Process
デプロイ・運用
Gartnerは2026年までにITOpsチームの80%がAIOpsプラットフォームを採用すると予測。ただしAIOpsの最大の課題は「データ品質」。きれいで標準化された完全なデータセットが前提となるため、導入にはデータ基盤の整備が不可欠。
AI進化方向性
AIOpsエージェントが異常予測・自動修復・RCA（根本原因分析）を自律実行し、MTTRを分単位へ短縮。インフラのセルフヒーリングとインテリジェントなキャパシティ最適化が標準に
サブプロセス
ビルド・デプロイソースコードのコンパイル・コンテナ化・インフラ構成管理・CI/CDパイプラインを通じた本番環境へのデプロイを自動化するフェーズ。カナリアリリース・ブルーグリーンデプロイ等の安全なリリース戦略を実施する。監視・分析アプリケーション・インフラのメトリクス収集・ダッシュボード表示・ログ分析・アラート管理を行うオブザーバビリティのフェーズ。異常の早期検知と原因分析の基盤を提供する。インシデント管理インシデント発生時のトリアージ・根本原因分析・復旧対応・再発防止を行うフェーズ。オンコール体制の管理とエスカレーション、ポストモーテムによる継続的改善を含む。キャパシティ管理現在のリソース使用量とトラフィック予測に基づき将来のインフラキャパシティを計画し、コスト最適化とパフォーマンス保証のバランスを維持するフェーズ。
アクティビティ
ビルド自動化Jenkins・GitHub Actions・CircleCI等でソースコードのコンパイル・パッケージング・アーティファクト生成を自動化。ビルド結果の通知と履歴管理も実施するIaCTerraform・CloudFormation・Pulumi等でインフラ構成をコードとして定義し、環境のプロビジョニング・変更・バージョン管理を自動化するコンテナ管理Docker・Kubernetes・ECS等でコンテナイメージのビルド・レジストリ管理・オーケストレーション・スケーリングを管理。マイクロサービスの基盤運用を担うCI/CDパイプラインソースコードのビルド→テスト実行→ステージング環境デプロイ→本番デプロイの一連のパイプラインを自動化。カナリアリリース・ブルーグリーンデプロイに対応するモニタリングPrometheus・Grafana・Datadog等でアプリケーション・インフラのメトリクス収集・ダッシュボード表示・アラート設定を実施するオブザーバビリティの基盤ログ分析ELK Stack・Splunk・CloudWatch Logs等でアプリケーション・インフラのログを収集・パース・検索し、障害調査やセキュリティ監査に活用するインシデント対応PagerDuty・OpsGenie等でオンコール体制を管理し、インシデント発生時のトリアージ・エスカレーション・コミュニケーション・復旧対応を実施するポストモーテム・再発防止インシデント後にタイムライン作成・根本原因分析・影響範囲確定を行い、再発防止策の策定と改善アクションの進捗追跡を通じて組織学習を促進するキャパシティ計画現在のリソース使用量とトラフィック予測に基づき、将来必要なインフラキャパシティを計画。スケーリング戦略とコスト予算を策定するコスト最適化クラウドリソースの使用量分析・未使用リソースの特定・インスタンスタイプの最適化を行い、リザーブド/スポット戦略とコストアラートの設定でインフラコストを最適化する