オペレーションの進化の必要性

現在最もホットな流行語の 1 つはAIOps です。 これは、実現技術（運用データや分析プラットフォーム）から、応答を自動化するために必要なツール（自動化）まで、あらゆるものを説明するために使用されています。

AIOpsという用語は、これらのテクノロジーの 1 つだけと混同されることが多すぎますが、実際には AIOps は、適応型applicationsの有効化にのみ焦点を置いた、運用に対する包括的なアプローチです。 つまり、可用性を維持し、パフォーマンスを最適化し、セキュリティを確保するために状況に適応するapplicationsです。 

実際、AIOps は自動化だけではありません。 それは、テレメトリ（運用データ）や機械学習によって発見された洞察だけではありません。

それは決して人々を排除することではありません。 AIOps は、管理可能な運用スタッフがデジタル ビジネスの拡大するポートフォリオに対応できるようにするための力の増幅手段として、ますます重要になっています。

運用に関して言えば、AI は、デジタルがデフォルトの世界でビジネスを運営するために必要な、拡大し続けるデジタル サービスと製品のポートフォリオを、運用によって効果的に拡張、保護、提供できるようにすることです。 運用には、次の 2 つの理由から機械による支援が必要です。

1. 組織はすでに、過去 1 年間 (2020 年 → 2021 年) にわたって自動化に関連するスキル不足が驚異的に増加していると報告しています。 問題解決にさらに多くの人材を投入することは決して良い解決策ではありませんが、適切な人材を見つけるだけでなく、必要なスキルセットを備えた適切な人材を見つけることはますます困難になっています。
    
2. セキュリティと配信を提供するサービスを含むポートフォリオは、クラウド、コア、エッジにわたってますます分散されています。 弊社の年次調査によると、エッジはすべての展開可能な場所に広く普及しており、すでにapplicationsの 9%、配信およびセキュリティ サービスの 26% で使用されています。

最新の運用アプローチ (SRE、クラウド) を採用した場合でも、運用によって導入される変更は依然として主に人間によって推進されます。 運用上の決定は人間によって行われ、人間によってコード化され、人間によって本番環境に導入されます。 アジャイル開発のapplicationsとほぼ同じように 最終的に、デジタル サービスを提供するために、方法論がトランザクション(従来の) 展開モデルと衝突し、モードが混在するようになりました。 構成の変更は非常にトランザクション的な方法で伝達され、人間が「フォーム」に記入し、それを自動化されたシステムに送信して展開します。

経営幹部の 63% が、パイプライン インフラストラクチャの設定時に手動のプロセスが多すぎると言っているのも不思議ではありません。 2021 年に当社独自で実施した調査では、現在、SRE プラクティスを使用してインフラストラクチャとapplicationsを運用している組織の割合が驚くほど低いことが判明しました。 しかし、IT 部門やビジネス リーダーにとっては、これらのプロセスを自動化することが望ましいでしょう。 技術的な能力は現在も存在しています。 関連するデータを取り込んで処理し、適切なポリシーを策定するシステムの能力は存在しています。 動作条件を調整する API を通じてこれらのポリシーに基づいて行動する機能と組み合わせることで、継続的なパイプライン内の残りの手動プロセスの自動化が十分に実現可能になります。

ただし、自動的に適応するには、IT 全体にわたる大幅な変更が必要です。 過去に試みたように、単にボルトで固定することはできません。 たとえば、テレメトリのニーズに対応するために、私たちは長い間、エージェントとシミュレーションを必要とする従来の監視ソリューションに依存してきました。 このアプローチでは、ワークロードが移行される場合やコンテナの場合は一時的な場合、運用コストと時間という形で許容できないオーバーヘッドが追加されます。 リアルタイムの適応型アーキテクチャをサポートするには、インフラストラクチャ、プラットフォーム、applicationsにおけるネイティブ インストルメンテーションが標準である必要があります。

同様に、セキュリティ対策やソリューションが、脅威が発見された後にのみ挿入される一時的な対策であるため、新たな攻撃を阻止できないケースも見てきました。 進化する攻撃によってもたらされる絶え間ない脅威に対してセキュリティ対策を適応させるには、ネイティブ セキュリティと包括的なガバナンスが必要です。

そのため、運用の進化が必要になります。 混合運用モデルでは、完全にデジタル化されたビジネスに対応できるほど拡張できません。 自動化されたシステムにおいて、手動の人間主導の意思決定やタスクに依存することで生じる混乱により、変更にかかる時間を予測することが不可能になり、人為的ミスによるリスクが生じます。

この非効率性に対処し、リスクを軽減するには、アーキテクチャに対するより適応性の高いアプローチが必要です。 人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、必要に応じてapplicationsが自ら成長、縮小、防御、修復するように設計されています。

運用の次の進化を定義する特徴は適応性であり、私たちはそれをAdaptive Appsと呼んでいます。

Adaptive Apps は製品ではありません。 箱入りで購入してサーバーに展開することはできません。 これは、デジタル組織の適応性を実現することに重点を置いて、業務を再構築するためのアーキテクチャアプローチです。 言い換えれば、今日のビジネスのデジタル面を担うapplicationsとサービスです。

これは決して小さな変化ではありません。 組織が「オンライン化」を競い合った際にインターネットの第一波によって生じた混乱は、組織が完全にデジタル化された組織としての運営を目指す中で再び起こるでしょう。 運用データは、関係するすべてのシステム (計測) から生成され、統合データ プラットフォームに取り込まれ、そこで機械学習によって分析され、隠れた関係やパターンが明らかになり、applicationsやデジタル サービスのセキュリティ、可用性、パフォーマンスに重要な洞察や情報が得られます。 その後、その情報、つまり洞察に基づいてインフラストラクチャ、applications、システムに変更を加え、攻撃を阻止し、障害に対処し、パフォーマンスを最適化するポリシーと構成を自動的に調整する必要があります。

これらの機能は拡張性が高く、単にクラウドに移行したりエッジに配布したりするよりも多くの労力がかかります。 デジタル ビジネスの中核であるエンタープライズ アーキテクチャは、以前は存在しなかったために含まれていなかったが、コア、クラウド、エッジ全体で機械学習、分散applications、自動化をサポートするために現在は存在する必要がある要素を組み込むために最新化する必要があります。

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