AIOps

AI技術を活用してIT運用を自動化・高度化するアプローチ。機械学習を用いたログ分析、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。大量のシステム運用データからパターンを学習し、運用管理の効率化と品質向上を図る。

AI・機械学習技術をIT運用に適用し、大量のログやメトリクスデータの分析、異常検知、根本原因分析、障害予測などを自動化する取り組み。運用の高度化と効率化を目指す概念である。

AI技術を活用してIT運用を自動化・高度化するアプローチ。機械学習を用いたログ分析、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。大量のシステム運用データからパターンを学習し、運用管理の効率化と品質向上を図る。

AIや機械学習をIT運用に適用し、監視データ、ログ、イベントを分析して、異常の検知、原因の推定、対処の自動化を行うこと。大量のアラートの集約やノイズの除去、障害の予兆の検知により、運用の負荷を減らし復旧を早める。

テキストや音声による対話を自動的に行うプログラム。AIや自然言語処理技術を活用し、利用者からの問い合わせに対して24時間自動で応答するサービスデスクの支援ツールとして活用される。

ユーザが自らサービス要求の申請、インシデントの報告、ナレッジベースの検索などを行えるWebベースのインターフェース。サービスデスクの負荷軽減とユーザ満足度向上に寄与する。

ITサービスマネジメントのプロセスを支援するソフトウェアツール。インシデント管理、問題管理、変更管理、構成管理などの機能を統合的に提供し、プロセスの自動化・効率化を実現する。

サーバやネットワークの構成をコードとして記述し、構成の適用・変更・管理を自動化する手法。Ansible、Puppet、Chefなどのツールを使用し、構成のドリフト（意図しない差異）を防止する。

ソフトウェアエンジニアリングの手法で運用を担う考え方。SLI/SLO/エラーバジェットで信頼性を定量管理し、手作業（トイル）の削減と自動化を進めることで、機能開発の速度と信頼性を両立させる。

開発（Development）と運用（Operations）が協調し、自動化とツールの共有によってサービスの提供速度と品質を同時に高める取組み。組織文化の変革を伴い、CI/CDや構成管理の自動化と組み合わせて実践される。