I. はじめに急速に発展する今日の情報技術環境において、運用・保守（O&M）業務は、初期の手作業から自動化、AIOps（AIを活用したO&M）、ChatOps（チャットによるO&M）へと進化してきました。これらの変化は、O&Mの効率性を向上させるだけでなく、システムの安定性を大幅に向上させることにもつながります。特に、大規模モデルの活用により、O&M担当者は業務をより効率的に遂行し、複雑なO&M課題への対応が可能になります。本稿では、これらの概念を順に紹介し、O&M分野における大規模モデルの具体的な応用例を探ります。 II. 運用と保守の進化1. 手動メンテナンス - 概念: 手動運用と保守とは、サーバーの構成、ログ分析、トラブルシューティングなどのさまざまな運用と保守のタスクを手動で実行することを指します。 - 課題: 手動操作ではエラーが発生しやすく、非効率で、緊急事態に迅速に対応できません。 2. 自動化された運用と保守 - コンセプト: 自動化された運用と保守 (O&M) では、スクリプトとツールを使用して O&M タスクを自動的に実行し、人的介入を削減します。 - 利点: 効率が向上し、人的エラーが削減され、タスクの迅速な繰り返しが可能になります。 - ツール: Ansible、Puppet、Chef など 3. AIOps（インテリジェントな運用と保守） - コンセプト: AIOps は、機械学習とビッグ データ分析を利用して、運用上の問題を自動的に検出し、分析し、解決します。 - 利点: 膨大な量のデータを処理し、障害を事前に予測し、意思決定と対応を自動化できます。 用途: 異常検出、根本原因分析、自動修復など。 4. ChatOps（チャットによる運用・保守） - コンセプト: ChatOps は、運用および保守ツールをチャット プラットフォーム (Dongdong や WeChat など) に統合し、運用および保守担当者がチャット インターフェイスを通じて運用および保守タスクを実行できるようにします。 - メリット: 運用・保守担当者と開発者にチャットを通じて運用・保守を自動化する機能を提供し、運用・保守担当者は携帯電話を使用していつでもどこでもリモートで運用・保守を行うことができます。 III. 運用・保守分野における大規模モデルの応用運用保守（O&M）分野における大規模モデルの適用は、O&M業務のインテリジェンス化と自動化をさらに強化することができます。従来の機械学習モデルは、自然言語処理（NLP）モデルに制約されており、人間の質問や文脈を理解する上で大きな課題に直面していました。そのため、現在のChatOpsアプリケーションは、事前に定義された指示に基づいて、事前に設計されたNLPタスクを通じてO&Mタスクを完了することが主流でした。 大規模モデルの強力な自然言語理解機能を活用することで、インテリジェントな運用・保守（O&M）アプリケーションを比較的容易かつ効果的に構築できるようになりました。以下は、大規模モデルを組み込んだO&Mシナリオをいくつか示し、O&M業務のインテリジェンス化と自動化を強化する可能性を示しています。 1. インテリジェントな運用・保守アシスタント - 問題: 現在のロボットは十分にインテリジェントではないため、運用および保守スタッフが 24 時間オンラインになって、開発スタッフが社内ツールの使用時に発生する問題を解決できるように支援する必要があります。 - ソリューション: 運用および保守チームが蓄積した運用および保守ナレッジベースとよくある質問を活用し、大規模なモデルに基づいて RAG アプリケーションを構築できるため、開発チームはほとんどの問題を迅速かつ独自に解決できます。 2. 自動問題診断と修復 - 問題: 従来の問題診断では手動による介入が必要であり、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 - ソリューション: 大規模なモデルでは、システムの問題を自動的に診断し、修復の提案を提供したり、修復操作を自動的に実行したりできます。 3. インテリジェントなログ分析 - 課題：従来のログ分析では、手作業によるフィルタリングと分析が必要であり、非効率で重要な情報が欠落しやすいという問題がありました。当社のAIOps製品では、ログテンプレートに基づくインテリジェントなログ分析機能を構築していますが、ログテンプレートの構築プロセスにおいては、依然として運用・保守の専門家の経験に頼って適切な運用・保守テンプレートを作成しています。 - 解決策：大規模モデル自体は、汎用ドメインのエキスパートです。RAGがこれまで培ってきたプライベートドメインの運用保守知識と、その汎用的な経験を組み合わせることで、大規模モデルをベースに運用保守ログ監視エキスパートを構築できます。このエキスパートは、24時間体制で重要なログを監視できます。これにより、膨大なログを自動的に解析し、異常なパターンを特定し、わかりやすいレポートを生成することができます。 - 例: サーバー ログでは、大規模なモデルを使用して潜在的なセキュリティ脅威 (異常なログイン試行など) を迅速に識別し、運用担当者と保守担当者にアクションを取るよう警告できます。 IV. 結論運用保守部門の第一目標は安定性です。しかし、高度で複雑な機械は、一定期間稼働すると必ず故障が発生します。故障が発生した場合、既存の監視データやアラームデータを活用し、AIOpsプラットフォームや大規模モデルベースツールを用いて、この大規模で複雑なシステムにおける問題を迅速に発見、特定、解決する必要があります。これは、運用保守部門の現在の目標でもあります。「1、5、15原則」とは、1分以内に故障を検知し、5分以内に故障箇所を特定し、15分以内に故障を解決することです。 手動による運用保守（O&M）から自動O&M、そしてAIOpsやChatOpsへと、O&M業務のインテリジェンス化と自動化のレベルは絶えず向上しています。ビッグデータモデルの活用により、O&M担当者は業務をより効率的に遂行し、システムの安定性を確保することができます。インテリジェントなログ分析、障害予測と予防、自動問題診断と修復、ナレッジベースとドキュメント生成など、ビッグデータモデルはO&M分野における膨大な応用可能性を示しています。今後、ビッグデータモデル技術の継続的な発展により、O&M業務のインテリジェンス化はさらに高まり、企業の情報システムの安全性が確保されるでしょう。 |
