AIで加速するインシデント対応：MTTR短縮のための実装
導入
今、企業のITシステムが欠陥やエラーにより停止することは異常でなくない。それらを速く復旧させるために、ログ・メトリクス・過去インシデントからAIが原因候補を提示する仕組みが必要となっています。背景・現状の課題
今回は、ITシステムにおけるインシデント対応での問題を説明します。インシデントが発生すると、エンジニアはログやメトリクスを調査して原因を特定し、解決策を考えます。これは時間がかかり、人力も要求されます。また、同じ問題が繰り返されることもあり、過去のインシデントから学びを得ることも難しい場合があります。具体的なアプローチ・実装パターン
1. 機械学習によるインシデント分析：過去のインシデントから特徴量を抽出し、同様のインシデントが発生すると、それをAIで予測します。 2. ログ・メトリクスから原因候補を提示：ログやメトリクスを分析して、問題の原因をAIによって提示します。 3. 自動的な解決策の提案：AIが原因となる問題を特定したら、自動的に解決策を提案します。実装上の落とし穴と対策
機械学習モデルの訓練には、適切なデータが必要です。過去のインシデントから学習するためには、それらを収集して整理する必要があります。
機械学習モデルの訓練には時間がかかります。一度に少数のインシデントから学習することで、速く学習できます。
機械学習モデルを使用することで、人力が省けます。しかし、AIは人間に比べてもう一つのツールであり、エンジニアの判断能力が必要です。
