AIOps
AIOpsとは

AIOps (IT運用のための人工知能) とは、ITに関する一般的な問題の特定と解決を自動化するか、運用効率を向上させるために、機械学習 (ML) や生成AI (GenAI) などの人工知能を利用することをいいます。

ネットワーク分野では、AIOpsを使用して、今日の新しく複雑なキャンパス、ブランチ、WFHネットワークに関するユーザーおよびIoTのニーズの変化に対応しています。AIOpsでは、管理タスクの自動化とネットワークエキスパートの監視を組み合わせて効率を向上させます。

ネットワークAIOpsによって実現される可視化と自動化により、IT組織は、設計/構成作業の迅速化に加えて、ネットワーク障害の予測、迅速な対応、さらには回避に必要となるインサイトを取得できます。たとえば、セキュリティと可視化のためにAIOpsのインサイトをエンドポイントのプロファイリングに活用することで、ローカル/クラウドアプリケーションの適切なパフォーマンスを維持することができます。

  • AIOpsがエンタープライズ ネットワーク環境でインサイトを提供する仕組み
  • ネットワークAIOpsの使用事例
  • HPEとAIOps
AIOpsがエンタープライズ ネットワーク環境でインサイトを提供する仕組み

AIOpsがエンタープライズ ネットワーク環境でインサイトを提供する仕組み

AIOpsは、各ネットワークおよびクライアントデバイスから収集されたテレメトリを使用してベースラインを作成し、問題の特定、根本原因の見極め、最適化に関するリアルタイムのアドバイスを自動サポートします。

AIOpsには、次のようなAI手法の利用が含まれます。

  • 分類AI (機械学習を含む) - 環境内の変化を認識して適応する能力を備えたアルゴリズムです。アルゴリズムの変更または新規アルゴリズムの作成により、問題を早期に特定して有効な解決策を推奨することができます。
  • 生成AI (GenAI) - 通常は指示に基づいて、生成モデルを使用してテキスト、画像、ビデオなどのデータを生成できるAIです。大規模言語モデル (LLM) などの生成AIモデルは、入力されたトレーニングデータのパターンと構造を学習して、同様の特性を持つ新しいデータを生成します。LLMを使用したGenAIの例に、OpenAIのChatGPTがあります。

通常、大規模なネットワークテレメトリ データレイクでは、AIモデルを効率的にトレーニングしてチューニングする必要があります。 

ネットワークAIOpsの使用事例

ネットワークAIOpsの使用事例

AIOpsは昨今、ITチームがネットワークを運用する際に直面する多くの共通の課題に対処するのに役立ちます。具体的には次のとおりです。

  • ネットワーク構成のコンプライアンスを維持 - 静的デバイス設定ではビジネスニーズの変化に対応できません。AIOpsが継続的にネットワーク運用を監視し、最適化のための変更を推奨するか自動適用します。
  • ビジネスニーズの変化に対応 - サービスレベル期待値 (SLE) を手動で設定すると、コストも時間もかかります。AIOpsでは、環境の変化に応じて、重要なネットワークしきい値が自動で定義、監視、調整されます。
  • ネットワークの問題を迅速に解決 - 多くのIT組織では、(高コストで非効率な) ヘルプデスクへの問い合わせが問題特定の基本形態となっています。AIOpsが提供するプリエンプティブインサイトを利用すれば、ユーザーやIoTデバイスに影響が及ぶ前に問題を特定し、ヘルプデスクへの問い合わせを減らすことができます。
  • 断続的に発生する問題を再現 - 多くのITチームが、断続的に発生する問題の追跡に数時間または数日を費やしているのは、そうした問題を再現することが困難なためです。AIOpsによる自動常時監視と組み込みのデータ収集機能により、永続的問題と明白な問題を特定します。
  • ネットワークがさらに複雑化 - ITの業務時間の50%以上がトラブルシューティングと最適化の作業に費やされています。AIOpsは、障害の原因、根本原因分析、修理の推奨など、重要なインサイトを提供することでこうした課題を解決します。
  • リソースおよびスキル不足 - 多くのIT組織では、常にリソース不足とトレーニング不足が問題となっています。AIOps主導のインサイト (GenAIを活用した検索機能など) は、チームのナレッジベースをサポートして強化する設計となっています。
HPEとAIOps

HPEとAIOps

今日のネットワークを維持するためには、常時可視化されており、自動化されていることが求められます。HPE Aruba Networking CentralとAIOpsが、次のように支援します。

  • ネットワーク、セキュリティ、アプリケーションパフォーマンスの問題を、ユーザーやビジネスに影響を及ぼす前に特定。
  • 手作業によるトラブルシューティングの多くを排除することにより、ITチームはより重要な作業に注力。
  • IoTデバイスの増加、またはZoomやTeamsなどのアプリの追加導入など、ネットワークエクスペリエンスの変化に応じた最適なヒントを提供。
  • 生成AIを活用した検索インターフェイスにより、重要な問題に対する迅速で簡単な解決策、構成やトラブルシューティングに関するヒントなどを提供。

優れたHPE Aruba Networking AIOpsは、優れたAIから始まります。HPEでは、業種や地域を問わず、小規模な店舗やオフィスから大規模キャンパスに至るまで、数万か所のインストールベースから1日あたり数十テラバイトの有益なデータを収集し、データレイクを構築しています。HPEはネットワークおよびセキュリティテクノロジーに精通しており、強力なデータサイエンティストチームが、従来の数分の1の時間で問題の迅速な回避または解決に必要なインサイトを提供します。

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