AIテクノロジーが災害復旧業務に効率性と信頼性をもたらす方法

災害復旧におけるAIの能力は現在限定的ですが、将来的な進歩には期待が持てるでしょう。バックアップとDRの手順を合理化する可能性のある、AIを活用した災害復旧機能の主な例を考えて見ましょう。

AIはどのように災害復旧を支援できるのでしょうか？一見シンプルな質問のように思えますが、その答えは、AIが現在できることと、将来的に潜在的にできることのどちらを意味しているかによって異なります。

1 災害復旧におけるAIの現状
2 災害復旧における新たなAIテクノロジー
3 AIを待たずに、今すぐN2WSで災害復旧を効率化

災害復旧におけるAIの現状

まず、AIが現在どのように災害復旧に活用されているか、その基本的な部分から。

現時点では、このブログにおけるAIのユースケースのほとんどは比較的初歩的なものです。AIは、プレイブックの生成、データバックアップの分析、復旧後のシステムにおける潜在的な問題の兆候の評価などを行うことができます。これらは、AIを活用して災害復旧作業にスピードと効率性をもたらすという点では確かに価値のある例ですが、災害復旧のあらゆる側面においてAIを本格的に統合するものではありません。

また、現在存在するAIベースの災害復旧機能のほとんどは、OpenAIやGoogleなどの汎用AIツールやプラットフォームの使用を必要とすることも注目に値します。データバックアップや災害復旧ツールを開発するベンダーのほとんどが、自社製品に有意義なAI機能を追加していないためです。AI搭載のバックアップやリカバリを提供していると主張しているベンダーもあるかもしれませんが、多くの場合、実際には基本的な自動化や分析機能にすぎない機能に「AI」というラベルを貼っているだけです。

つまり、AIを活用してディザスタリカバリ分野で興味深いことを行うことは可能ですが、その可能性は限られており、ほとんどの場合、その機能はディザスタリカバリツールに直接組み込まれていません。IDCのレポートから引用すると、「ディザスタリカバリおよび事業継続ソリューションにおける包括的なAIは、まだ初期段階にある」ということです。

災害復旧における新たなAIテクノロジー

しかし、現在、災害復旧におけるAIの機能が限定的であるからといって、この分野におけるAIの潜在的可能性に期待する理由がほとんどないというわけではありません。それどころか、将来的にAIが災害復旧ツールの効率性と有効性を高める可能性は十分にあります。

以下に、今後登場する可能性があるAIを活用した災害復旧機能の主な例をいくつか紹介します。

AI主導の予測分析

AIが災害復旧に潜在的に役立つ可能性がある方法のひとつは、問題が起こる前にそれを特定することで、そもそも復旧を不要にすることです。

これは、AI主導の予測分析機能を使用することで可能になるかもしれません。この機能は、停電に関する過去のデータを分析し、将来的なインシデントにつながる可能性がある問題のタイプを提案します。その結果、予測分析によって、新たな停電が発生する前に、企業はリスクを軽減することができます。

TechTargetが言うように、「AIによる予測機能は、問題が深刻化する前にIT部門に警告を発し、問題に先手を打つことを可能にすることで、ダウンタイムを大幅に削減できる」のです。

高度な予測分析ツールはすでに存在しているので、災害復旧ベンダーがゼロから構築する必要はないでしょう。むしろ、このような機能を実際に機能させるには、AIツールが有意義なパターンを特定し、ITチームが問題を先手を打って軽減できるよう関連するガイダンスを提供できるように、過去の障害の傾向に関する十分なデータが必要となります。

自己修復システム

ITチームが潜在的な問題に関する警告に対応するために最善を尽くしても、システムが故障してしまう場合、AIは自動的に問題を「修復」することで、復旧を支援することもできます。例えば、アプリケーションがクラッシュした場合、AIはクラッシュの原因を特定し、人間による明確な指示を必要とせずに問題を解決することができます。その結果、エンジニアの労力を抑えながら、より迅速な復旧が可能になります。

AIによる自己修復システムという概念は特に新しいものではなく、AIOpsの文脈では長年議論されてきました。しかし、ほとんどの議論は理論的なもので、実際的なものではありませんでした。なぜなら、これまでAIツールが自力で問題を解決する能力は限られていたからです。AIは、リカバリ作業中にバックアップストレージから本番システムへのデータの正常なコピーを妨げるネットワーク設定の不具合など、単純な問題を修正できるかもしれません。しかし、アプリケーションのソースコード内のメモリリークバグを修正し、アプリケーションを再コンパイルして再展開するといったことは、現在のAIでは難しいでしょう。

とはいえ、このようなユースケースを想定することは不可能ではありません。AIはすでにコード生成が可能であり、アプリケーションのコンパイルや展開といったプロセスは自動化が容易です。真のAI主導の自己修復を可能にするには、単に機能を連携させるだけでよいのです。

復旧の優先順位の設定

ほとんどの企業では、IT資産の中には業務上、他の資産よりも重要なものがあります。つまり、障害が発生した場合、チームはまず最も重要なシステムを復旧させ、次に重要度の低いシステムの復旧に取り掛かるのが理想的です。

現在、優先順位を決定する組織の能力は、手作業に頼っている。エンジニアは、ビジネス上の観点から最も重要なシステムを理解するために、ビジネス内の他の利害関係者と連携する必要がある。また、各システムの技術的要件や、サービス停止後の復旧の複雑さも考慮しなければならない。そして、技術者が優先順位を決定しやすいように、これらすべてを災害復旧計画に反映させる必要がある。

しかし、AIを活用すれば、優先順位付けのプロセスを大幅に自動化できる可能性があります。各システムの重要度についてビジネスユーザーから情報を手動で収集する代わりに、AI搭載のチャットボットがデータを収集し、技術情報と併せて評価し、それに応じて災害復旧計画を生成することができます。

このような機能を実現するには、分析用AIと生成用AI技術を組み合わせる必要があります。このような機能は現在存在しませんが、実装することは難しくないでしょう。

インテリジェントなバックアップと復元

同様の観点から、AIツールはよりインテリジェントなバックアップと復元戦略を策定する可能性を秘めています。ここで言う「インテリジェント」とは、冗長性や無駄な時間を回避することで、可能な限り効率的に設計された計画を意味します。

例えば、データベースの信頼性を高めるために、現在、企業では同じデータベースの2つのインスタンスを運用しているかもしれません。2つのデータベース・インスタンス内のデータは同一であるため、データベースのバックアップと（障害発生時の）復旧は、通常業務を復旧させるために1度行えば十分です。しかし、企業のバックアップおよび復旧ツールは、すべての資産のバックアップと復旧を行うように設定されているため、各データベース・インスタンスは個別に処理されます。これにより、バックアップデータに冗長性が生じます。また、同じデータベースが実質的に2回復元されるため、復旧が遅くなる可能性もあります。

バックアップおよび復旧戦略における冗長性を特定するように設計されたAIツールは、このような非効率性の原因となる問題を警告することができます。さらに、潜在的には、問題を軽減するためにバックアップおよび復旧構成を自動的に更新することも可能です。

この場合も、このような機能を実現するために必要なAIの能力は、高度な分析ツールの形で存在しています。しかし、バックアップと復元戦略の最適化を支援するためにこれらのツールを活用するには、データバックアップと復元に関する傾向を認識できるように、ツールのアルゴリズムをカスタマイズする必要があります。また、「良好な」バックアップと復元構成を反映したデータセットを使用して、ツールを訓練する必要があるかもしれません。これらはすべて容易に実行できますが、まだ実行されていません。

自動化されたコンプライアンス監視

現在、企業が直面するコンプライアンス上の義務をバックアップが満たしていることを確認することは、ほとんどが手作業で行われています。監査人に対して、バックアップが適切に実施され、コンプライアンス上のリスクに適切に対処していることを証明する必要があります。

しかし、AIを利用すれば、このプロセスを大幅に自動化できる可能性があります。コンプライアンス要件をコードで定義し、AIツールが自動的に要件が満たされていることを確認することができます。

このようなアプローチは、監査担当者の時間を節約するだけでなく、コンプライアンス情報を提供するITスタッフの負担も軽減します。また、コンプライアンスプロセスが自動化されることで、コンプライアンスのレビューに一貫性が加わります。なぜなら、コンプライアンスのルールや証拠を解釈する際に、監査担当者がそれぞれ異なる解釈をする場合に生じる矛盾がなくなるからです。

コンプライアンスのコード化は新しいアイデアではありません。しかし、現在、コンプライアンスの義務をコードで表現するツールやフレームワークはほとんど存在しません。また、コードベースのコンプライアンスルールを解釈し、それに応じてシステムを監視するよう設計されたAIツールもありません。しかし、この種のソリューションはどれも魔法の力が必要なわけではありません。ベンダーが実装することは十分に可能です。

AIを待たずに、今すぐN2WSで災害復旧を効率化

AI 搭載の機能が将来の可能性を広げるとしても、N2W は、迅速かつ信頼性の高い災害復旧を確実にするために、企業が今まさに必要としている洗練されたデータバックアップおよびリカバリ機能を提供することに専念しています。このツールのクラウドネイティブな IaaS アプローチは、ユーザーが自身の環境内でデータを管理できるように、安全で高速かつ合理化されたバックアップおよびリカバリソリューションを提供します。

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災害復旧におけるAIの現状