- SplunkがAIの役割を企業運営において二重のものと位置付けている。
- 新しい可観測性機能が、AIを監視しつつ迅速なトラブルシューティングを実現。
- AIが業務プロセスに重要な役割を果たし、透明性を確保する必要がある。
Splunkはボストンで開催された年次会議で、AIの役割が企業運営において二重のものになったと強調した。
AIはインシデント対応を加速させるだけでなく、他のクリティカルなシステムと同様に監視される必要がある。
新しい可観測性機能は、AIエージェントおよびモデルのパフォーマンス、コスト、信頼性を追跡するダッシュボードを提供し、トラブルシューティングツールと組み合わせている。
SplunkとCiscoの幹部は、このアプローチはAIの可観測性と可観測性を持つAIの二つの側面であると説明した。
AIは可観測性のワークフローに組み込まれ、問題の解決時間を数時間から数秒に短縮する。
エンジニアはトラブルシューティングから開発に集中できる。
AIトラブルシューティングエージェントは、リアルタイムでインシデントを分析し、即時に解決策を提示する機能を持つ。
It Service IntelligenceにおけるEvent iQは、膨大な警告を意味のあるグループに関連付け、状況を把握できるようにする。
Mimi Shalashは、これにより複雑なサービスを管理するチームの体験が改善されると述べた。
特にeコマースサイトにおいて、APIキーの不具合を特定するために多くの時間をかける必要がなくなる。
AIによって過去の手作業が自動化され、迅速な問題解決が可能になる。
Splunkはお客様が直面する複雑さに対応している。
企業によって成熟度は様々であるが、共通の障害としてツールの散在がある。
新しいツールの導入は負担を増し、学習曲線を緩和するためにAIを活用することが狙いである。
一方で、AI自身の責任も重要である。
AIを業務プロセスに組み込む中で、コストの急増やパフォーマンスの劣化などのリスクが無視できない。
このため、アプリケーションやインフラストラクチャだけでなく、AIスタック自体の可観測性を確保することが求められる。
Shalashは、財務サービスの顧客がAIの自動報告を利用する一方で、GPUの需要が急増し高額な請求書が発生した事例を紹介した。
可観測性がないと、これらのコスト増加に気づくのが遅れてしまう。
えっと、これって要するにAIが企業でどう役立つかってことだよね？
特に、問題解決が早くなるってのは嬉しいけど、
具体的にどんなメリットがあるのかな?
はい、ユータさん、そうです。
AIが企業で重要なのは、問題解決の迅速化です。
例えば、AIがインシデントをリアルタイムで分析し、即座に解決策を提示します。
これにより、エンジニアはトラブルシューティングから開発に集中でき、業務効率が向上しますね。
特にeコマースでは、APIの問題をすぐに特定できるため、
時間を大幅に節約できるのがメリットです。
AIは企業運営において二重の役割を果たしています。
まず、インシデント対応を迅速に行うことができる点です。
これにより、問題解決が数時間から数秒に短縮され、エンジニアが本来の開発業務に集中しやすくなります。
特に複雑なシステムを扱う場面では、リアルタイムでのトラブルシューティングが大きな利点です。
次に、AI自身も監視する必要があるという点が重要です。
可観測性を確保することで、コストの管理や性能の維持が可能になります。
新しいツールの導入によって負担が増す中、AIを学ぶことで、その負担を軽減しようという狙いもあります。
ただし、AIの運用にもリスクが伴いますので、注意が必要です。
