コンソールはもう不要、エージェントの時代へ： 管理の現場に訪れたAI革命

アプリケーションデリバリーは常に変化し続けており、アプリケーションのアーキテクチャ、インフラストラクチャ、ユーザーの期待の変化に伴い進化してきました。 モノリシックからマイクロサービスアーキテクチャへの移行は従来の管理手法に前例のない負荷をかけ、組織は複雑性とスケールの扱い方を再考せざるを得なくなっています。 企業のポートフォリオは今や大きく近代化しており、53%のアプリケーションが最新アプリケーションに分類されています。この割合はAIの導入とともにさらに増加すると見込まれます。 

仮想化、コンテナ、クラウドはかつては新しいものでしたが、今や当たり前の前提条件となっています。 これらは自動化への依存をますます強めています。 自動化されたスクリプトからAI主導の意思決定への飛躍は、次の論理的なステップです。

今年の調査は重要な転換点を示しています： 回答者のほぼ半数が、政策の策定や運用判断にAIを活用したいと答えています。 そして、そうした利用に抵抗はありません： 99%が少なくとも一つの運用機能をAIに単独で任せることに安心感を示しました。 

企業は非効率なワークフローや競合するコンソール、APIの操作に伴う複雑さにうんざりしていることは明らかであり、その結果、複数の環境でシームレスに動作する単一のAI駆動型インターフェースへの強い要望が高まっています。

管理コンソールの廃止が迫る理由とは？ ハイブリッドマルチクラウド環境では、運用チームはさまざまな環境、ツール、ダッシュボードを駆使しています。 

私たちはマルチクラウド環境でのアプリケーション配信とセキュリティに関する課題について、ほぼ10年間ずっと問い続けてきました。 その中で上位3つの課題はほとんど変わらず、APIやツールの複雑性、アプリケーションのパフォーマンス問題、クラウド間のアプリケーション移行に集約されています。 

こうした断片化は、誤設定、コンプライアンス違反、そしてセキュリティの盲点を増大させます。 短命なネットワークを介して通信するマイクロサービスと急増するAPIの組み合わせが、運用上の大きな課題を生み出します。

つまり、今年は回答者に上位2つだけを選ばせることで、実際に人々をいちばんイライラさせている原因を絞り込みました。 私たち自身もその結果には少し驚かされました。 回答者の53％は、複数のクラウド間でセキュリティポリシーが一貫していないことを最大のフラストレーションと感じており、47％は配信ポリシーの不一致をそれに次ぐ懸念として挙げています。 

自動化、分析、AI駆動のオーケストレーションを組み合わせて、アプリケーションサービスの維持と最適化を行う手法がAIOpsです。 AIOpsは、観測可能性データを統合し、セキュリティ ポリシーを連携させ、すべての環境で一貫したガバナンスを確保することを約束します。 オペレーターは複数のコンソールを操作する代わりに、自然言語を理解し、推奨を行い、最小限の監視でタスクを実行できるインテリジェントなシステムと対話します。 半数以上の組織が、AIを活用してサービスレベル目標に合わせて配信ポリシーを自動調整したいと考えており、自動化された意思決定に対する信頼が高まっていることを示しています。

今後、AIがアプリケーション配信とセキュリティの主要な制御プレーンとなるという大きなパラダイムシフトが起こります。 つまり、ユーザーやシステム、ネットワークからのアプリケーションやAPIに関するデータを処理する、インフラストラクチャの「頭脳」となるのが、分析だけでなくリアルタイムで調整も行うAIプラットフォームになるのです。

これを実現するには、組織はクリーンで一貫したデータストリームと堅牢なガバナンスの枠組みを整える必要があります。 AIは、取り込むデータの質次第でその性能が決まります。 そのため、物理、仮想、クラウドリソース全体を通じて継続的に監視するエンドツーエンドの可観測性が改めて重要視されています。 データが統合されると、AIは突発的なトラフィックの増加や疑わしいユーザーの行動といったパターンを見抜き、負荷分散の再構築やファイアウォールルールの調整、リソースの追加展開などを即座に行います。

セキュリティももはや後回しにされるものではありません。 AI駆動型のセキュリティは、リアルタイムで適応する動的かつコンテキストを認識したポリシーを意味します。 たとえば、異常が潜在的な脅威の経路を示す場合、AIは手動の介入を待つことなく、即座に追加のWAFルールを適用したり、APIのセキュリティを強化したりします。