Last Updated on 2024-10-21 06:32 by admin
ビジネスアプリケーションの障害は高コストを引き起こすことが証明されており、InstanaはCausal AIを使用して障害の原因を迅速かつ効率的に特定しています。これにより、SRE（Site Reliability Engineering）は作業時間を節約し、ビジネスコストを削減できます。
Instanaはインフラストラクチャとアプリケーションの情報を100％モニタリングし、Causal AIを用いて限られたデータ粒度でも原因を特定できます。これは、アプリケーションのトポロジーが常に利用可能であるという前提が現実には必ずしも成り立たないため重要です。
Instanaの使用例として、SREのStanがロボットショップアプリケーションのパフォーマンス問題を解決する過程が紹介されています。StanはInstanaのルート原因パネルを利用して問題の原因を特定し、対処しました。
Instanaはルート原因の特定能力を拡大し、Causal AIによりアルゴリズムが完全に説明可能になることで、SREが問題の原因だけでなく、その結論に至った理由も理解できるようになります。
プライベートクラウドの利点と欠点について検討が必要であり、ビジネス価値とイノベーション促進の可能性が指摘されています。
企業はHPC（高性能コンピューティング）とAIの統合により、運用効率の向上、ビジネス意思決定の加速、成長促進を実現しています。
IBMは組織がSECの気候関連開示規則に対応するための支援を提供しています。
IBM Instana Observabilityは、生成AI（GenAI）の出現に対応し、ビジネスに革新的な潜在能力をもたらしています。
IBM Instana Observabilityプラットフォームを使用した企業は、3年間で219％のROIを達成し、トラブルシューティング時間を90％削減しました。
Instanaは2023年に顧客のフィードバックと市場の洞察を基に製品機能を発表し、DevOpsとSREチームの負担を軽減し、観察、デバッグ、是正、強化の能力を簡素化しています。
ニュース解説
ビジネスアプリケーションの障害は企業にとって大きなコストをもたらす問題です。障害が発生すると、1時間あたり平均で5万から50万ドルの損失が生じると推定されています。デジタル化が進む中で、アプリケーションの複雑性は増大し、サイト信頼性エンジニア（SRE）は問題の特定と解決に多くの時間を要していました。
この問題に対処するために、Instana®は「Probable Root Cause」という新機能を導入しました。インシデントが発生すると、InstanaはCausal AI（因果関係を分析する人工知能）を用いて、通話統計、トポロジー、周辺情報を自動的に分析し、アプリケーションの障害の原因となる可能性のあるソースを迅速かつ効率的に特定します。これにより、SREは問題の症状ではなく、原因を直接見ることで、多くの作業時間を節約し、企業のコストを削減することができます。
Instanaは、APIコール、データベースクエリ、メッセージングなどのすべてのコールトレースを100%モニタリングし、インフラストラクチャとアプリケーションのメトリクスを1秒単位で保持しています。これにより、Instanaはデータの粒度と可用性に優れており、Causal AIを使用して、特定の詳細と精度で原因を特定することが可能です。
例として、SREのStanがロボットショップアプリケーションのパフォーマンス問題に直面した場合を挙げます。StanはInstanaの「Probable Root Cause」機能を使用して、問題の原因を特定し、短期的な対処として問題のあったポッドを再起動しました。これにより、従来の手法に比べて大幅な時間の節約が可能になりました。
将来的には、Instanaはルート原因特定の能力をさらに拡大し、Causal AIを用いたアルゴリズムの完全な説明可能性を実現することで、SREが問題の原因だけでなく、その結論に至った理由も理解できるようになることを目指しています。これにより、信頼性の高いインテリジェントな対処が可能になります。
この技術は、障害発生時の迅速な対応によりビジネスのダウンタイムを最小限に抑えることができるため、企業の運用効率の向上に大きく寄与します。また、SREの作業負担を軽減し、より戦略的な業務に集中できるようになることが期待されます。しかし、AIによる自動化が進むにつれて、技術的なスキルの進化や職務の変化に対応する必要があり、また、AIの判断に過度に依存することなく、人間の監視と介入が引き続き重要であるという点に留意する必要があります。規制の面では、AIの意思決定プロセスの透明性や説明責任を確保するためのガイドラインが求められるでしょう。長期的には、このような技術の進化がIT運用の自動化とインテリジェント化をさらに推進し、企業のデジタル変革を加速することに寄与すると考えられます。
from Probable Root Cause: Accelerating incident remediation with causal AI .
“InstanaのCausal AIがビジネスコスト削減に貢献、SRE作業効率化へ” への2件のフィードバック
InstanaのCausal AIを活用した障害特定のアプローチは、デジタル通貨とブロックチェーンの分野で私たちが直面する課題にも非常に関連があります。ブロックチェーン技術はその透明性と改ざん防止の特性により、金融取引の安全性を高めることができますが、システムの複雑さと高度な技術要件は障害発生時の迅速な対応を難しくしています。Instanaのような先進的なモニタリングツールとAIを組み合わせることで、私たちはシステム障害の原因を素早く特定し、効率的に対処することが可能になります。これは、デジタル通貨の信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させる上で非常に重要です。
また、Instanaの技術は、ブロックチェーンの基盤となるインフラストラクチャの監視にも応用できる可能性があります。ブロックチェーンネットワークの健全性とパフォーマンスをリアルタイムで監視し、問題を予測し、事前に対処することで、システムのダウンタイムを最小限に抑え、全体の運用効率を向上させることができます。
さらに、Instanaが目指すCausal AIによるアルゴリズムの完全な説明可能性は、ブロックチェーン技術の透明性と信頼性をさらに強化することにも繋がります。技術的な問題の原因と解決策が明確になることで、開発者や運用チームだけでなく、エンドユーザーにも理解しやすくなります。
このように、Instanaの技術革新は、ブロックチェーンとデジタル通貨の分野においても大きな価値を提供することができると考えます。技術の進化によって、より安全で信頼性の高いデジタル通貨のエコシステムを構築することが可能になります。
InstanaのCausal AIを活用した障害特定機能は、ビジネスアプリケーションの運用において革新的な進歩を示しています。デジタル化の進展に伴い、アプリケーションの複雑性は増大し、障害発生時の迅速な対応が企業にとってますます重要になっています。Instanaの技術は、SREの作業効率を大幅に向上させることで、ビジネスコストの削減に直結します。特に、Causal AIによる「Probable Root Cause」機能は、障害の原因を迅速かつ正確に特定することで、ダウンタイムを最小限に抑えることが可能になります。
しかし、AIの判断に過度に依存することなく、人間の監視と介入が重要であることを忘れてはなりません。AIの意思決定プロセスの透明性と説明責任は、技術の信頼性と受容性を高めるために不可欠です。長期的には、この技術の進化がIT運用の自動化とインテリジェント化をさらに推進し、企業のデジタル変革を加速することに寄与すると考えられますが、技術的なスキルの進化や職務の変化に対応するための教育や訓練も同時に進める必要があります。