データ増加とシステムの複雑化への解決策、「AIOps」にまつわる6つの誤解

　あらゆるソースから日々収集され、増加し続けるデータ。その全てを把握するために多くの監視ツールが利用されているが、複雑さは避けられず、IT部門では発生した問題の特定・修正に業務時間の大半を費やすことを余儀なくされている。この状況を改善する特効薬として期待されているのが、AIOpsだ。

　AIOpsは、データや分析、機械学習を応用してIT運用を自動化する技術のことだ。IT調査企業のガートナーは、その主要な要素として、出発点となる「データ」の取り込み、データから隠れた価値を見つけ出す「数理と分析機械」、変化に迅速かつ適切に対応するための「自動化」という3つを挙げる。現在ではこのAIOpsを採用するソリューションが各社から登場しているが、その宣伝文句の中には誤解を招くようなものもある。

　本資料は、そうしたAIOpsに対する誤解を解消し、真に役立つソリューションを見つけ出すための考え方を解説している。「AIOpsはIT担当者の仕事を奪う」「AIOpsとは人工知能を活用すること」といった誤解にとらわれることなく、AIOpsを正しく活用するためのヒントが詰まっている。