【ITニュース解説】AIで“システム障害を予測”する可観測性ツール「HPE OpsRamp Software」とは

今日のITシステムは、企業活動の根幹を支える不可欠な存在だ。Webサイト、アプリケーション、データベース、ネットワークといった多種多様な要素が複雑に絡み合い、その規模は拡大の一途をたどっている。このような複雑なシステムがもし停止したり、パフォーマンスが低下したりすれば、それはビジネスに直接的かつ深刻な損害を与える。例えば、オンラインサービスが数時間停止すれば、顧客の信頼喪失、売上機会の損失、ブランドイメージの低下など、計り知れない影響が生じかねない。システム障害は、現代社会において絶対に避けたい事態の一つなのである。

これまで、システムの安定稼働を維持するために、IT担当者は「監視ツール」を使ってシステムの各コンポーネントを監視してきた。しかし、システムが複雑化し、扱うデータ量が爆発的に増えるにつれて、人手による監視や、CPU使用率が何パーセントを超えたらアラートを出すといった単純な閾値監視だけでは、問題の兆候を見逃しやすくなってきた。毎日何百、何千と発生するアラートの中から、本当に重要なシグナルを見つけ出すのは困難で、「アラート疲れ」と呼ばれる現象も発生し、結果的に重大な障害につながるケースも少なくない。

ここで登場するのが「可観測性（Observability）」という考え方だ。これは単にシステムが動いているか、エラーが発生していないかを外部から見る「監視」とは一線を画す。可観測性とは、システムが内部でどのような状態にあるのか、なぜ特定の動作をしているのかを、より深く理解するための能力を指す。具体的には、システムから出力されるログ（システムが何をしたかの記録）、メトリクス（CPU使用率やメモリ使用量などの数値データ）、トレース（ユーザーからのリクエストがシステム内でどのように処理されたかの追跡情報）といった多様なデータを収集し、それらを相互に関連付けて分析することで、システムの全体像を把握し、未知の問題や予期せぬ挙動の原因を迅速に特定できるようにすることを目指す。

Hewlett Packard Enterprise（HPE）が提供する「HPE OpsRamp Software」は、まさにこの可観測性の概念を、最先端の人工知能（AI）技術と組み合わせることで実現するソリューションだ。このソフトウェアは、AIをインフラ管理の中核に据え、システム障害を未然に予測し、IT運用の効率を飛躍的に高めることを目指している。

HPE OpsRamp Softwareが「AIで予兆を捉える」とはどういうことか。それは、まずシステム内のあらゆる場所から、サーバーのCPU使用率、メモリ使用量、ネットワークトラフィック、データベースのクエリ速度、アプリケーションのエラーログといった、膨大な量の運用データをリアルタイムで収集することから始まる。このデータは、オンプレミス（自社設備内）のサーバーからクラウド環境まで、あらゆるITインフラにわたって網羅的に集められる。

次に、収集されたこれらの多様なデータをAIが分析する。AIは過去の正常な運用パターンを学習し、現在のデータと照合する。このプロセスを通じて、AIは人間の目には見えないような微細な異常なパターンや相関関係を自動的に検知できる。例えば、普段は関連性のない複数の指標が同時に異常な動きを示し始めた場合、AIはそれを単なる個別の問題ではなく、より大きな障害の前兆として識別する。これは、大量のアラートの中から意味のあるシグナルを抽出し、本当に重要な警告としてIT担当者に提示する能力を意味する。AIは異常なふるまいを予測し、まだ顕在化していない問題を早期に発見する。

さらに、AIは異常を検知するだけでなく、その根本原因を特定する手助けもする。複数の関連するアラートを自動的に統合し、最も可能性の高い障害箇所や原因を推論することで、IT担当者が膨大なログを手作業で探し回る手間を省き、問題解決までの時間を大幅に短縮する。例えば、あるWebアプリケーションが遅くなったとき、AIはそれがデータベースのボトルネックによるものなのか、ネットワークの問題なのか、それとも特定のサーバーのリソース不足によるものなのかを、関連データを分析して示すことができる。場合によっては、AIが推奨する解決策を提示したり、軽微な問題であれば自動的に対処する（例えば、リソースを一時的に増やす、サービスを再起動するなど）といった自動化機能も備えている。

このようなAIを活用した可観測性ツールを導入することで、企業は多くのメリットを享受できる。第一に、システム障害の発生を未然に防ぐ能力が飛躍的に向上する。予兆を早期に捉えることで、重大な障害に発展する前に予防的な対策を講じることが可能になる。第二に、万が一障害が発生した場合でも、その原因特定と復旧までの時間を大幅に短縮できる。これは、IT業界でMTTR（Mean Time To Restore/Recover：平均復旧時間）と呼ばれる指標の改善に直結し、ビジネス継続性の確保に極めて重要だ。第三に、IT運用チームの負荷を軽減し、より戦略的な業務に集中できる環境を提供する。AIがルーティンワークや単純な障害対応を肩代わりすることで、エンジニアはシステムの改善や新機能の開発といった、より価値の高い仕事に時間を費やせるようになる。最終的には、安定したITインフラが提供されることで、顧客満足度の向上、ビジネスの成長、そして競争力の強化につながるのである。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このようなAIと可観測性を組み合わせたツールの理解は、今後のキャリアにおいて非常に重要となる。現代のIT運用は、単にシステムを構築するだけでなく、それをいかに安定的に、かつ効率的に稼働させ続けるかという点に大きな価値が置かれているからだ。HPE OpsRamp Softwareのようなツールは、未来のシステム運用がどのように進化していくかを示す一例であり、AIがシステム管理の領域でいかに強力な味方となりうるかを示している。新しい技術を理解し、活用する能力は、これからのシステムエンジニアに強く求められる資質となるだろう。