運用の進化が求められる理由

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

現在、特に注目を集めているバズワードの1つが「AIOps」です。この言葉は、運用データや分析プラットフォームといった基盤技術から、対応を自動化するためのツール、いわゆるオートメーションまで、幅広いものを指す言葉として使われています。

「AIOps」という用語は、これらのテクノロジーの1つだけを指すものと混同されがちです。しかし実際には、AIOpsはアダプティブアプリケーションの実現に特化した、運用全体を包括するアプローチです。アダプティブアプリケーションとは、可用性の維持、パフォーマンスの最適化、セキュリティの確保のために、状況に応じて適応するアプリケーションを指します。

実際、AIOpsは単なる自動化ではありません。テレメトリ（運用データ）や、機械学習によって得られるインサイトだけを指すものでもありません。

AIOpsは、決して人員削減を目的とするものではありません。デジタルビジネスの拡大するポートフォリオに、無理のない規模の運用チームで対応できるよう、その能力を増強する手段として、AIOpsの重要性はますます高まっています。

運用におけるAIの役割は、デジタルが前提となる世界でビジネスを展開するために必要なデジタルサービスや製品が増え続ける中、それらを効果的に拡張し、保護し、提供できるようにすることです。運用に機械の支援が必要な理由は2つあります。

1. 組織では、過去1年間（2020 → 2021）に自動化関連のスキル不足が驚くほど深刻化したと、すでに報告されています。人員を増やして問題に対処することは、もともと適切な解決策ではありませんでした。しかし、適切な人材を見つけることに加え、必要なスキルセットを備えた人材を確保することは、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、エッジにまたがって分散する傾向が強まっています。F5の年次調査では、考えられるすべての導入先に広く分散しており、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%でエッジが利用されていることが示されています。

SREやクラウドなどの最新の運用アプローチを採用していても、運用による変更は依然として主に人間が主導しています。運用上の意思決定を行い、コード化し、本番環境に反映するのは、いずれも人間です。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過程で、最終的にトランザクション型（従来型）のデプロイモデルと衝突したのと同様に、現在の運用方式も混在しています。構成変更は非常にトランザクション型の方法で伝達され、人間が「フォーム」に入力してから、自動化システムに送信してデプロイします。

驚くことではありません。実際、経営幹部の63%が、パイプラインインフラストラクチャの構築には手作業のプロセスが多すぎると回答しています。F5が2021年に実施した調査でも、現在SREのプラクティスを用いてインフラストラクチャとアプリケーションを運用している組織の割合は、懸念すべきほど低いことが明らかになりました。しかし、IT部門やビジネス部門のリーダーにとっては、こうしたプロセスの自動化が望ましいはずです。そのための技術的能力はすでに存在します。システムは関連データを取り込んで処理し、適切なポリシーを策定できます。さらに、運用条件を調整するAPIを通じてそのポリシーを実行できるため、それ以外は継続的に進むパイプラインに残された手作業のプロセスも、十分に自動化可能です。

しかし、自動適応を実現するには、IT全体にわたる大幅な変革が必要です。これまで試みてきたように、後付けするだけでは実現できません。たとえば、テレメトリのニーズに対応するため、長年にわたりエージェントとシミュレーションを必要とする従来型の監視ソリューションに依存してきました。しかし、ワークロードが移動し、コンテナの場合は一時的にしか存在しない環境では、このアプローチによって運用コストと時間の面で許容できないオーバーヘッドが生じます。リアルタイムの適応型アーキテクチャを支えるには、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計測機能を標準で組み込む必要があります。

同様に、セキュリティの取り組みやソリューションが新たな攻撃を阻止できない事例も見られます。これは、脅威が発見されてから導入される一時しのぎの対策にとどまることがあまりにも多いためです。進化し続ける攻撃がもたらす絶え間ない脅威にセキュリティ対策を適応させるには、ネイティブなセキュリティと包括的なガバナンスが必要です。

したがって、運用の進化が必要です。複数の方式が混在する運用モデルでは、完全にデジタル化されたビジネスに対応できる規模へ拡張できません。自動化されたシステムにおいて、手作業や人による判断とタスクに依存すると混乱が生じ、変更に要する時間を予測できなくなるほか、人的ミスのリスクも発生します。

この非効率性に対処してリスクを軽減するには、より適応性の高いアーキテクチャアプローチが必要です。人の介入をほとんど、あるいはまったく必要とせず、アプリケーションが必要に応じて自ら拡張・縮小し、防御・修復できるようにするアプローチです。

想像してみてください。生物のように、環境に応じて自然に適応する企業を。その製品やサービスは、必要に応じて自ら拡大・縮小し、防御し、修復します。これが、AIを基盤とする企業の未来です。
—Geng Lin、F5 CTO

運用の次なる進化を特徴づけるのは、適応性です。F5ではこれを「Adaptive Apps」と呼んでいます。

Adaptive Appsは製品ではありません。パッケージ製品として購入し、サーバーに導入できるものではありません。デジタル組織の適応性を実現することに重点を置き、運用を再構築するためのアーキテクチャアプローチです。つまり、今日のビジネスのデジタル上の顔となるアプリケーションとサービスを対象としています。

これは決して小さな変化ではありません。かつて組織がこぞって「オンライン化」を進めたインターネットの第1波で生じた混乱は、組織が完全なデジタル主体としての運営を目指す中で再び起こるでしょう。関係するすべてのシステムから運用データを生成（計測）し、統合データプラットフォームに取り込む必要があります。そこで機械学習がデータを分析し、隠れた関係性やパターンを明らかにすることで、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知見と情報を導き出します。その後、これらの情報と知見に基づいて、インフラストラクチャ、アプリケーション、システムに変更を反映し、攻撃の阻止、障害への対処、パフォーマンスの最適化に必要なポリシーと構成を自動的に調整しなければなりません。

これらの機能は広範にわたり、単にクラウドへ移行したり、エッジへ分散したりする以上の取り組みが必要です。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、かつては存在しなかったため組み込まれていなかったものの、現在では機械学習、分散アプリケーション、そしてコア、クラウド、エッジ全体にわたる自動化を支えるために不可欠な要素を取り入れられるよう、モダナイズする必要があります。

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運用を含むITのモダナイゼーションについて詳しくは、O’Reillyの『Enterprise Architecture for Digital Business』をf5.com/deaから無料で入手できます。

著者について

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

Lori MacVittieは、F5のOffice of the CTOに所属するDistinguished Engineer兼Chief Evangelistであり、アプリケーションデリバリ、自動化戦略、インフラストラクチャに関する深い専門知識を有しています。AIエージェントのガードレール策定、脆弱なマルチクラウドアーキテクチャの分析、スケーラブルなシステムの限界の検証など、複雑な事柄を明快にすることで知られています。アプリケーション開発、ITアーキテクチャ、ネットワークおよびシステム運用の分野で、30年以上にわたる業界経験を有しています。F5入社前は、受賞歴のあるテクノロジー編集者として活躍していました。 MacVittieはコンピューターサイエンスの修士号を取得しており、セキュリティ、クラウド、エンタープライズアーキテクチャにわたる分野で多数の著作を発表しています。また、テーブルトークゲームとビデオゲームをこよなく愛し、チーズについては遠慮なく強いこだわりを語ります。

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