、データベース・パフォーマンスの観察を支援します。期待される動作からの逸脱を特定し、パフォーマンス低下につながる可能性のある異常を検出します。
チューニング
AIOpsを使用すると、ITチームは予測的な洞察に基づいてデータベースの構成とリソース割り当てを微調整できます。これにより、リソースを過剰にプロビジョニングすることなく、最適なパフォーマンスを実現します。
管理
AIOpsは、負荷分散、クエリの最適化、インデックスのチューニングなどのルーチン管理タスクを自動化します。また、リソース要件を正確に予測することで、キャパシティ・プランニングを支援します。
拡張性
データベースはダイナミックに拡張する必要があるため、AIOpsは追加リソースが必要になるタイミングを予測する上で重要な役割を果たします。これにより、過剰利用を防ぎ、シームレスなユーザ・エクスペリエンスを実現します。
安全性
AIOpsは、セキュリティ侵害を示す異常なパターンを特定することでセキュリティを強化します。データの完全性を損なう可能性のある不正アクセスの試行や異常な動作の検出に役立ちます。
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