AIを活用したITシステムの異常検知機能のサービス化に向けた検証を開始

プレスリリース発表元企業:NTTデータ先端技術株式会社




~Hinemos(R)とAI技術の連携によりITシステムの高度な異常検知の導入をサポート。AIOpsの実現を目指す~

 NTTデータ先端技術(本社:東京都中央区、代表取締役社長:木谷 強、以下:NTTデータ先端技術)はAIを活用したITシステムの異常検知機能のサービス化に向けた検証を2020年11月より開始します。
 本検証では、AIを用いた異常検知に伴う運用自動化を目的とし、統合運用管理ソフトウエア「Hinemos(R)」と、NTTアドバンステクノロジ株式会社(以下:NTTアドバンステクノロジ)の多数のメトリクスによる異常検知が可能なNTT研究所技術「DeAnoS(R)(読み:ディアノス)」を用いた「AI異常予兆検知ソリューション」、ブレインズテクノロジー株式会社(以下:ブレインズテクノロジー)の、さまざまな業種での豊富な導入実績を強みとする「Impulse(R)(読み:インパルス)」の2つのAI基盤を活用し、高度な故障予兆検知や要因分析に基づいた当該障害の自動復旧を検証します。
 具体的には、「Hinemos(R)」にて収集したITシステムのサーバー機器やネットワーク機器のあらゆるメトリクスをAI基盤と連携、メトリクスの相関を検出して正常時の状態と比較することで、より複雑な故障予兆検知や早急な故障要因分析を目指します。また、復旧に伴いUI操作が必要な範囲は、NTTアドバンステクノロジのRPAツール「WinActor(R)」をHinemos(R)の「WinActor管理機能」と連携することで自動化を実現します。
 NTTデータ先端技術は本検証結果に基づき、2021年度上期を目途に、「Hinemos(R)」のAIを活用した異常検知導入支援サービスの提供を目指します。また今後もさまざまなAI技術と連携することで、より一層のAIOpsの実現を目指します。

【背景】
 昨今、ITシステムの分野においても、デジタル技術を活用した業務の自動化・効率化が期待されています。しかし、ITのオープン化に伴い、複雑化・大規模化するシステムから得られる情報は多種多様にわたり、それらを基にした異常検知は人手の判断や単純な判定での実現が困難になっています。
 こうした中で、NTTデータ先端技術では、統合運用管理ソフトウエアである「Hinemos(R)」により収集・蓄積したITシステムのさまざまなメトリクスやログに対してAI技術を活用し、運用業務の効率化と自動化といったAIOpsの実現に取り組んできました。
 このような背景のもと、より高度な異常検知機能のサービス化の実現を目指し、「Hinemos(R)」とAI基盤の連携による、故障予兆検知と要因分析にフォーカスを当てた検証を行います。

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図1:Hinemos(R)のAIOpsに関する取り組みと今回の検証範囲(赤枠)


【検証の概要】
 統合運用管理ソフトウエア「Hinemos(R)」がもつ「監視機能」では、収集したデータから未来予測値や変化量の算出を行い、将来的な異常予測や普段と異なる挙動を可視化できました。今回の検証では、Hinemos®が収集したITシステムのサーバー機器やネットワーク機器のあらゆるメトリクスをAI基盤と連携、メトリクスの相関を検出して正常時の状態と比較することで、より複雑な故障予兆検知や早急な故障要因分析を目指します。
 AI基盤には、多数のメトリクスを用いた異常検知が可能なNTTアドバンステクノロジの「AI異常予兆検知ソリューション」と、さまざまな業種での豊富な導入実績があるブレインズテクノロジーの「Impulse(R)」に対応します。
 事前検証として、「Hinemos(R)」の収集・蓄積したデータをAI基盤と連携することで、ユースケースを限定した故障予兆検知と要因分析が可能であることを確認しています。例として、Webサーバーのスローダウンに対し、関連するネットワーク機器とほかのサーバーのリソース情報を活用して早期に故障予兆の検知を行う/システム全体のリソース情報を使い、予期せぬレスポンス低下の要因となる機器を簡易に特定することなどが可能になります。
 今回の検証では、「Hinemos(R)」の異常検知機能のサービス化に向け、ユースケースの拡大と、検知した障害の自動復旧の運用効率化・自動化の実現を確認します。自動復旧の運用効率化・自動化については、ユーザーの判断無しにただちに実行するものと、ユーザーの承認をワークフローに組み込んだものを対象に行います。また、復旧に伴いエクセルに情報記入やWebサービスへの操作といったUI操作が必要な範囲は、NTTアドバンステクノロジのRPAツール「WinActor(R)」をHinemos(R)の「WinActor管理機能」と連携して自動化を実現します。


[画像2]https://user.pr-automation.jp/simg/1718/42504/600_251_202010261427305f965e420a632.png

図2:Hinemos(R)とAI基盤の連携による異常検知機能


■検証期間
2020年11月1日~2021年3月31日(予定)

■サービス化予定
2021年度上期(予定)

【今後について】
 NTTデータ先端技術は本検証結果に基づき、2021年度上期を目途にAIを活用した異常検知の導入支援サービスの提供を目指します。また今後は、ルールエンジンを活用したインテリジェントなアラート機能の実現など、より一層のAIOpsの実現を目指します。

【参考】
■「Hinemos World 2020」イベントの開催について
 Hinemos(R)最大のイベント「Hinemos World 2020」を、2020年11月13日(金)~11月30日(月)に、オンライン開催します。本イベントでは、Hinemos(R)の最新動向をはじめ、機能、サービス、ソリューション、導入事例などを、各種オンラインコンテンツにて一挙に紹介します。
 当セミナーの詳細は以下のサイトに掲載しています。

Hinemos World 2020(外部リンク)
https://www.hinemos.info/seminar/HinemosWorld2020

■Hinemos(R)について
Hinemos(R)に関する情報は「Hinemos(R)ポータルサイト」にて公開しています。Hinemos(R)の詳細やリリース情報以外にも、セミナーやイベント情報、Hinemos(R)アライアンスの詳細情報などを掲載しています。

Hinemos(R)ポータルサイト(外部リンク)
https://www.hinemos.info

■NTTアドバンステクノロジ株式会社からのエンドースメント
 NTT-ATは、NTTデータ先端技術様による今回の発表を心から歓迎します。
 弊社の「AI異常予兆検知ソリューション」は、NTT研究所が開発したディープラーニング技術に基づく異常予兆検知技術”DeAnoS”を搭載し、1,000以上のメトリクスを用いて、複雑なシステムの故障を事前に検知するAIパッケージです。さまざまな環境を統合監視できる「Hinemos(R)」との連携は、システム構成の変更や利用状況の変化に自動追従する「AI異常予兆検知ソリューション」のメリットをより引き出し、生産性向上・稼働率向上、ひいては新ビジネスの創造をも実現するものだと確信しています。さらに、弊社が提供するRPAツール「WinActor(R)」との組み合わせにより、既存システムを変更することなく、データ収集や異常予兆検知後の指示の自動化を実現します。
 NTTデータ先端技術様と弊社とが高度に連携することで、ともにAIOpsの普及に貢献できるものと大いに期待しています。


NTTアドバンステクノロジ株式会社
取締役 AIロボティクス事業本部長
高木 康志


■ブレインズテクノロジー株式会社からのエンドースメント
 ブレインズテクノロジーは、NTTデータ先端技術様によるAIを活用したITシステムの異常検知機能に関する検証開始の発表を心より歓迎いたします。
 昨今のコロナウィルス感染拡大を背景に、社会活動を支えるITインフラの重要性はますます高まっており、より高度でプロアクティブな運用監視の実現が求められております。
 本検証を通じてHinemos(R)と機械学習による異常検知技術が融合し、先進的かつ実用的なAIOpsソリューションとして、監視の高度化と運用の自動化を実現するものと大いに期待しております。
 ブレインズテクノロジーは、NTTデータ先端技術様と連携し、今後も安定したITシステムインフラを支える異常検知技術の提供をご支援してまいります。


ブレインズテクノロジー株式会社
取締役 CPO / プロダクトマネジメント部 部長
榎並 利晃

*「Hinemos」は日本国内におけるNTTデータ先端技術株式会社の登録商標です。
*「DeAnoS」は、日本電信電話株式会社の登録商標です。
*「Impulse」は、ブレインズテクノロジー株式会社の登録商標です。
*「WinActor」は、NTTアドバンステクノロジ株式会社の登録商標です。
*その他の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。


■製品・サービスに関するお問い合わせ先
NTTデータ先端技術株式会社
ソフトウェアソリューション事業本部
ソフトウェア基盤事業部
Hinemos担当
大上、谷越、澤井
Tel:03-5859-5457


プレスリリース情報提供元:Digital PR Platform

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