「人に依存した従来の運用」における課題

システムの運用において、稼働状況の監視はシステムの安定稼働のために非常に重要な運用業務であり、多くの企業ではシステム監視ツールやサービスを使用してネットワーク・サーバ・アプリケーションなどの稼働状況を自動で監視しています。しかし、システム数の増加や複雑化によって以前に比べてアラートの数が大幅に増加し、その対応のために運用オペレーターや運用管理者の負荷も激増しています。

障害発生時の復旧対応においても、従来の運用では運用オペレーターからシステム管理者に対して電話・メールで連絡後、連絡を受けたシステム管理者がシステム状態を確認し、原因を調査・切り分けてから復旧対応を行うなど、人手によるフロー（連絡、判断、実行）のために対応が遅くなるケースも少なくありません。また、人手による対応作業・オペレーションによる操作ミスのために二次トラブルを生む可能性もあります。

その他にも、運用オペレーターや運用管理者の要員不足や問題の切り分けや対応のためのスキル不足、特定の運用管理者へのノウハウ・スキル属人化など、「人に依存した従来の運用」によって様々な課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。

「人に依存した従来の運用」における課題
・ アラートの大量発生による運用担当者の負荷増
・ 人手によるフロー（連絡、判断、実行）のため対応遅延
・ 人手による対応作業・オペレーションによる操作ミス
・ 知識、ノウハウ、経験を持つ人的リソース不足

その結果、人に依存した従来の運用では「納期遅延（リリース・復旧）」、「運用品質・サービスレベル低下」、「運用工数（コスト）増加」などの問題を招くことが懸念されます。

次世代型の運用（目指すべき運用スタイル） とは

システムの運用において、稼働状況の監視はシステムの安定稼働のために非常に重要な運用業務であり、次世代型の運用（目指すべき運用スタイル）では、AIや自動化などの最新技術を活用することで人に依存しない運用を目指すべきと考えます。

システムの監視においては、発生した膨大なアラートをAIによる相関分析により自動的に集約することが可能です。また、集約されたアラートからインシデントチケットを起票し、事前に設定したルールに基づいてシステムの担当者に自動的に電話・メールで通知を行います。

通知の内容には、蓄積された監視データの依存関係からAIが特定した障害原因に関する情報や、蓄積された過去のナレッジを自動学習することでAIがサジェストする対応方法・手順などの情報を含めることで特定の担当者やスペシャリストでなくても復旧対応が可能になります。さらに、自動化ツールによりサーバ・プロセスの再起動やログ収集など障害発生時の一次対応を自動化することで、障害復旧までのプロセス・時間を大幅に短縮します。

また、自動化の仕組みを活用し通常運用時の定期・非定型の作業を自動化することで、人為的ミス削減や作業工数の削減などの効果も生み出します。

まとめ

次回のブログでは、弊社の次世代運用プラットフォーム「J-AiZen」の概要や提供機能をご紹介します。

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