監視アラートをAIで要約する：オンコール疲弊を半減させた事例

監視アラートをAIで要約する：オンコール疲弊を半減させた事例

導入

今回は、大量のアラートを受けるエンジニアやCTO/EMの負担を減らすために、AlertManager/PagerDutyでアラートをAIで要約して統合した実装について紹介します。

背景・現状の課題

多数のシステムとサービスを運用する企業では、アラートが発生しやすくなり、オンコールエンジニアによって一人一人に対処することになります。これは、エンジニアの負担を増やし、緊急状態に適切なレスポンスができないことを意味しています。

具体的なアプローチ・実装パターン

方法1：AlertManagerのルールをAIに置き換える

AlertManagerのルールをAIモデルに置き換え、アラートを自動的に要約して発信することで、オンコールエンジニアに負担を軽減できます。

方法2：PagerDutyのインテグレーションを使用

PagerDutyにAlertManagerからアラートが送信されるようにし、PagerDutyのAIモデルでアラートを要約することも可能です。

方法3：LLMを使用

AlertManagerからアラートを受け取り、それらをLLMに入力してアラートを要約することも可能です。

実装上の落とし穴と対策

大量なアラートが発生する場合、AIモデルが適切に学習されていない可能性があります。これを避けるために、適切なデータセットを使用してモデルを訓練する必要があります。

アラートの要約に失敗した場合、オンコールエンジニアに通知する必要があります。

まとめ

大量のアラートを受ける企業では、オンコールエンジニアの負担を減らすために、AlertManager/PagerDutyでアラートをAIで要約して統合する実装が有効であり、それによって緊急状態に適切なレスポンスが可能となります。