AIOpsとは何か？
AIOpsとは何か？
AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）は、IT運用のための人工知能という意味で、Gartner®により提唱された業界用語です。IT運用チームによるプロセスの合理化、迅速かつ正確な意思決定、ネットワークやシステムのインシデントへの迅速な対応を可能にする技術プラットフォームとプロセスを指しています。
AIOpsは、組織のITインフラストラクチャ全体で、大量のテレメトリやログデータを状況に合わせてリアルタイムまたはほぼリアルタイムで分析します。その後、それを関連する履歴データと組み合わせて、実用的なインサイトを生成します。AIOpsは、ITとネットワーク環境に豊富な知識を持つアシスタントを具現化したもので、その知識を利用してリアルタイム分析を提供し、次のステップを実行したり推奨する能力もあります。
AIOpsが重要な理由
AIOpsは、個々のアプリケーションやサービスの効率とパフォーマンスを向上させるため、IT運用チームは、複雑な手動の運用を簡素化し、生産性を向上させることができます。AIOpsを使用している企業は、時間のかかる手作業を自動化して、ワークフローを合理化し、全体的なネットワークパフォーマンスを向上させ、セキュリティ体制を強化しています。
AIOpsは、パフォーマンス分析、異常検知、イベントの関連付けへの投資であり、IT運用チームは、パフォーマンスに影響を与えるイベントを事前に特定して解決し、ダウンタイムとコストのかかる停止を削減し、インシデントの応答時間を短縮することができます。
AIOpsの仕組み
AIOpsは、複数のソースからのデータを統合し、そのデータを機械学習（ML）またはディープラーニング（DL）アルゴリズムを介して処理することで、エクスペリエンスの品質（QoE）、根本的原因の分析、異常検知などのリアルタイムのインサイトを提供します。優れたAIOpsは、誤検知を削減してアラーム疲労を排除することができるため、運用担当者は、エンドユーザーエクスペリエンスに影響を与える前に問題を事前に検出し、解決できます。
ユースケース、メリットおよび成果
AIOpsのメリット
AIOpsは、エンドユーザーとIT運用担当者のエクスペリエンスを向上させると同時に、生産性も向上させてコストを削減します。
運用担当者のエクスペリエンスを簡素化
- エラーを削減しながらワークフローを合理化および自動化
- 事前対応型の実用的なインサイトで解決までにかかる時間を短縮し、ダウンタイムやユーザーエクスペリエンスの低下へとつながる前に問題に対応
- 効率性と生産性を向上させ、戦略的な優先事項に時間を使えるように時間を開放
- エンドユーザーエクスペリエンスを向上
- 問題を迅速に解決して、ネットワークとアプリケーションのパフォーマンスを向上
- 今現在および将来に要求されるワークロードを処理するように、ITシステムの拡張性を確保
コストを削減
- ダウンタイムを削減し、従業員の生産性を向上させ、ITの問題のトラブルシューティングに関連するOpExを削減することで、TCOを削減し、ROIを向上
AIOpsの職場への導入
AIOpsを採用することは、他のインフラストラクチャの分析パッケージの導入と大きな違いはありません。AIOpsプラットフォームは、監視対象となるインフラストラクチャに接続（または統合）する必要があり、接続後に、発見と学習が始まります。AI学習プロセスで十分なデータが取り込まれると、事前インサイトが利用可能になります。
AIOpsプラットフォームはIT環境を分析してから、問題が発生するに従って根本的原因の分析を行います。組織のワークフローにAIOpsが取り込まれる最終段階は、自動化です。AIOpsプラットフォームが十分に学習すると、シンプルな問題については自動的に修正が開始されます。
AIOpsは、エンドユーザーが気づくことのない動作にして、管理者の日常的な管理ツールに統合することが理想です。
ネットワーキング向けAIOps
ネットワーキング向けAIOpsとなるAI for Networkingは、ネットワーク全体に自動化とAIネイティブインサイトを提供します。業界をリードするAIOpsプラットフォームが、有線、無線、SD-WAN、WANエッジ、データセンター、セキュリティの領域全体にその能力を提供し、エンドツーエンドのサービスアシュアランスを提供します。ネットワーク接続の信頼性と測定可能性、安全性を確保し、ネットワーク運用担当者の効率性と生産性を向上させ、エンドユーザーのエクスペリエンスを向上させます。
AIOpsは、単に現在行っていることをより良く改善することではありません。真の価値は、AI以外の最高のツールを駆使しても、人間だけでは管理できないほど複雑なITインフラストラクチャを管理することにあります。
AIOpsが企業の管理者やネットワークにもたらす多くのメリット
- インシデントの解決に要する時間を短縮する
- 複数ソースのデータを統合して分析する
- それぞれの運用環境の特徴を監視して学習する
- 計算されたQuality of Experience（QoE）に基づいて評価を提供する
- 自然言語処理（NLP）を使用して対話型インターフェイスを提供する
AI導入に関する懸念を緩和
他の新技術と同様に、依然としてAIOpsソリューションの採用を躊躇している企業があるかもしれません。AIOpsに対する懸念として考えられるものには、データセキュリティ、既存の環境との統合、AIの仕組みに対する理解の欠如などがあげられます。懸念を緩和し、企業に適したソリューションを見つけられるように、重要な点のいくつかについて以下で説明します。
- セキュリティと倫理：AIエンジンが使用するデータとそのデータを保護する方法を決定します。ベンダーが倫理的なAIの原則とガイドラインへに必ず従うようにしましょう。
- 統合：AIOpsソリューションは運用を簡素化するものであって、複雑にするものであってはなりません。既存のインフラストラクチャと統合できるもの、またはITソリューションに組み込まれているソリューションを探しましょう。
- 有効性：AIOpsが時間の経過とともに改善されているかどうかを判断し、AIがどのくらいの期間にわたって確立されたものであるのかを確認しましょう。AIOpsは、正確で関連性の高い情報をリアルタイムで提供し、運用担当者に優先順位の高い問題（かつアラーム疲労の原因とはならない問題）をアラートするものであるべきです。クローズドループの継続的なフィードバックと開発を通して、時間の経過とともに改善されるものでなければなりません。
- 実世界の事例：AIOpsソリューションがお客様に実際の成果をもたらした事例を探しましょう。
- 説明可能なAI：ソリューションの背後にあるAI技術をベンダーが説明できるかどうかを判断します。ベンダーがAIを搭載していると主張しながらも、その仕組みや活用方法について説明できない場合には、AIとは名ばかりの可能性があります。
Juniper AIOps
ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、業界で最も先進的なAIOpsとMist AI、AIエンジンと一般的なマイクロサービスクラウドアーキテクチャ、そして仮想ネットワークアシスタント「Marvis」を活用して、運用担当者とエンドユーザーエクスペリエンスを向上させます。
Mist AIは適切なデータに基づいて訓練されており、すべてのネットワークデバイスからテレメトリを取り込み、そのデータを処理して正確な応答をリアルタイムで提供します。ジュニパーのカスタマーサポートとデータサイエンスチームは、お客様によくある課題を把握するために共同で、AIアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、ユーザーがパフォーマンスの問題を経験する前に、Mist AIが問題を見つけて検出できるようにするためのものです。9年以上にわたる強化学習と開発により、Mist AIは誤検知を最小限に抑えながら、正確な応答を提供します。
さらに、Mist AIは、AI/MLと拡張可能なネットワークに必要となる計算処理力を提供するクローズドループの最新かつ拡張性のあるクラウド専用に構築されています。
Juniper AIOpsソリューション導入ステージ
ジュニパーのAIOpsソリューションは、すべての導入段階で運用を合理化します。自動化されたテンプレート化とゼロタッチプロビジョニングが、Day 0/1の設定とオンボーディングとAIネイティブなユーザーエクスペリエンスのインサイトを迅速化および簡素化します。Marvis VNAと自動運転アクションは、問題の解決までにかかる時間と全体的なネットワークパフォーマンスを高速化することで、Day 2の管理を簡略化します。
AIOpsの導入ステージは、4つのパートに分かれています。Day 0、計画と構成、Day 1、オンボーディングと実装、Day 2、日々の管理とメンテナンス、Day 2以降、AIOpsによる事前対応型の管理。
ジュニパーのAIドリブンカスタマーサポートモデル
仮想ネットワークアシスタント「Marvis」は、長年にわたるトレーニングと開発を活用して、有効性を高めます。
ジュニパーのAIエンジンは、クローズドループシステムを通じて常に改善されています。当社のカスタマーサポートとデータサイエンスチームは、共同でお客様がよく直面する課題を見つけ出し、強化学習を通じてAIアルゴリズムを向上させています。9年以上にわたる強化学習とお客様やカスタマーサポートからのフィードバックを得ることで、Mist AIとMarvisは時間の経過とともに有効性を向上させます。
問題チケット発生の流れを阻止
ジュニパーのAIOpsの影響：顧客数が増え、ネットワークがますます複雑化すると、トラブルチケットは減少するか、同じレベルで維持されます。
AIとクラウドコンピューティングは、顧客とベンダー間のサポートモデルを変えつつあります。この図には、受け取るチケットの合計数が点線で示されています。デバイスやサイト、企業が追加されたために顧客数は増加していますが、トラブルチケット数には比較的変化が見られません。このグラフは、AIOpsがカスタマーヘルプデスクのチケットに与える影響が大きいことを示しており、エスカレーションと受け取るチケットが減少し、トラブルシューティングと解決の時間が短くなっています。
AIOpsに関するよくある質問
AIOpsはどのような問題を解決できますか？
AIOpsは複数ソースのデータを分析して統合します。状況を監視して学習し、全体的なquality of experience（QoE）に基づく評価を提供します。AIOpsはこのようにして、ネットワークアクティビティを相互に関連付けて判断し、エンドユーザーやIT運用スタッフが気づく前に、問題を解決できます。
AIOpsはMLアルゴリズムや状況に合わせたデータに基づいて、問題の発生時または発生前に、その根本的原因の分析を行います。AIOpsで特に注目すべき能力は、専門知識レベルが異なるIT担当者間のトラブルシューティングができることで、チーム全体の運用効率を向上させます。
AIOpsのコンポーネントはどのようなものですか？
AIOpsプラットフォームでは、MLアルゴリズムと状況に合わせたデータが使用され、根本的原因を探る分析を行い、ネットワーク内のシンプルな問題は自動的に修復されます。AIOpsには、イベントの関連付けができるAIエンジンと、一連の監視内容から知識やパターンを引き出すMIアルゴリズムが必要です。自然言語処理（NLP）を使用する仮想ネットワークアシスタントに、自然言語理解（NLU）と言語生成（LG）を結び付けて、パワフルな対話型インターフェイスが提供されます。これにより、リクエストを状況に当てはめて、トラブルシューティングを加速し、インテリジェントな意思決定や推奨をすることで、運用が合理化されます。
AIOpsの主要な機能にはどのようなものがありますか？
- 問題の分離/根本的原因の分析：今日のネットワークには大量のデータが存在するため、トラブルチケットで発生した問題を特定することは困難であり、ましてIT部門がまだ把握していない問題を特定することはさらに困難です。AIOpsは状況に合わせたデータを処理することで、リアルタイムでイベントを関連付けるため、運用チームはタイムリーに問題を特定して修正できます。
- データに基づく意思決定：MLアルゴリズムによりデータに基づく分析が推進され、ネットワーク障害または異常に対して、所定の対応ではなく、運用に関する推奨事項または是正措置が提供されます。このデータ中心のアプローチにより、運用スタッフのトラブルシューティング効率が向上します。
- 予測可能なレポート：AIOpsがネットワークの動作を予測して、ネットワーク内のパフォーマンス低下などの異常を元に戻すための推奨事項や修正事項を提供します。この根本的な変化により、運用チームはユーザーやビジネスにすでに影響を及ぼしている問題を追いかけるのではなく、ネットワーク運用の管理で事前対策を講じることができます。その結果IT担当者は、かつて目先の緊急対応に費やしていた時間を、今後のビジネス目標への取り組みに向けることができます。
ジュニパーが提供するAIOpsソリューションにはどのようなものがありますか？
ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、ジュニパーがJuniper AIOpsを提供する際の基盤となります。たとえば、当社の有線アクセス、無線アクセス、SD-WAN、エンタープライズWAN、データセンター、セキュリティソリューションはすべて、共通のクラウドとAIOpsエンジンであるMist AIによって統合されています。これらのAIOpsソリューションは、エンドツーエンドのトラブルシューティング、Self-Driving Network™運用、およびカスタマーエクスペリエンスに関するクライアントからクラウドへのインサイトを簡素化します。さらに、業界初のAIネイティブな仮想ネットワークアシスタントであるMarvisは、複雑な問題に対してシンプルな提案を行う対話型の会話インターフェイスを備えています。業界初となるAIネイティブなデジタルエクスペリエンスツインであるMarvis Minisもバックグラウンドで動作し、ユーザーがいなくても問題を発見することができます。Mist AIを活用したこれらのツールはすべて、ネットワークインフラストラクチャの価値を最大化しながら、時間とコストを節約できます。
ジュニパーはAIOpsのリーダーとして認知されています。Gartnerが、2024年度Magic Quadrant™の『エンタープライズ向け有線および無線LANインフラ部門』で、Juniper Mistを「ビジョンの完全性」と「実行能力」において3年連続で最高ランクに位置付けた理由をご覧ください。
