レポート
日本ビジネスシステムズ株式会社
ITオペレーションを最適化するAIOpsツール、調査結果から見えてきた課題とは?
AIによってITリソース全域を可視化し、インシデントを管理するAIOpsツール。近年のインフラの複雑化を受けて注目度が高まっているが、実際に導入した企業はどのような点にメリットを感じているのか。調査結果から読み解く。
コンテンツ情報
公開日 |
2020/06/05 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
レポート |
ページ数・視聴時間 |
20ページ |
ファイルサイズ |
1.97MB
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要約
2016年に登場したAIOpsという概念。機械学習によるイベント分析をベースに、従来のインフラ運用管理の業務を自動化、効率化するもので、多くの企業でAIOpsソリューションを導入する動きが加速している。
その導入で期待されているのが、インシデント管理におけるデータ精度の確保、原因の分析、膨大なアラート処理、ルーティンタスクの自動化といった、従来のツールが抱えていた課題の解消だ。そのため、AIOpsソリューションには高いレベルでのデータの統合と正規化、アラートの最適化、インシデントの可視化といった機能の統合が求められている。
実際にAIOpsソリューションを導入した企業では、インフラとインシデントの管理で成果を挙げている。一方で、そのデータ精度や、運用のためのスキル・人材の不足を懸念する声もあるという。本コンテンツでは、米国のITリーダーに対して実施されたアンケート調査の結果を基に、AIOpsの現状や課題について詳しく解説していく。