Logz.io が AI を活用してインシデント対応に関する推奨事項を明らかに

投稿者: Mike Vizard、2023 年 6 月 1 日

Logz.io は今週、監視あり機械学習機能を可観測性プラットフォームに追加しました。これは、インシデントを解決するための推奨事項を提示することで、平均修復時間を短縮します。

Logz.io の製品担当バイスプレジデント、アサフ・イガル氏は、Logz.io Open360 プラットフォームに追加されたアラート推奨機能は、人工知能 (AI) を使用して、DevOps チームがインシデントを解決するために完了する必要がある手順をモデル化していると述べました。

IT環境がますます複雑化する中、インシデントの解決に必要な時間を短縮することが目標だと同氏は付け加えた。

実際、最近の Logz.io の調査では、回答者の 75% が現在、運用上の問題を解決するのに数時間かかっていると答えており、現在の平均解決時間 (MTTR) に満足しているのは 14% のみであることがわかりました。 合計 41% が、Kubernetes 環境の監視と可観測性を主な課題として具体的に挙げています。

Alert Recommendation は、Logz.io が行った AI への一連の投資の最新のものです。 以前、Logz.io は ChatGPT 生成型人工知能 (AI) プラットフォームを統合して、関連情報へのリンクや IT 問題を解決するためのベスト プラクティスを明らかにしました。

一般に、AI ツールは、以前は DevOps エンジニアリング チームによる手作業が必要だった低レベルのデータ エンジニアリングおよび分析タスクの多くを排除する規模のレベルで IT を管理できるようにする必要があります。 たとえば、可観測性プラットフォームが問題に対処するための推奨事項を生成している場合、DevOps チームがさまざまな既知の問題に対処するために通常作成するランブックを作成する必要性が少なくなる可能性があります。

AI により、問題の根本原因の特定が容易になるだけでなく、DevOps チームの経験の浅いメンバーでも、可観測性プラットフォームによって生成されたガイダンスを使用して問題を解決できるようになると、Yidal 氏は述べています。

実際、AI テクノロジーは、DevOps チームの有効なメンバーになるために必要な認知的負荷を軽減している、と同氏は付け加えました。

いずれにしても、AI が DevOps に適用されるかどうかという問題ではなく、その程度の問題です。 DevOps のボトルネックの原因となることが多い手動タスクの多くは、さらなる進歩が進むにつれて、今後数か月間で大幅に削減されるはずです。 現在の課題は、こうした進歩を見越して DevOps の専門知識を再配分する最適な方法を決定することです。

もちろん、AI に関しては常に一定の不安が存在します。 しかし、これから自動化されようとしているタスクの多くは退屈なものになる傾向があります。 多くの DevOps プロフェッショナルは、より複雑な課題に取り組むためにより多くの時間が使えるようになるだろうと期待して、これらのタスクが自動化されるのをすぐに目にするでしょう。

動機に関係なく、IT の管理方法は変わろうとしています。 AI が当初の誇大宣伝に応えられない例はたくさんあるかもしれませんが、AI モデルがより多くのデータにさらされるにつれて、AI モデルはより正確になります。 ただし、これらのアルゴリズムが期待どおりに動作していることを確認するために DevOps エンジニアが常に必要になるわけではありません。

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