資料の紹介
システムはますます複雑化しており、問題発生時にビジネスへの影響を把握することが、より困難になってきた。加えて、AIの導入が進んだことで、インフラの負荷は恒常的に高まり、データも急増している。その結果、「どこで何が起きているのか」「その原因は何か」という疑問の答えを探すのに大きな労力がかかる。
AIシステムの多くは毎回同じように動作するとは限らず、同じ内容を入力しても、異なる回答が生成されることがある。また、一見正しい出力に見えても根本的なミスがあったり、正常に動いているように見えて、実は期待した動作から逸脱していたりすることもある。悩ましいのは、こうした問題が起きても、従来の運用監視の仕組みではアラートが出ないケースが少なくないことだ。
本資料では、AI時代のシステム運用監視における課題に対し、システムを把握し運用する新しいアプローチとして「エージェンティックオブザーバビリティ」という考え方を提唱。その実現に必要な基本機能として「ビジネスへの影響との関連付け」「AIによる問題の修正と防止」「AIシステムの観測」を挙げ、運用チームが抱える課題をそれらがどのように解決するかを示している。
