認知エンジンで AIOps にアプリケーション インテリジェンスを統合
この記事は、Cisco AppDynamics のプロダクトマーケティング ディレクターである Omed Habib によるブログ「Cognition Engine Unifies AIOps and Application Intelligence」
（2019/1/23）の抄訳です。
AppDynamics は認知エンジンを組み込むことで、APM の機械学習と自動化を進化させ、修復や最適化にかかる時間の大幅な短縮を可能にしました。
20017 年に Perspica が AppDynamics ファミリに加わったとき、私は AppDynamics がアプリケーション パフォーマンス モニタリング業界に大きな変化をもたらすと確信していました。そのため、今日の発表は特別に重要だと言えます。
AppDynamics が発表した次世代アプリケーション パフォーマンス監視である認知エンジンは、お客様に新たな次元のインサイトをもたらし、デジタルファースト経済における競争力を強化します。
パフォーマンス問題の根本原因を特定するのに数時間（場合によっては数日から数週間）かかるというお客様からの声が寄せられるたびに、この問題を解消するための製品を早く世に送り出さなければならないと私たちは常々考えていました。認知エンジンが目標とするところは、まさにそこです。
AppDynamics の認知エンジンは、私たちがこれまで世に送り出してきた機能の集大成であり、Perspica 社の合併によって実現した最新の AI/ML テクノロジーに基づく最先端の診断機能も組み込まれています。認知エンジンを活用すれば、疑わしい要因が自動的に検出されるため、根本原因を突き止めるために問題の症状を 1 つずつたどっていく必要がなくなります。
認知エンジンからこのレベルのインサイトが提供されることで、IT 部門の状況は一変し、煩雑な作業から解放され、ビジネス上の成果に直結するプロジェクトに集中して取り組めるようになります。認知エンジンの主な利点と機能は以下のとおりです。
異常検出機能を使用して、お客様に影響を与えるパフォーマンス上の問題を回避できる
認知エンジンは、1 秒あたり数百万件のレコードを取得、処理、分析し、メトリックの相関関係を自動的に把握して、数分以内に問題を検出するため、お客様に影響が及ぶ前に問題解決に着手できます。
- 異常検出機能を利用すれば、ML モデルを通じてアプリケーションが正常に動作しているかどうかを自動的に評価できるため、正常性ルールを手動で設定する必要はありません。
- 主要なビジネス トランザクションに関するアラートが発行されて、問題の原因となったコード行、関数、スレッド、データベースが瞬時にわかるため、診断や根本原因の分析をすばやく行えます。
- ストリーミング分析テクノロジーを利用して、システムに転送されたデータをリアルタイムで評価できるため、各メトリックとそれに関連する動作を分析し、ビジネストランザクション全体の健全性を評価できます。
根本原因分析を自動化して MTTR を極限まで短縮できる
認知エンジンでは、通常の動作から逸脱しているメトリックが自動的に特定され、アプリケーションの問題を引き起こしている可能性が高い要因が自動的に提示されます。これにより、パフォーマンス問題の根本原因の特定に費やす時間が大幅に短縮されます。
- パフォーマンス問題の修正をいつどこで開始すべきかを正確かつ自動的に把握できるため、MTTR を数分から数秒に短縮できます。
- アプリケーションとビジネスの正常性に関するコンテキストに即したインサイトを入手でき、パフォーマンスの問題を事前に予測して、お客様に深刻な影響が生じる前にアラートを受信できます。
- 自己学習型エージェントが、コード、データベース コール、インフラストラクチャ メトリックなどを含むパフォーマンス異常の詳しいスナップショットを自動的に収集するため、根本原因を簡単に特定できます。
認知エンジンが企業にもたらすメリット
認知エンジンを導入することで、最終的には、AIOps のユースケースを活用し、AIOps の考え方を取り入れることが可能になります。つまり、事後対応よりもプロアクティブな対応を重視し、調査よりも回答を重視する考え方が定着するのです。そして何より重要な点は、カスタマーエクスペリエンスとビジネスパフォーマンスが常に最大の焦点になることです（Gartner 社の AIOps に関する報告書でも言及されているとおりです）。
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Omed Habib
Omed Habib は、AppDynamics のプロダクトマーケティング ディレクターです。Omed はプリンシパル プロダクト マネージャとして AppDynamics に入社し、ワールドクラスの PHP、Node.js、Python APM エージェントの開発を指揮しました。生粋のエンジニアである Omed は、キャリアを通じてテクノロジーチームを指揮する中で、Web スケールアーキテクチャの虜となりました。世界最大規模のソフトウェア導入環境でもパフォーマンスニーズを満たせるよう、新たな方法を模索し続けています。
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