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AIOps入門 — データと人工知能で障害を未然に検知するIT運用

アラームの嵐や繰り返される障害対応から脱却し、データに基づいて問題を予測・自動化するAIOpsの実践的な手法を学びます。特定の製品に依存せず、現場ですぐに適用可能なデータの準備、異常検知、根本原因分析まで、20年の運用経験が凝縮された実務中心の講義です。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

sentry
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issue-tracking
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loki
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observability
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operation
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受講後に得られること

  • 複雑なインフラ環境で発生する大量のイベントをデータに基づいて分類し、優先順位を付ける方法

  • 機械学習ベースの異常検知とログ分析を通じた障害予測および根本原因分析プロセス

  • 既存のモニタリングツールと連携可能なAIOpsパイプラインの設計および段階的導入戦略

[ このようなことを学びます ]

· AIOpsと伝統的なモニタリングの違いを自分の言葉で説明する · 指標、ログ、トレースデータを一つの流れでつなげる設計 · 固定しきい値を超えた異常検知方式の選択とチューニング · 溢れかえるアラートを一つの事件としてまとめ、88%削減する · 自動処置を安全に導入する5段階と安全装置の設計 · 90日間の導入ロードマップ作成と成果を数字で証明する方法

[ 講義紹介 ]

ダッシュボードは増えたのに、障害は相変わらずユーザーの方が先に知らせてきます

物理サーバー1台を運用していた時代、1日に発生するイベントは100件ほどでした。今はどうでしょうか。コンテナとマイクロサービスに移行したことで、1日のイベントは万単位になりました。175倍です。

しかし、それを見る人間の処理能力はそのままです。一人が真剣に判断できるアラートは、一日に数十件が限界です。その格差を人をさらに雇って埋めることは不可能です。

それで何が起きたでしょうか。アラートチャンネルをミュートにします。しきい値を上げてしまいます。結局、本当のアラートが来た時も見逃してしまいます。

この講義では、その状況をデータとアルゴリズムで乗り越える方法を扱います

AIOpsという言葉を最近よく耳にしますが、関連資料は二つのタイプに分かれます。製品紹介中心のマーケティング資料か、論文レベルのアルゴリズム解説か。その間に、現場の運用担当者が来週の月曜日に何から手をつければいいのかを教えてくれる資料が欠けています。

この講義はその空白を埋めるために作られました。特定の製品の使い方ではなく設計原理を扱い、理論だけを並べるのではなく、実際の障害事例を時系列に沿って追っていきます。

失敗する理由をまずお伝えします

私がこれまで見てきたAIOpsプロジェクトが失敗する理由は、そのほとんどが技術ではありませんでした。順番でした。

データが準備されていない状態で高価な製品から導入すると、きれいな画面だけが残ります。最初から機械学習で始めると、なぜ異常だと判断したのか説明できず、誰も信じてくれません。全システムへの同時適用を試みれば、最初の成果が出る前に組織の関心が薄れてしまいます。

この講義では、それらの落とし穴を一つずつ指摘しながら、統計の基礎から始める現実的な順序を提示します。現場で実際に必要とされる検知の8割は、移動平均と標準偏差だけで解決されます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • アラートが多すぎて重要な障害を見逃した経験があるDevOpsエンジニアおよびSRE

  • モニタリングツールは備えているが、データを効果的に活用できていないインフラ運用チーム

  • コンテナ・マイクロサービス環境で運用の自動化を検討しているシステム管理者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Linux基本コマンドとシステムログ確認の経験

  • モニタリングツール(Prometheus、Grafanaなど)の使用経験、または基本概念の理解

  • Pythonの基礎文法および簡単なスクリプト作成能力

こんにちは
jjangkbg7719です。

キャリア認証

237

受講生

12

受講レビュー

1

回答

5.0

講座評価

9

講座

こんにちは、フランクです。

20年以上サーバーと格闘してきたインフラエンジニアです。Linuxサーバーの運用から始まり、現在は大規模決済サービスのクラウドインフラを担当しています。データセンターからAWSへの移行、数百台規模のインスタンスの管理、深夜の障害原因の追跡などが私の日常です。

講義を作ることになったきっかけは単純です。

周りからこのような質問をよく受けました。"サーバーに接続はしたものの、何をすればいいのか分かりません。" "インスタンスタイプが多すぎて、どれを選べばいいのでしょうか?" 私も最初は同じように行き詰まった部分です。しかし、いざ探してみると、資料のほとんどはすでに知っている人のために書かれていました。

そこで、私が初めて学ぶ時にあったら良かったと思える講義を作ることにしました。

私の講義の原則は3つです。

一つ目、暗記させるのではなく理解させます。コマンドのリストを並べる代わりに、なぜこれを使うのかから説明します。

第二に、不要なものは思い切って省きます。入門者にとって今すぐ役に立たない内容を盛り込んで、ボリュームを増やすようなことはしません。

第三に、できないことも伝えます。メリットだけを並べるのではなく、どのような場合には適さないのかも明確に指摘します。現場で判断を下さなければならない人にとっては、その方がより重要だからです。

講義を聴いた後に「あ、ここから見ればいいんだな」という感覚を掴んでいただけたなら、私の目標は達成されたことになります。

気になる点はいつでもお気軽に質問を残してください。

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カリキュラム

全体

38件 ∙ (35分)

講座資料(こうぎしりょう):

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