AIOps

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）は、大量の運用データへAI・機械学習を適用し、異常検知、事象相関、原因推定、予測、自動対応を支援する運用手法です。

■ 試験で押さえるポイント

• メトリクス、ログ、トレース、アラート、構成・トポロジ、変更、インシデント履歴を収集・正規化して横断分析します。

• 通常状態のベースラインから異常を検出し、関連アラートを一つの事象へ集約してノイズを減らし、依存関係から原因候補を示します。

• 容量・障害を予測し、チケット起票、担当振分け、既知手順の実行、資源増強などを承認済みワークフローで自動化できます。

• 推定結果は確率的で誤検知・見逃しがあり、学習データ品質、環境変化、説明可能性、権限、安全なロールバックと人の監督が必要です。

■ 選択肢での判断ポイント

AI for IT Operations、運用データ統合、異常検知・イベント相関・原因推定・予測自動化を押さえ、全自動で必ず原因確定できるとは考えません。

例: 多数の遅延アラートを同一障害へ集約し、トレースと変更履歴から直前のルータ設定変更を原因候補として提示します。