（本記事は、こちらのBlogに投稿されたEmory Zhaoによる記事の翻訳です）
デジタルトランスフォーメーションが始まってしばらく経ちますが、最近のパンデミックにより急激な変化が余儀なくされています。この期間中に考えるべき問いは、「まとまりのないツールと従来のアプローチやプロセスを使いつつ、デジタルかつレジリエンスのあるオペレーションを維持するにはどうすればいいか」です。
あらゆる組織がより堅牢な成熟さを備えようと試みている一方で、IT およびセキュリティに関連するほとんどの企業や団体を阻んでいる共通の障害があります。アプリケーションからサービス、そして困難なマイクロサービスの大規模な展開や DevOps と SRE チームの必要性に至るまで、テクノロジースタックが複雑性を増していることもあり、IT チームはスタック全体を自動化しようと苦心しています。また、変更管理における可視性と専門性が不足していることも多くあります。
ITOM Predictive AIOps
組織は何かを開始する前には、問題を積極的に探り対処したいと考えるものですが、問題を探し回るだけで終わってしまいかねません。これはまとまりなく寄せ集められたツールの、旧態依然とした手作業のプロセスが原因です。AIOps ベンダーは、ユーザーに高価なプロジェクトに投資させるために、非現実的な目標を立てがちになります。しかもこのようなプロジェクトから価値を得るには、社内に専門性の高いデータサイエンティストと大規模なカスタム化が必要です。
ITOM Predictive AIOps は、問題を発生前に予測し、ユーザーへの悪影響を防ぎ、迅速な問題解決のために対応を自動化します。これは昨年買収した Loom Systems の強力な異常検知とログ分析を活用した機能です。Now Platform® を用いることで、この機能をITSM や DevOps などの IT ワークフローソリューションを含む ServiceNow 全体に拡張できます。
Site Reliability Operations
多くの組織で、DevOps のアジャイルでスピード感のあるアプローチと SRE は切り離されています。モニタリングとトラッキングのオペレーションの要件とも断絶があります。SRE チームは通常、従来のアプローチは遅すぎると考えて採用しません。そのため別のツールとプロセスを使いますが、これらはオペレーション全体やサービスマネジメントチーム間でうまく統合されていません。別々の 2 チームで、異なるツールを使い、一般的な変更管理プロセスをバイパスすると、DevOps、ITOM、ITSM 間での大きな食い違いにつながることがよくあります。
Site Reliability Operations を使用することで、ITSM と ITOM 間で構築済みの連携を得ることができ、DevOps チームの強化につながります。アプリケーションサービスとマイクロサービスは、インテリジェントなインターフェイスで簡単に登録できます。サービスが登録されると、SRE はサービス健全性をモニタリングできるようになります。また、可用性を確保するため、そして自動アラートとインシデントに応答して問題をより迅速に解決するために、テレメトリツールに接続できます。これらに加えて単一の記録システムもあるため、DevOps チームは自分たちにとって好ましい自律性と自動化を、SRE チームは求めている信頼性を、IT 運用は必要とするレジリエンスを得ることができます。
Service Mapping のための機械学習
どのような組織でも、個別のコンポーネントをビジネスサービスにマッピングする価値は理解しています。一方で、手作業のアプローチを行う場合、各サービスを個別に1 つ 1 つマッピングするには、複数のIT エキスパートを数日から数週間動員しなければならないことも多くあります。サービスのマッピングが不十分だと、IT チームがビジネスコンテキストの理解に苦労し、ビジネスにマイナスの影響があります。
サービスのビジネスコンテキストを理解することで、より早く価値を実現できるようになるためには、サービスのマッピングにかかる時間を削減する必要があります。マッピングにより、チームは問題の原因となっている可能性のあるコンポーネントについてインテリジェントな判断を下したり、複数のサービスに影響する可能性のある構成アイテムへの変更の影響度を把握したりすることができます。
結果として、マッピング構築のための情報を専門の IT スタッフが手作業で収集、関連付け、分析する必要性が低減します。より多くのサービスを短時間でマッピングすることで、サービスを構成しているコンポーネントを把握してビジネスコンテキスト全体と可視性を改善できます。さらに、より多くの標準アプリケーションやカスタムアプリケーションについて、複数アプローチで可視性を拡張することにつながります。大まかに言えば、サービスマッピングの機械学習により、チームはより多くのサービスを短時間かつ少人数でマッピングすることが可能になるのです。
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