ポイント: AIOpsは、AIとビッグデータ分析を活用してIT運用を強化し、問題解決を自動化し、運用効率を向上させます。可観測性は、出力分析を通じて複雑なシステムを監視し診断するのに役立ちます。
- AIOpsは、ユーザー体験と運用の要求に対処することによってデジタルトランスフォーメーションとIoTをサポートします。
- BMCはAIOpsのリーダーであり、インシデント対応時間を短縮し、根本原因分析を強化しています。
今日のIT組織は、さまざまな専門ITインフラストラクチャとアプリケーションを管理し、すべてが完全に同期したダンスのようにシームレスに動作することを保証するという厳しい課題に直面しています。そして、これらのチームはしばしばサイロ化され、製品をサポートするために異なるツールを使用しています。
モノのインターネット（IoT）は、常にインターネットに接続され、行動関連情報やその他のデータをストリーミングする製品を指します。これらの製品のベンダーは、データを分析し、複数の利点を達成するための洞察を得ます。
AIOpsとは？
おそらく、AIOps（IT運用のための人工知能）という用語が、IT管理における次の大きなトレンドとして繰り返し使用されているのを耳にしたことがあるでしょう。また、さまざまな業界誌でシステム運用や管理に大きな影響を与えると読んだことがあるでしょう。しかし、AIOpsとは正確には何でしょうか？そして、それがなぜ重要なのでしょうか？
AIOpsは、ビッグデータ分析、機械学習（ML）、およびその他の人工知能（AI）技術を使用して、一般的なIT問題の特定と解決を自動化するための総称です。
AIOpsはビッグデータとMLを組み合わせて、根本原因分析（RCA）を迅速に行い、平均修復時間（MTTR）を短縮するための予測結果を生成します。知的で実行可能な洞察を提供することにより、自動化とコラボレーションのレベルを高め、IT運用（ITOps）は継続的に改善し、組織の時間とリソースを節約できます。
可観測性とは？
可観測性とは、出力を調べることによってシステムの内部状態を測定する能力です。可観測性は、チームが現代のシステムをより効果的に監視し、複雑な連鎖の中で影響を見つけてそれらを原因に結びつけるのを助けます。出力から得られる情報のみを使用して現在の状態を推定できる場合、システムは「可観測」と見なされます。
AIOpsがデジタルトランスフォーメーションを推進し、IoTを再定義する
AIOpsによるデジタルトランスフォーメーションは、ITエンドユーザーやIoTのいずれかに関わらず、ユーザー体験を向上させることです。AIOpsは、クラウドからIoT、ビッグデータ、AIに至るまでの新興技術とビジネスのニーズをつなぎます。
ユーザーとIT体験の変革を推進しているのは何でしょうか？
- 予測不可能で激しい競争
- 自動化
- ビジネスの革新
- コスト圧力の低下
- 新しい変化する顧客の要求
- グローバリゼーション
- 変化するビジネスモデル
最終的な考え
BMCのような企業は、AIOpsの信頼できるリーダーであり、MLと高度な分析を統合監視、イベント管理、キャパシティ、そして自動化ソリューションの一部として展開し、ITOpsがデジタルビジネスの要求に応じて迅速に運営できるよう支援しています。AIOpsは、イベントノイズ、インシデント、根本原因の特定にかかる時間、MTTRを削減するのに役立ちます。AIOpsとIoTは相互に関連し、補完的であり、IoTフレームワークの多面的な性質に対処するためにはAIOpsが必要です。AIOpsについての詳細は、こちらのブログセクションをご覧くださいここ。
元はLinkedInに公開されました。
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表しているわけではありません。