AIベースのクラウド管理ツールではコンテキストが重要

AI を活用したクラウド管理ツールはまだ導入の初期段階にありますが、IT 業界の専門家は、このようなツールによってパフォーマンスや根本原因の分析に関連する作業の多くを削減できると述べています。

クラウド インフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスをより深く理解しようと努める管理者にとって、人工知能という新たな味方が誕生しました。

IT専門家によると、新興および従来のITベンダーの中には、すでにクラウド管理ツールに人工知能を組み込んでいるところもあるという。機能セット（ホストのパフォーマンス分析、コストの最適化、アラートの設定など）は従来のサードパーティ管理ツールと似ているように見えるかもしれませんが、これらの AI 搭載プラットフォームは新たなレベルに到達し、より詳細な情報と幅広いシナリオを提供します。

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英国を拠点とする住宅改修および建設市場の小売業者である Travis Perkins は、オンプレミスのデータセンターと Amazon Web Services (AWS) クラウド プラットフォームに Dynatrace の AI ベースのパフォーマンス監視プラットフォームを使用しています。同社のeコマースDevOpsチームを率いるアル・タイブ氏は、このツールは、ホストサーバーやインスタンスに関連する高レベルのメトリクスに焦点を当てるのではなく、Javaランタイムコードやエラーなどの側面に関するメトリクスをより正確に報告できると述べた。これにより、問題が発生したときに彼のチームはより迅速かつ正確な根本原因分析を実行し、問題がビジネスに及ぼす可能性のある全体的な影響をより適切に評価できるようになります。

「私たちが直面している課題の原因となっている特定の要因を調査したり検討したりするとなると、もはや手作業による調査は不要です」とアルタイブ氏は言う。「Dynatrace はプラットフォームを使用してすべてを 1 つのレポートにまとめます。レポートには、『このサービスはここでトリガーされなかったため、一連のイベントが発生し、それが顧客との衝突を引き起こしました』と記載されます。問題や課題がどこにあるのかをすぐに確認できます。」

この根本原因分析を開始するには、ユーザーはホストに Dynatrace エージェント ソフトウェアをインストールして、リソース間のさまざまな依存関係を識別し、特定のイベントと発生する問題の相関関係を調べる必要がある、と同社の最高技術戦略担当者である Alois Reitbauer 氏は説明した。

「ホストがCPUを最大限使用し、そのホスト上で実行されているサービスに応答時間の問題がある場合、このツールはそれを相関させることができます」とReitbauer氏は語った。

より高度な異常検出、つまり IT サービスが異常に動作している方法を特定する機能は、AI ベースの管理ツールを際立たせるもう 1 つの機能です。これを行うために、Dynatrace ツールは、応答時間、障害率、スループットなどのメトリックにさまざまなアルゴリズムを適用して、ベースラインまたは標準のシステム パフォーマンスを評価するこの自動プロセスを実行します。

ツールは通常のパフォーマンスを推測した後、その動作からの逸脱があれば IT チームに警告します。アラートの氾濫を避けるために、ユーザーはパフォーマンスしきい値をさらに指定することができ、ツールはアルゴリズムを適用してその重要度を評価します。

「インフラストラクチャの問題を抱えたホストが 2 つある場合、ユーザーはバックグラウンド バッチ処理の実行中に発生する可能性のある別の問題よりも、電子商取引アプリケーションのショッピング カートのチェックアウト機能についてより懸念することになるのは明らかです」と Reitbauer 氏は言います。 「インフラストラクチャのケースの観点から見ると、ユーザー シナリオは非常に重要です。」

この AI 駆動型クラウド管理ツールの重要でないアラートを削除する機能は、他のユーザーにとってもメリットとなります。クラウド ストレージ プロバイダーのネットワークおよびインフラストラクチャ容量プランナーは、バックエンド インフラストラクチャに AWS を使用しており、この機能が同社が AI ベースのクラウド管理ツールである YotaScale を採用した主な理由の 1 つであると述べています。

キャパシティ プランナーは、いくつかのサードパーティ クラウド管理ツールを評価しましたが、アラートと推奨事項の数が多いため、YotaScale ではノイズが増えることがわかりました。

たとえば、企業が新しい研究開発プロジェクトのためにいくつかの AWS インスタンスを立ち上げる場合、プロジェクトの開始時にはそれらのインスタンスが十分に活用されない傾向がある、と彼は述べた。サードパーティのクラウド管理ツールでは、これらのインスタンスのサイズを変更するか、AWS リザーブドインスタンスを通じて予約することを推奨する場合がありますが、この場合、それらの推奨事項は無関係です。

「これは、新しいテストやプログラムを考え出そうとするブートストラッピングのシナリオでは実際には行われないので、無視されます」とライトバウアー氏は語った。

YotaScale の CEO である Asim Razzaq 氏によると、YotaScale などのクラウド管理ツールの AI ベースのメリットは、IT インフラストラクチャを個々のビジネス部門またはユニットごとに分析できることです。上記の例では、これは研究開発チームのレンズです。

「私たちはビジネスと組織のやり方をインフラストラクチャにマッピングします」とラザック氏は言います。「そして、この場合、最適化の推奨事項と異常検出を提供します。」

YotaScale ツールは、ユーザー入力を通じてこのビジネス シナリオを実装します。ユーザーは特定のパラメータを微調整し、不適切な提案を却下することで、時間の経過とともに最も関連性の高いコンテンツを検出するようにツールを学習させます。

人工知能は人間に取って代わるだろうか？そう早くはない

これらの AI ベースのクラウド管理ツールを導入する主な利点は、人間が大量の分析を行う必要性が減ることです。技術コンサルタント会社ムーア・インサイツ・アンド・ストラテジーのアナリスト、クリス・ワイルダー氏は、少なくとも現時点では、最も洗練されたツールでさえ同じ洞察を提供していないと述べた。 Chris Wilder は、業界で 20 年の経験を持つ IT プロフェッショナルです。

「アルゴリズムは発見した異常に基づいてより賢くなり、よりインテリジェントになりますが、それでも経験がありません」とワイルダー氏は言う。「私の意見では、データは人間の専門知識に代わるものではありません。単なる補強です。」

451リサーチのアナリスト、ジェイ・ライマン氏は、これらのAI機能はまだ初期段階にあると述べた。しかし、最終的にはインフラストラクチャ管理ツールベンダーにとって必須のツールになるでしょう。

「すべてのベンダーが自動化システムに何らかの機械学習や人工知能を導入する必要があることは、以前からわかっていました」とライマン氏は言う。「このプログラムには複数の選択肢があると思います。」