観測可能性と生成AIの融合がパフォーマンスとインサイトを革新する方法

デジタル時代において、重要なソフトウェアシステムやサービスが安定して稼働することは、ビジネスの成功に欠かせません。ダウンタイムやパフォーマンスの問題は、潜在顧客が競合他社に流れ込むため、収益の損失や従業員の生産性の低下を引き起こします。

サイト信頼性エンジニア（SRE）やDevOpsの専門家にとって、重要なウェブサイトやアプリケーションの管理は、常に戦いのように感じられることがあります。しかし、朗報もあります。生成的AIは、伝統的な観測手法を強化し、信頼性、安全性、速度の課題解決を加速します。

AIの利点

従来の監視と観測は、ノイズの中から信号を特定し、未知の問題を診断することに依存していました。生成的AIはこのプロセスを簡素化し、SREやDevOpsチームがインシデントに迅速かつ自信を持って対応できるようにします。

例えば、深い知識が不足している新任のオンコールエンジニアが深夜にシステムの異常を指摘された場合でも、AIアシスタントと会話することで迅速に必要な情報を集めることができます。「このシステムの目的は何ですか？」や「他にどのシステムと接続していますか？」といった質問をすることで、生成的AIによって動かされる大型言語モデル（LLM）が数秒で貴重な文脈を提供します。

特に優れているのは、エンジニアが自然な言葉でLLMと対話できることです。複雑なクエリ言語を理解する必要がなく、会話形式で効果的にトラブルシューティングに必要な情報にアクセスできるのです。

集団知識の活用

生成的AIはクエリに応じるだけでなく、SREに関連する文脈を積極的に要約することもできます。例えば、エンジニアはアラートで目が覚める前に、自分のSlackチャンネルで包括的な問題の要約を受け取ることができます。これには、過去にとられたすべてのアクションや関与した個人が含まれており、すぐに対応の準備ができるため、時間を無駄にすることがありません。

類似の過去のインシデントのプレイブックのスナップショットを提供することで、LLMはエンジニアにそれを実行させるか、または指示して実行できるようにします。これにより、推測を大幅に減らし、エンジニアの経験レベルに関わらず潜在的な問題を効率的に解決します。

T-Mobile Netherlandsのような企業は、この機能を既に活用しており、AI技術を使ってネットワーク運用をサポートし、ネットワークの信頼性を向上させ、問題を迅速に解決しています。

今後の展望

現在、生成的AIはコンテキストとサポートを提供するアシスタントとして機能していますが、その役割は進化する見通しです。近い将来、生成的AIはエンジニアの代わりに多くの応答を自動化することができるでしょう。AIエージェントが特定のアラートパターンを繰り返し認識すれば、適切なプレイブックを自律的に実行し、実行されたアクションを確認することが可能です。

さらに、観測データとERPやセキュリティなどの他の組織システムを組み合わせることで、エンジニアはより洗練されたビジネス・クリティカルなクエリを投げかけることができるようになります。過去のアラートについて尋ねるだけでなく、類似のインシデントが収益に与える影響やサプライチェーンにおける運用への影響を理解することが求められるでしょう。

革新のツール

観測の専門家はこれまで強力なツールを手にしてきましたが、生成的AIは彼らのワークフローを強化するための革新的な方法を提供します。重要なのは、SREやDevOpsの専門家を置き換えるのではなく、彼らの役割のルーチンな作業を軽減し、より高次の問題解決に集中できるようにすることです。

関連情報へのアクセスを促進し、洞察を深め、意思決定を迅速化することで、生成的AIと観測データの統合は重要なブレークスルーを示しています。これはまさにゲームチェンジャーです。

（著者: Abhishek Singh、Elasticのオブザーバビリティ部門GM）