AIOpsプラットフォームベンダであるMoogsoftは、テクノロジーチームが仮想ネットワークオペレーションセンタ (NOC) を構築する機能を備えたMoogsoft Enterprise 8.0のリリースを発表した。Moogsoft Enterpriseは、テクノロジーチームがノイズを減らし、インシデントに優先順位を付け、エスカレーションを減らし、稼働時間を確保できるようにすることを目的として、監視ツールを統合する。
リモートで作業する、ITオペレーターはアラート、ログ、メトリック、およびトレースを分析し、停止する前に、インシデントの根本原因を見つけて解決することを目的としている。バージョン 8.0では、Moogsoft Situation Roomを使用して仮想NOCを作成し、チームがインシデント管理プロセス中に共同作業を行うことで、それぞれが異なる監視ツールを使った複数の画面ではなく、単一のビューで問題を診断および解決できる。
他の新機能は、チームは、改善されたノイズリダクション分析と根本原因分析のための自動トポロジ視覚化を介して問題を特定することもできる。バージョン 8.0は、プラットフォームの統合ワークフローエンジンを拡張し、高度なコラボレーションアドオンを使用して、顧客が既存の記録のシステム (SoR) またはエスカレーションプロセスに接続できるようにする。
ワークフローエンジンモジュールは、ServiceNow、Ansible、Puppetから直接CMDBデータを含む外部データソースとの統合、ServiceNow、Remedy、Cherwell、PagerDuty、xMatters、Slackコラボレーション統合などのツールとの双方向チケット統合を提供し、ユーザがSituation Roomのチームメンバと直接コミュニケーションできるようにする。他の新しい統合には、EC2ログファイルを取り込むためのAWS Firelensや、オンコール管理のためのOpsgenieが含まれる。
新しいアラートアナライザは、Entropyと呼ばれるノイズリダクションAIを介して、視覚的な構成、例外の識別、プラットフォームのアラート処理の調整をするためのインターフェースをユーザに提供する。新しい動的トポロジビルダは、論理、仮想、および物理的なトポロジ関係に基づいて、仮想NOCに相関プロセスの可視性を提供する。この機能により、ユーザはインシデントに関する洞察を得ることができ、現在および隣接するサービスに関連する考えられる根本原因と潜在的な影響を視覚化できる。
MLアルゴリズムをデプロイするための新しいプラットフォーム機能もある。新しいバージョン管理、ロールバック、および履歴機能により、顧客は新しいデプロイメントを監査でき、MLアルゴリズムを追加、追跡、削除、および変更できる。
InfoQは、MoogsoftのEMEAのCTOおよび製品戦略のグローバルVPであるWill Cappelli氏に、新しいリリースに関するいくつかの質問をする機会を得た:
InfoQ: 仮想NOCを必要とする背後にある要因は何ですか?
Will Cappelli氏: パンデミックが発生する前は、特に従業員とIT運用チームはすでに分散化されており、構成が急速に変化していました。同時に、管理されている環境自体がますます仮想化されていきました。また、必要なツールは増え続け、それぞれのスコープはより細分化されていました。これらの課題に対処する方法として、仮想またはソフトウェア定義のNOCが登場しました。もちろん、パンデミックにより、これらの傾向の多くはワープ航法の加速を受けています。
InfoQ: MLアルゴリズムを調整するために、オペレーターは何を学ぶ必要がありますか?
Cappelli氏: MLアルゴリズムに依存します。たとえば、深層学習ニューラルネットワークには、ニューラルネットワークの動作とドメイン空間の両方に関するかなりの知識が必要です。それでも、アルゴリズムがどのように結論に達したのかを正確に確認することはできません。Moogsoftは私たちが取り組む問題のいくつかにDLNNを使用していますが、ほとんどのアルゴリズムはユーザーの介入や事前の知識をまったく必要とせず、即座に結果をもたらします。もちろん、統計学とグラフ理論の一般的な知識は、何が起こっているのかについての理解を深めることができますが、単にあればそれに越したことはないということです。
InfoQ: Moogsoftはトポロジの視覚化をどのように自動化しますか?
Cappelli氏: 視覚化は、分析対象のトポロジのグラフ構造に基づいています。視覚化プロセスへの入力として機能するのは、ノードとリンクの間の数学的関係です。これにより、プラットフォームは、アルゴリズムが実行する分析の結果を同じ視覚化で表すこともできます。たとえば、CEO兼共同創設者であるPhil Tee氏によって最近開発されたアルゴリズムがあり、トポロジ内のどのノードで停止の発生した場所である可能性が高いかを判断します。これは、表示されたノードの色とサイズを介して視覚化できます。
InfoQ: AWS Firelens統合はどのように機能しますか?
Cappelli氏: Firelensは、ログデータに注釈を付けて配布することを目的としています。Moogsoftプラットフォームは、さまざまなログ管理システム (Elasticなど) から入力を受け取り、そのデータ選択、パターン検出、因果推論、コラボレーション、および自動化アルゴリズムを使用して、エンタープライズIT環境内で現実と予想される両方の問題に関するログに含まれる情報を解釈して処理できます。
詳細については、Moogsoft Enterprise 8.0のドキュメントを参照してください。