オペレーションを進化させる必要性

今、最も注目されている業界用語の1つがAIOpsです。これは、オペレーションデータや分析プラットフォームなどの実現技術から、対応を自動化するために必要なツール、いわゆる自動化までのあらゆるものを指す言葉として使われています。

AIOpsという言葉はこれらの技術の1つと混同されていることがよくありますが、実際のAIOpsは、適応型アプリケーションを実現することに特化したオペレーションに対する包括的なアプローチを指します。この適応型アプリケーションとは、状況に適応して、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アプリケーションです。

確かに、AIOpsは単なる自動化ではありません。また、単なるテレメトリ（オペレーションデータ）や機械学習によって得られるインサイトでもありません。

また、決して人を排除することではありません。AIOpsは、管理可能なオペレーションスタッフが増大するデジタル ビジネスのポートフォリオを取り扱えるようにするためのフォース マルチプライヤーとして、その重要性を増しています。

オペレーションに関して言えばAIは、Digital-as-Defaultの世界で事業を運営するために必要なデジタル サービスや製品の増大するポートフォリオを効果的に拡張、保護、提供するオペレーションを実現するものです。オペレーションが機械の支援を必要とする理由は2つあります。

1. 組織はすでに、この1年間（2020年 → 2021年）で自動化に関連するスキル不足が驚くほど拡大していると報告しています。問題のために人員を増やすことは決して良い答えではありません。一方で、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持つ人材を見つけることはますます困難になっています。
   
2. セキュリティやデリバリ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、エッジに分散する傾向が強まっています。当社の年次調査によると、エッジはすでにアプリケーションの9％、デリバリおよびセキュリティ サービスの26％に使用されており、可能なすべての導入場所に大きく広がっていることを示しています。

最新のオペレーションアプローチ（SREやクラウドなど）を用いても、オペレーションによる変化は未だに主に人間によってもたらされています。人間がオペレーション上の意思決定を行い、人間がコード化し、人間が本番稼動に移しています。アジャイル手法で開発されたアプリケーションが、デジタル サービスを提供するためにトランザクション（従来）の導入モデルと最終的に衝突したのと同じように、私たちのモードは混在しています。設定の変更は、人間が「フォーム」に記入し、導入のためにそのフォームを自動化されたシステムに送信するという非常にトランザクションな方法で伝達されます。

パイプラインのインフラストラクチャを設定する際に、63%の経営者が「手動のプロセスが多すぎる」と回答しているのは当然と言えます。2021年に行われた当社の独自調査によると、現在、SRE体制を用いてインフラストラクチャやアプリケーションをオペレーションしている組織の割合は驚くほど低いことがわかりました。しかし、これらのプロセスを自動化することは、ITおよびビジネスのリーダーにとって好ましいことです。技術的能力は現在も存在しています。適切な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ます。オペレーション状態を調整するAPIを通じて、これらのポリシーに基づいて行動する能力を組み合わせることで、継続的なパイプラインに残っている手動プロセスを自動化することは十分に可能です。

しかし、自動的に適応できるようにするには、IT全体にまたがる大幅な変化が必要です。これまでのように、単にボルトで固定するわけにはいきません。例えば、テレメトリのニーズに対応するために、私たちは長い間、エージェントや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頼ってきました。このアプローチでは、ワークロードが移行する場合、コンテナの場合、一時的な場合に、オペレーションのコストや時間という形で受け入れがたいオーバーヘッドが発生します。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、アプリケーションにネイティブなインストルメンテーションが標準となる必要があります。

同様に、新たな攻撃を阻止するためのセキュリティ イニシアチブやソリューションは、脅威が発見された後でしか挿入されないその場しのぎの対策であることが多いため、失敗していることも見受けられます。進化し続ける攻撃による絶え間ない脅威に対するセキュリティ対策の適応性を確保するには、ネイティブの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、オペレーションの進化が必要です。混合型のオペレーションモデルでは、完全にデジタル化されたビジネスに対応できるように拡張性されません。人間による手動での意思決定やタスクを自動化システムに依存することで混乱が生じることにより、変化に要する時間が予測できなくなり、人為的ミスによるリスクがもたらされます。

このような非効率性に対処し、リスクを軽減するには、アーキテクチャに対してより適応的なアプローチが必要です。これにより、人間がほとんど介入することなく、必要に応じてアプリケーションが拡張、収縮、防御、ダメージからの回復を行うことになります。

オペレーションにおける次の進化の特徴は適応性であり、それを当社では適応型アプリケーションと呼んでいます。

適応型アプリケーションは製品ではありません。箱で購入してサーバーに配置することもできません。デジタル組織の適応性の実現に焦点を当てた、オペレーション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側面であるアプリケーションやサービスのことです。

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」を急いだ結果としてインターネットの最初の波がもたらした混乱は、完全なデジタル エンティティとしてのオペレーションに向けて組織がまい進する中で再び生じるでしょう。オペレーションデータは、関係するすべてのシステムから生成され（インストルメンテーション）、統合されたデータ プラットフォームに取り込まれなければなりません。そこでは、機械学習によってデータが分析され、目に見えない関係やパターンが明らかになり、アプリケーションやデジタル サービスのセキュリティ、可用性、パフォーマンスに不可欠なインサイトや情報が得られます。その後でこれらの情報やインサイトにより、攻撃を阻止し、障害に対処して、パフォーマンスを最適化するポリシーや設定を自動的に調整するインフラストラクチャ、アプリケーション、およびシステムの変更が推進される必要があります。

これらの機能は広範囲にわたるため、単にクラウドに移行したり、エッジに分散させたりする以上の労力が必要となります。デジタル ビジネスの要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含まれていなかったものの、今ではコア、クラウド、エッジにわたって機械学習、分散型アプリケーション、自動化をサポートするために欠かせない要素を組み込むためにモダナイズする必要があります。

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