Dynatrace: AI を活用して自律型エンタープライズ クラウド自動運転を実現

[51CTO.comからのオリジナル記事] 中国の企業ユーザーのクラウドへの移行はますます加速しており、新興のエンタープライズクラウドはアプリケーションとインフラストラクチャの分野全体に大きな影響を与えています。企業がビジネスそのものに集中できるように、アプリケーション システムをより効率的に、より少ない投資で管理できるようにすることが特に重要です。ガートナー社のアプリケーション パフォーマンス モニタリング (APM) のマジック クアドラントに 9 年連続でランクインしている Dynatrace は、確かにこれを予測していました。

2018 年以降、Dynatrace は APM ベンダーから「ソフトウェア インテリジェンス」企業へと変革し、企業クラウド環境向けの人工知能フルスタック監視および運用保守プラットフォームである Software Intelligence を立ち上げ、自らを再定義し始めました。同社は、顧客がより優れたソフトウェア エクスペリエンスを獲得し、インテリジェントな分析を実行し、運用と保守、DevOps レベルでより深い調査を実施できるよう支援することに尽力しています。エンタープライズ クラウド環境向けの人工知能フルスタック監視および運用保守プラットフォームは、ネットワーク全体の動的なクラウド監視という新しい要件に適応するために、飛躍的な開発戦略を通じてプラットフォームを完全に再構築し、顧客に次の 4 つの側面の価値をもたらしたと理解されています。第 1 に、AI テクノロジの徹底的な適用により、パフォーマンス データだけでなく、パフォーマンスの問題に対する回答もユーザーに提供します。 2 番目に、単一のエージェント方式でアプリケーションのフルスタックをカバーし、リアルタイムの依存関係モデルを提供します。 3 つ目は、エコシステム全体にアプリケーション プログラミング インターフェイスを提供し、企業の自動化された IT 管理を促進し、刺激を与えることができます。 4 番目に、実際のユーザー エクスペリエンスと再生テクノロジを通じて、ユーザーはプロセス全体を把握し、制御できるようになります。独自の AI 主導のアプローチと高度な自動化テクノロジーにより、顧客はデータ レポートを表示したり、ログを参照したりして問題の原因を推測するのではなく、直接回答と原因分析を得ることができます。

先日開催されたDynatrace 2019中国事業開発戦略メディアコミュニケーションカンファレンスにおいて、Dynatrace Greater ChinaのゼネラルマネージャーであるJu Wei氏は、今年もDynatraceの戦略は変わっておらず、引き続きクラウドに重点を置いていると述べました。

エンタープライズ クラウド アプリケーションのニーズに基づいてカスタマイズされたソリューションをユーザーに提供することは、常に Dynatrace の取り組みです。 Dynatrace クラウド インフラストラクチャ監視ソリューションは、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウド環境をカバーする、クラウド インフラストラクチャ層の奥深くまで包括的に可視化する機能を備えています。現在、Dynatrace は世界の主流のクラウド テクノロジー ベンダーのほとんどと提携関係を築いています。つまり、企業ユーザーが AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Pivo​​tal、Redhat OpenShift、Kubernetes のいずれを使用しているかに関係なく、OneAgent プラグイン テクノロジーと強力な API 機能へのアクセスを利用することで、Dynatrace はさまざまな環境をカバーする単一の分析ソースを企業に提供し、クラウド インフラストラクチャの自動監視を実現できるようになります。

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ダイナトレース グレーターチャイナのゼネラルマネージャー、ウェイン・ジュ氏

コミュニケーション会議で、Ju Wei 氏は 2 つの業界の事例を挙げました。

一つは、飛行機の故障により、その日の午後のフライトがすべて予約されず、乗客がチェックインできず、半日分の航空券、1億5000万ドルの損失を出した航空会社だ。さらに、運用、保守、開発、監視ツールすべてを通じてダウンタイムの原因を見つけることができませんでした。これは、元の監視方法が現在のビジネス モデルには適していないことを示しています。クラウドベースのビジネスモデルを導入した後は、ビジネス展開に合わせた適切なツールを見つける必要があります。 Dynatrace を導入してからは、運用・保守要員の数と労働時間が大幅に削減され、多くの資金を節約できました。もちろん、1 億 5,000 万ドルの損失が発生するような事態も発生しなくなりました。

2 つ目は、1 週間あたり最大 1 億人の顧客が訪れる世界的なコーヒーショップ チェーンです。 Dynatrace を使用した後、AI 技術を使用して、運用および保守プロセス中にいくつかのピーク値を積極的に予測し、予測精度は 99.2% になりました。

Dynatrace は、Gartner の APM Magic Quadrant に 9 年連続で掲載されており、「実行」と「フルスコープ」の両方の側面で 1 位にランクされています。

Gartner は、アプリケーション パフォーマンス監視スイートを「3 つの主要な機能領域を満たすアプリケーション監視を容易にする 1 つ以上のソフトウェア コンポーネント」と定義しています。 3 つの主要機能は、デジタル エクスペリエンス モニタリング (DEM)、アプリケーションの検出、追跡、診断 (ADTD)、IT 運用のための人工知能 (AIOps) です。その中で、AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）、つまりインテリジェントな運用と保守は、人工知能の機能を運用と保守に組み合わせ、機械学習の手法を通じて運用と保守の効率を向上させます。従来の自動化された運用・保守システムでは、反復的な運用・保守作業の人件費と効率の問題が効果的に解決されてきました。しかし、複雑なシナリオにおける障害処理、変更管理、容量管理、サービス リソースのプロセスでは、意思決定プロセスを制御するために依然として人手が必要であり、これが運用と保守の効率のさらなる向上を妨げています。 AI方式の導入により機械による判断が可能となり、真の意味での完全自動化が実現可能となります。今後、生態環境は完全に変化するだろうとジュ・ウェイ氏は語った。 「伝統的なものは伝統的なものであり、新しいものは新しいものである。」今後の運用・保守は自動化が必須です！

記者の視点

企業がクラウドに移行する状況では、クラウド環境や現在のビジネス エコシステムにおけるエンタープライズ クラウドの自律走行を実現するには、元の情報、データ、アルゴリズムだけに頼るだけでは不十分です。ソフトウェア インテリジェンス プラットフォームは、従来のアプリケーション パフォーマンス監視よりもはるかに優れており、企業が効率的なクラウド監視を実現し、独立したエンタープライズ クラウドの自律走行を実現し、複雑なクラウド環境でコア ビジネスにさらに集中できるように支援します。

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