シンプルなアプリケーションが市場に導入されて以来、DevOpsチームは速度、効率、およびアプリケーションの信頼性に関する要求が増加しています。これらのニーズに応えるため、一部のチームは人工知能（AI）を取り入れ、クラウドDevOpsにより多くの自動化、ビジネスインテリジェンス、そしてインテリジェントな意思決定を導入しています。
DevOpsにおけるAIの役割
AIは新機能をもたらし、DevOpsのプロセス効率を向上させ、より良いセキュリティを確保し、綿密で不正確な干渉が必要な状況を減らします。データの操作や瞬時のインテリジェントな意思決定が可能で、分析、異常イベントの監視、および保守予測が必要な運用にとって有益です。AIとDevOpsの統合は、新しい価値ストリームの自動化レベルと全体的な適応性を向上させ、新しいニーズに応える理想的な対応と新しいリスクの管理を実現します。
高度な意思決定と予測分析
DevOpsチームはAIを使用して、異なるソースからの大規模なデータセットを迅速に分析し、有用な情報を得ることができます。現在、機械学習モデルは過去からシステムの振る舞いの予測を行い、システムの障害を予測し、予防措置に関する提案を行うことができます。この予測能力の提供により、シンプルな問題解決ではなく、スマートな意思決定が可能となり、システムの信頼性が向上します。
継続的改善
それは各DevOpsサイクルから継続的に学び、各プロセスのボトルネックを特定する能力を持っています。このフィードバックループにより、段階的な改善が可能となり、チームがシステム内でそれらをさらに展開するにつれて、ワークフローの俊敏性を向上させることが簡単になります。
AIがDevOpsオートメーションを強化する主要な領域
DevOpsにおけるAIアプリケーションは、いくつかの運用領域にまたがっています。主な利点は次のとおりです：
1. 自動テストと品質保証
AIツールは、以前のテストからデータを分析して重要なテスト、潜在的な障害箇所、欠陥を特定することで、テストの効率を向上させます。手動テストの量を削減することにより、この自動化はより迅速かつ効果的なリリースをもたらします。
2. インシデント管理と解決
AIは異常な挙動を素早く特定し、挙動や対応策を特定することでインシデントの管理を向上させることができます。MLを使用して、AIOps（ITオペレーションのための人工知能）などのツールは、問題がまだ発生段階にあるときに問題を特定し、その修復策を推奨するため、システムの可用性のダウンタイムを減少させ、ビジネスの継続性を高めます。
3. リソースの最適化
AIはトラフィックパターンを予測し、それに応じてクラウドリソースを調整します。これにより、クラウド資産の使用を最適化し、クライアントが資産を過剰に購入するのを防ぎ、費用を削減し、柔軟性を向上させます。
4. セキュリティの強化
AIはトラフィックパターンをスキャンし、潜在的な弱点を特定することでセキュリティを支援します。過去のセキュリティ侵害や行為を取り入れることで、AIモデルは不規則性を簡単に特定でき、DevOpsチームが脅威が悪化する前に対応することを可能にします。
クラウド環境におけるAI駆動のDevOpsの実装
DevOpsにおけるAIは、適切なツールを特定し、適切なインフラを構築し、適切なデータを使用することを含みます。
AIおよびMLツールの選定
現在、AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーは、異常検出、予測分析、自動応答タスクを実行するためのDevOpsツールの一部としてAI/MLツールを提供しています。これらのツールにより、IT投資からより迅速に価値を引き出すことが容易になります。
データ収集とモデルのトレーニング
発生を予測し対応する学習モデルを作成するためには、AIはデータを必要とします。クラウド環境は自然に大量のデータを生成し、最も重要な指標に焦点を当てることで、DevOpsに対して有用で関連性のあるAIベースの推奨を生み出すことができます。
フィードバックループの構築
展開プロセスからの洞察をAIモデルに直接フィードバックするための継続的なループを作成します。このアプローチは、使用されるプロセスの進化を促進するだけでなく、需要に関するワークフローの柔軟性も向上させます。
課題と考慮事項
ただし、DevOpsでのAIの利用にはいくつかの欠点があります。主な考慮事項は次のとおりです。
データプライバシーとセキュリティ
AIを使用した自動化は、しばしば個人情報を含む大規模なデータに大きく依存しています。これはデータのプライバシーを確保し、GDPRなどの規制を遵守するために重要です。
スキルと専門知識
DevOpsにはAIスキルが頻繁に必要とされ、AIをDevOpsで学習および適用する際にスキルギャップが生じる可能性があります。チーム内でAIを効果的に活用するための方法には、熟練した個人の採用またはトレーニングなどがあります。
アルゴリズムの偏りとドリフトの管理
機械学習モデルに関する一般的な観察の1つは、時折のパフォーマンスの低さ、つまりデータドリフトです。基本的に、モデルは高い精度を維持するために検証、モニタリング、および再トレーニングが必要です。
結論
クラウドDevOpsでのAI搭載自動化は、ビジネスがアプリケーションをインストール、実行、およびサポートする方法を向上させる可能性があります。クラウド内のAI搭載DevOpsオペレーションは、テスト、インシデント管理、リソース最適化、セキュリティの改善により、すべての利害関係者が柔軟で効果的、かつレジリエントになるよう装備します。慎重に考えられたAI導入戦略は、データプライバシー、スキル要件、モデルのドリフトなどの障壁にもかかわらず、多くの利点を提供します。
今日AI駆動のDevOpsを取り入れる組織は、競合他社と比較してアプリケーションのパフォーマンス、信頼性、およびコスト効率を最適化する優位性を維持することができます。AIはクラウドとDevOpsの専門家に革新を促し、手作業を削減し、現代のデジタル環境の複雑さに対応する需要を満たす戦略的機会を提供します。
参考文献
- Oztoprak, K., Tuncel, Y. K., & Butun, I. (2023). Technological Transformation of Telco Operators towards Seamless IoT Edge-Cloud Continuum. Sensors, 23(2), 1004.https://doi.org/10.3390/s23021004
- Barakabitze, A. A., Ahmad, A., Hines, A., & Mijumbi, R. (2019). 5G Network Slicing using SDN and NFV: A Survey of Taxonomy, Architectures and Future Challenges. Computer Networks, 106984.https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106984
- ウッドヘッド, R., ステファンソン, P., & モレイ, D. (2018). デジタル建設: ポイントソリューションからIoTエコシステムへ。建設における自動化, 93(1), 35–46. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.004
- チェン, Y. (2017). 統合されたインテリジェント製造: 視点と促進要因。エンジニアリング, 3(5), 588–595. https://doi.org/10.1016/j.eng.2017.04.009
Source:
https://dzone.com/articles/enhancing-devops-in-the-cloud-with-ai-innovation