プロジェクト概要
ITシステムの運用サービスを受託している企業の新しい運用サービスの企画及び技術調査を実施。AIOpsや運用自動化、DX系プロジェクトの運用委託先に期待される機能や役割等について整理し、新しい運用サービス事業の企画方針案と実現方法について構想を策定
実現したいこと：
- AWSやAzure等のクラウドネイティブなシステムの運用委託企業の価値の探索
- AIOpsや運用自動化などのモダンな運用アーキテクチャの確立
- 新しい運用サービスとして事業の高度化とポジショニングの確立
支援内容：
1. DX時代のITILから運用業務の在り方について整理
DX系システムのITIL適用のポイントを整理し、運用委託の余地がる運用業務項目について調査実施。アクセンチュアの中 寛之氏が公開している「DX対応のIT運用とITIL4」の資料や書籍「ITIL 4の基本 図解と実践」を参考に、昨今のシステムにおける運用委託企業に期待される役割を整理
図2. ITライフサイクルの標準化と自動化（引用：アクセンチュア）
2. AIOps、運用自動化技術の調査、事例分析
■AIOpsの構成要素
- AIOpsのベース機能：DatadogやDynatraceに代表されるログ収集ツール・APMツールによるデータ収集
- AIOpsのコア機能：アノマリー検知や根本原因分析、影響範囲分析、セキュリティ分析、推奨アクション、意思決定支援、自動処理といったAIによる解析とアクション自動化を実現するための技術要素
- AIOpsのオプション機能：ChatOpsやチケット駆動型運用を実施するためのコラボレーション機能や意思決定や状況可視化のためのダッシュボード機能
3. データマネジメント業務の運用項目の整理
データ活用基盤の実装ケースの増加に伴い、データマネジメントに課題を持つ企業が増えているため、データ運用項目を整理し、運用委託の可能性について調査・考察。DMBOKやデータガバナンスフレームワークを元に運用項目とニーズについて整理。また、モダンデータスタック等の比較的新しいデータ活用基盤を実現に伴う運用課題についても提言を提供。
図3. DMBOK2 データマネジメント知識領域（引用：DAMA Japan）
図4. モダンデータスタックの要素・サービス提供企業例
今後の展開
- 新しい運用サービスとして要件整理、スコープ定義、実装方針の検討
- 生成AI等を活用した運用業務の効率化・高度化の検討
- クラウド・DX系システムの運用メニューの確立