「IT運用」にもインテリジェント化の波

増え続ける仮想サーバー

調査会社*のレポートによると、2016年には仮想サーバーの台数が物理サーバーの3倍に達するそうです。膨大な仮想サーバーを含む、複雑化したITインフラをどのように運用管理すればよいのでしょうか。鍵を握るのは「機械学習」です。

そもそも、これまでの人手に頼る運用管理手法は、次のようなものでした。

1. ITインフラを構成する（サイロ化された）多様な機器から個別に通知されるアラートやログデータを収集
2. 専門スキルを有する技術者がとりまとめて解析
3. 問題や異常の予兆を見つけて背景にある原因を究明
4. パフォーマンスを最適化するため、仮想マシンなどに割り当てるCPUやメモリーなどのリソースの変更や増強による改善効果を予想し、提案または実行に移す。

しかし、人間の管理能力や判断能力には限界があります。
リソースやワークロードの変化もダイナミックになっています。急激なパフォーマンスの低下や想定外の停止といった事業継続に関わる問題の真因究明・切り分けも、これまでの運用管理手法では難しさが増す一方です。

インフラ「全体」を視る

そこで、ITインフラの状態を変化の中でも常に最適に保つための調整作業や計画立案をコンピュータに学習させよう、というインテリジェント化の研究がなされてきました。
その成果を世界で初めて具現化したのが、仮想環境下で使用される分析・最適化プラットフォーム「SIOS iQ™」です。

SIOS iQ™ により、様々な仮想マシンが運用されるITインフラ全体のデータを可視化、問題発見、原因究明、将来予測、課題解決に結びつく推奨案の提示、さらにリソースを変更した場合の影響度やコスト試算のシミュレーション、そして自動最適化などが可能になります。

米国特許申請中の機械学習機能を含む、画期的なアプローチと仕組みを生み出したのは、サイオスUSAの研究開発チームでした。

SIOS iQ™記者発表会の様子（米国サイオス COO ジェリー・メルニック）

（*）IDC Japan