AI SRE

AI SREは、Splunk Observability Cloudのエージェント型AIと組み込みのAIを統合して、問題の検出、トラブルシューティング、修復を含むインシデント対応ライフサイクル全体を支援する、エージェント型AIエクスペリエンスです。Observability CloudのAI AssistantとSplunk MCPサーバーを含む、AIネイティブのユーザーエクスペリエンスにより、コンテキストに沿ったインサイトを獲得できます。これにより、チームは手作業によるトラブルシューティングから解放され、重要な問題や建設的な取り組みに集中できます。

従来、エンジニアリングチームにとって、問題のトラブルシューティングはまるで「かくれんぼ」のようでした。特に、Kubernetesのような複雑な環境で実行される最新のアプリケーションで問題が発生したときはなおさらです。DevOps担当者やサイトリライアビリティエンジニア(SRE)は、障害やパフォーマンスの問題の原因を特定するために、複数のツールや画面を切り替えながら、ダッシュボード、ログ、メトリクスを調査する必要がありました。この状況を変えるのがAI SREです。

AI SREは、人間のSREに代わって、すべてのメトリクス、ログ、トレースデータを自動的に調査し、アプリケーションの問題かインフラの問題かを判定して、最も可能性の高い根本原因を提示します。これらはすべて既存のワークフロー内で行われ、情報は平易な言葉で提供されます。複数の画面、タブ、ツールを切り替えたり、大量のドキュメントを手作業で調べたりする必要はなく、考えられる原因のランキングリスト、明確な影響分析、実用的な提案が、必要なときに必要な場所で提供されます。

エンジニアリングチームにとって最も大きなメリットは、AIトラブルシューティングエージェントによって、数分でインサイトを得られるようになり、手作業で何時間もかかっていた調査が不要になることでしょう。アラートが発生すると、AIが、直近のデプロイから、Kubernetesイベントや過去のインシデントに至るまであらゆるデータを分析し、過去の該当する修正パターンまでも強調表示して提示してくれます。診断で終わりではありません。その後、根本原因を特定して、結果を要約してわかりやすく表示します。そのため、担当チームはすばやく的確に問題に対処して、ダウンタイムを削減し、サービスの運用を円滑に維持できます。Observability CloudのAIを利用すれば、発生した問題の解決に費やす時間を減らし、重要な業務に使う時間を増やすことができます。

トラブルシューティングエージェントが提示した、考えられる根本原因とその証拠を検証した後は、Splunk Observability CloudのAIによる修復計画を利用できます。この修復計画では、問題の軽減や再発防止に役立つ長期的な解決策を実行するためのガイド付きの手順が生成されます。修復フローを通じて、これらの手順を完了することも必要に応じて元に戻すこともでき、関連するアクションのサマリーが提供されます。完了したら、アラートを解決済みとしてマークできます。結果が期待どおりでなかった場合は、フィードバックを提供することもできます。

AI SREの主なメリットは、問題の検出と修復における手作業を削減して、顧客に影響が及ぶのを回避できることです。MTTR (平均解決時間)が大幅に短縮されるため、重要な業務や建設的な取り組みに集中できます。