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コース概要

AIによるオブザーバビリティの現状と展望

  • ダッシュボードから対話形式へ:AI拡張型オブザーバビリティへの移行
  • 要約生成・論理的推論・パターン認識といったLLMのオブザーバビリティ分野での応用能力
  • 既存のオブザーバビリティ基盤にAI機能を統合するためのアーキテクチャ例

自然言語によるテレメトリ照会

  • 自然言語を監視用クエリへ変換するText-to-PromQL技術
  • Elasticsearch、OpenSearch、Lokiといったログストアへの自然言語クエリ実装
  • 構造化テレメトリデータ向けの自然言語からSQL自動生成機能
  • ツール利用・文脈把握機能を備えた照会支援エージェントの構築法

LLMを用いたログ解析

  • LLMによるログの自動パースおよび構造化処理
  • 埋め込み表現の類似度に基づくログ系列内の異常検出技術
  • 大規模データにおけるログクラスタリングや共通パターン抽出手法
  • 生ログ群から人間向け説明文を自動生成する機能

スマートなアラート発報およびインシデント情報補完

  • 意味的類似性に基づくアラート相関分析と重複排除技術
  • 運用手順書・過去の事例・ドキュメントから自動抽出したインシデント背景情報収集機能
  • コンテンツ内容やチーム専門性に応じたスマートなアラート配信制御
  • AIによるノイズ削減でアラート過多問題を軽減する仕組み

AI支援型根本原因分析

  • 複数ソースのテレメトリデータを関連付けた仮説生成手法
  • 指標・ログ・トレース情報間の因果関係を結びつける証拠チェーン作成技術
  • AI診断セッションにより案内される手順に沿った問題解決支援機能
  • 段階的調査プロセスを備えた根本原因分析エージェントの構築法

自動化されたインシデント対応と情報伝達

  • テレメトリ情報に基づいたインシデント要約や状況報告の自動作成機能
  • 時系列データを再構成しながら事後報告書草案を生成する技術
  • 技術者向け・経営層向けそれぞれに最適化された情報提示手法
  • 運用手順書の提案および自動的な是正策案の提示機能

オブザーバビリティ分野における機械学習応用

  • キャパシティ計画や異常予測を目的とした時系列データの将来予測技術
  • 指標データ向けにゼロショット学習が可能なファウンデーションモデル活用法
  • 埋め込み表現を用いたサービス間依存関係マッピングおよびトポロジー把握手法
  • オブザーバビリティパイプラインに軽量な機械学習モデルを組み込む手順

本番環境への導入と倫理的配慮事項

  • リアルタイムAI処理におけるレイテンシ・コスト管理のポイント
  • 機密性の高いテレメトリ情報がLLMに漏洩しないためのプライバシー対策
  • 診断結果の確認はオペレータによる検証が必要なケースにおけるガイドライン
  • MTTD・MTTRおよびオンコール体験改善効果を測定する指標例

要求

  • Prometheus、Grafana、Datadog、OpenTelemetryなどのオブザーバビリティツールに関する実務経験
  • ログ管理および指標データの基礎概念に対する理解
  • データ処理用にPythonスクリプトを記述できる基本的なスキル

対象者

  • AI拡張型ツールの導入を目指すSREおよびオブザーバビリティエンジニア
  • 次世代監視パイプラインの構築に取り組むプラットフォームエンジニア
  • インシデント対応プロセスへのLLM統合を検討しているDevOpsリーダー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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