事後対応型の監視のみでは不十分な時代がやってきました。慌ててトラブルシューティングに取り組んだり、重要なシステムがダウンした理由の事後分析に苦労した経験はありませんか。これらのトラブルに伴うダウンタイムで、企業は毎年数百万ドルもの損害を被っています (IT チームの頭が痛くなることも言うまでもありません)。
そこで必要になるのが、事前対応型の監視です。これは単なる流行語ではなく、リアルタイムの指標、カスタマイズ可能なしきい値、スマートな自動化を活用して、ユーザーが気付く前に問題を検出する、根本的に異なるアプローチです。ますます複雑化する現在の IT インフラストラクチャでは、システムの健全性を維持し、高まるユーザーの期待に応えることができる、パフォーマンスの監視機能が欠かせません。
このガイドでは、監視戦略に必要な要素、監視ソリューションの導入が業務に与える影響、監視を開始するための実践的な手順、そして AI の機能が世界中の IT チームにどのような変化をもたらしているかについて詳しく説明します。
「システム障害が発生しています」というメールを送ることになるか「すべて順調に稼働しています」というステータス レポートを送ることになるかは、業務に影響が出る前に問題を検出する事前対応型の監視戦略の構築にかかっています。監視戦略を適切に構築すれば、IT 部門は、常に問題解決に追われる部門から、会社を前進させる極めて重要な部門へと生まれ変わります。
事前対応型の監視の基本を理解する
事前対応型の監視は、IT チームの業務を根本的に変えます。従来の「問題が発生するまで待つ」というアプローチではなく、潜在的な問題が業務に影響を与える前に、積極的に問題を探します。「問題が発生した」ことを知らせる事後対応型の監視とは異なり、事前対応型の監視は、現在のパフォーマンスを既存のベースラインと継続的に比較します。IT のダウンタイムのコストは多くの企業で 1 時間あたり 10 万ドル以上になると言われており、問題を早期に発見することは財務的にも不可欠です。
効果的な事前対応型の監視の重要なポイントは、データに圧倒されることではありません。成功の鍵は、特定の環境に適した指標を追跡することです。主要業績評価指標 (KPI) の「正常な」状態を明確にする必要があります。たとえば、応答時間、CPU 使用率、ネットワーク パフォーマンスのしきい値を設定し、これらの指標が設定したしきい値から外れたら、チームに通知します。ユーザーに指摘されてから問題を調べることはもうありません。
そして、最新の監視ツールには、従来のしきい値による監視をはるかに超える、異常検出と機械学習の機能が組み込まれています。これらのシステムは、従来の監視では見落とされていた、奇妙なパターンを識別します。ベースラインのしきい値に達する前にパフォーマンス低下の兆候を検出できるため、エンドユーザーが問題に直面する前に、チームがトラブルシューティングに取り組む貴重な時間を確保できます。これが、事後対応型と事前対応型の違いです。
事前対応型の監視を導入する主なメリット
事前対応型の監視の最大のメリットは何でしょうか。それはダウンタイムの大幅な削減です。パフォーマンス問題が深刻化して大規模な障害が発生する前に、チームが問題を検出して修正できれば、重要な業務を中断することによる損害を回避できます。ある組織に包括的な監視を導入したところ、障害を 50～60% 削減できました。現在は、週末に緊急事態への対応に追われることなく、定期的な保守期間中に潜在的な問題に対処しています。きっとこの組織は喜んでいるでしょう。
事前対応型の監視は、損害を回避するだけではなく、ユーザー エクスペリエンスにも大きな変化をもたらします。KPI と応答時間を常に追跡することで、ユーザーが問題に気付く前にパフォーマンスのボトルネックを特定して修正できます。PRTG Network Monitor のダッシュボードは、これらの重要な指標をリアルタイムで可視化して、チームが重要な業務を優先的に行えるようにします。ユーザーに影響を与える前に根本的な原因を特定して修正できるようになると、これまで行っていた作業を思い出すことも少なくなるでしょう。ユーザーが幸せになれば、管理者も幸せに (少なくとも、幸せな日々を過ごせるように) なるはずです。
リソース計画にも大きなメリットがあります。継続的な監視により得られるパフォーマンスの可視性は、容量計画に貴重な洞察をもたらします。古い「推測と過剰なプロビジョニング」アプローチではなく、使用パターンと傾向を示す実際の履歴データが得られます。
このデータ主導のアプローチは、過剰なプロビジョニング (コストの無駄) とプロビジョニング不足 (パフォーマンスのリスク) のバランスを取るのに役立ちます。IT の支出を最適化し、需要のピーク時に十分なリソースを確保している様子を目にすれば、財務チームの好感度も高くなるでしょう。
Paessler PRTG の予測的および事前対応型 AI 機能を使用した最先端のソリューションは、事前対応型の監視を SF の世界へ導きます。これらのツールは、異常検出と機械学習の機能を活用して、人間では特定することが困難な環境全体のパターンを特定します。これらのシステムは、従来の監視よりも数日前に (場合によっては数週間前に) 障害を予測できます。システムは時間の経過とともに賢くなり、予測を継続的に改善して、最適な解決策を提案します。まるで IT インフラストラクチャの水晶玉を隠し持っているようなものです。
効果的な事前対応型の監視戦略の導入
まず最初に、適切な監視ソリューションが必要です。非常に多くの選択肢から、どのように選べばよいのでしょうか。包括的な監視機能を提供する一方で、独自の環境に適応できる柔軟性を備えたソリューションを探しましょう。PRTG Network Monitor は、統合ダッシュボードと豊富なセンサー ライブラリを備えた、優れたソリューションです。基本的なサーバーの指標から、複雑なアプリケーション パフォーマンスやクラウド リソースまで、あらゆるものを監視できます。カスタマイズ可能なしきい値と通知システムにより、フルスタックの可観測性を損なうことなく、特定のニーズに合わせて監視をカスタマイズできます。
ツールを導入したら、実際に監視する価値のあるものを特定します。ビジネス クリティカルなサービスから始めて、徐々に対象を調べます。サーバーの場合は、CPU、メモリ、ディスクなどを監視します。ネットワークの場合は、帯域幅、レイテンシ、パケット損失などを監視します。アプリケーションの場合は、応答時間、エラー率、トランザクション量などを監視します。苦労して学んだ経験からのヒントを 1 つ。システム間の依存関係をマッピングしてください! ある領域の問題が他の領域にどのように影響を与えるか理解すると、トラブルシューティングの時間を大幅に短縮できます。効果的な監視とは、すべての指標を追跡することではありません。ユーザーと業務に直接影響を与える KPI に注目することが重要です。
監視プログラムが成熟するにつれて、自動化が極めて重要になります。インフラストラクチャが複雑になると、手動の監視では対応が困難になります。現代の効率的な監視には、新しいデバイスやサービスを自動的に検出して監視フレームワークに組み込む機能が必要です。
チームが通知を無視する原因となるアラート疲れをなくすために、インテリジェントなアラート機能も必要です。優れたツールは、観測したパターンに基づいてしきい値を動的に調整し、通常の変動 (月末の処理の急増など) と注意すべき真の問題を区別できるようにします。
人的要因もお忘れなく。継続的に改善を行う文化を築くことが、効果的な監視の秘訣です。パフォーマンス インシデントを解決した後は、もっと早く問題を検出する方法はなかったか? どのような指標が警告を示していたか? など、早めに振り返りを行うようにしましょう。ビジネス要件の変化に合わせて、監視方法を定期的に見直して、更新しましょう。
⚠️ 監視方法を四半期ごとに見直して盲点を明らかにし、過去のパフォーマンス データを使用してしきい値を検証または調整することを推奨します。全員が事前対応型の監視に賛成すれば、監視は「アラートを大量に送信してくる面倒なシステム」から、信頼性、パフォーマンス、ビジネスの成果を高める戦略的な資産へと変貌します。
結論
事前対応型の監視への移行は、近年の IT チームの業務に対するアプローチにおける最も大きな変化の一つです。そして、その価値は明白です。堅牢な早期警告システムを導入している組織では、重大な障害が発生する回数が減り、問題発生時に解決までにかかる時間が大幅に短縮されます。
最新の監視ソリューションは、すべてのエンドポイントのパフォーマンスを追跡して、一見無関係に見えるイベントを分析するツールを提供します。過去のパフォーマンス データを分析して異常を検出することで、これらのシステムは、ダウンタイムの短縮、スマートな容量計画、業務に影響を与える前に問題を解決する能力などにより、測定可能な ROI を提供します。
IT システムの複雑化とともに (単純化することはないでしょう)、事前に問題を発見して防ぐ能力は、重要な競争上の利点となります。
IT 問題の場当たり的な対応をやめて、問題を防ぐように方針を切り替えましょう。PRTG Network Monitor の無料トライアルで、リアルタイムのアラートと自動復旧機能を使用して、問題を事前に防ぐ方法を確認してください。
よくある質問と回答
事後対応型の監視と事前対応型の監視の違いは何ですか?
事後対応型の監視は、ユーザーから苦情を言われたりシステム障害が発生してから修正する、「問題が発生した後に対応する」アプローチです。事前対応型の監視は、システム パフォーマンスを継続的に追跡することにより、「問題が発生する前に問題を発見して対応する」全く逆のアプローチです。
事前対応型の監視の秘訣は、事前に定義されたしきい値、ベースラインの指標、異常検出を利用して早期警告を発することです。事後対応型の監視は (多くの場合パニック状態で) サービスを復旧することが目的であるのに対して、事前対応型の監視は予防が目的です。両方のアプローチを利用して、互いに補完している IT 部門も多く見受けられます。
監視のアプローチの詳細については、パッシブ監視とアクティブ監視を参照してください。
AI と機械学習で事前対応型の監視は進化するでしょうか?
AI と機械学習は、事前対応型の監視の可能性を大きく変革しています。これらのテクノロジーは、コーヒーが手放せない IT プロフェッショナルでも手動で検出することが困難な、データ内のパターンや相関関係を特定できます。過去のパフォーマンス データを分析し、季節的なパターン、日々の使用量の急増、月末の処理など、環境内のあらゆる通常の変動を考慮して、動的なベースラインを作成します。
AI 機能を備えた高度な監視ツールは、従来のしきい値監視よりも数日前に (場合によっては数週間前に) 障害を予測できます。そして、これらのシステムは、環境を学習するにつれ、時間の経過とともに賢くなり、予測精度を継続的に改善して、チームがアラートを無視する原因となる面倒な誤検知を減らします。
Paessler PRTG の予測的および事前対応型 AI 機能を使用すると、IT 監視がインテリジェントになり、事後対応型でなくなります。
事前対応型の監視対象には何を含めればよいでしょうか?
最も影響が大きいビジネス クリティカルなサービスと、それらのサービスをサポートするインフラストラクチャ コンポーネントから始めましょう。まず、サーバー (CPU、メモリ、ディスク)、ネットワーク (帯域幅、レイテンシ、パケット損失)、アプリケーション (応答時間、エラー率、トランザクション量) といった基本的な項目に注目しましょう。
そして、包括的な戦略には、データベース、クラウド サービス、セキュリティ システム、バックアップ プロセス、温度や電源などの環境要因も含めるようにします。バックアップ システムを除くすべてのシステムを監視していた会社で、数か月もの間、故障していることが誰にも気付かれなかったシステムがありました。どのシステムだったかお分かりですよね。
ますます複雑化する現在の IT 環境を網羅する包括的な監視の構築については、現代のシステム管理者にとってのインフラストラクチャ監視を参照してください。
この記事は、Paessler の Blog で公開されている「Proactive monitoring: Preventing IT problems before they impact your business」の日本語参考訳です。
