現代のIT運用における可観測性の統合の現実

EMAの新たな調査では、オブザーバビリティの統合に取り組む365人の企業IT担当者を対象にアンケートを実施した

主なポイント要点はAIの支援により生成されています。自動生成された要約には、時折誤りがあったり、重要な文脈が抜け落ちたりする場合があるため、完全な情報を得るには、必ずブログ記事の全文をご参照ください。

EMAの調査は、365人の企業IT担当者を対象にオブザーバビリティ統合の現状を明らかにし、ツールの乱立やデータ断片化が統合の進捗を阻む現実を示しています。調査結果は、AIは断片化されたデータを単独で解決するわけではなく、統合されたデータ基盤上で既存の運用成熟度を強化する役割を果たすと結論づけています。BlueCatは、LiveNX、LiveWire、LiveAssistによるネットワーク可観測性の統合と、Integrity、Micetroを含むDDIポートフォリオで、コンテキスト切り替えのコスト削減とデータ基盤の課題に対する実務的な解決策を提供すると述べています。

  • 調査では、統合完了企業はわずか17%で、33.1%が統合の複雑さを最大の過ちと認識しているため、データ・API・スキーマ統合に要する工数が見落とされがちであることが示されています。
  • 回答者の90%がAIの有効性はある程度の統合されたデータを前提とすると答えており、AIは断片化を単独で解消するソリューションではないことが実証されています。
  • BlueCatのLiveNXとLiveWireはフロー、トポロジー、パケットレベルの可視性を統合してオペレーターの注視点を絞り、LiveAssistは信頼できるネットワークコンテキストの上に構築されたAIベースの異常検知と根本原因分析を提供します。

AIの導入とマルチクラウドの複雑化により、企業はオブザーバビリティの統合へと向かっている一方で、データの断片化を維持するためのコストは高まりつつある。意図と実行の間のギャップは、インシデント解決の遅延、サービスへの影響に関する可視性の低下、断片化されたデータに基づいて構築されたAIイニシアチブのパフォーマンス低下といった、測定可能な形で現れている。 本レポートは、統合イニシアチブを推進中で、先頭を走る組織と混沌とした中間に立ち往生している組織との違いを知りたいと考えている、IT運用責任者、ネットワークおよび可観測性エンジニアリングチーム、ServiceOps/ITSMの責任者に特に役立ちます。

調査から明らかになったこと

97 %

17 %

4 – 12

現在、オブザーバビリティツールの統合を積極的に進めている356の企業IT組織において:

  • ガバナンスと人員配置が予算よりも重要である。中央集権的な管理体制は、企業規模よりも成功を予測する要因となる。 

  • AIは断片化した運用を修復するものではなく、すでに存在する成熟度をさらに高めるものである。 

  • ServiceOpsの 統合は、AIの成熟度と統合の成功を予測する最も有力な指標の一つである。 

主な調査結果

すべての調査結果に共通するテーマが一つあります。それは、統合が「ツールの統合」ではなく「運用変革」として再定義されつつあるということです。その評価基準は、ツールの廃止ではなく、MTTR(平均修復時間)、可用性、およびコラボレーションによって測られます。統合の複雑さは依然として最大の障壁であり、チームが報告する最も一般的なミスとなっています。 

データが示すこと

ツールの乱立が成果に与える影響。TCO、インシデント対応速度、ROI。ツールの乱立は、ツールの問題である以前にビジネス上の問題である。 

統合によるメリット:期待される最大のメリットとして、コスト削減(41.9%)を上回るコラボレーション(57.3%)が挙げられています。

これがIT運用リーダーにとって意味すること

現在、統合イニシアチブの途上にあるIT運用リーダーにとって、この調査結果は運用面において直接的な示唆を与えます:

  • 状況が改善する前に摩擦が激化すると予想される――中盤の段階が最も困難である。 

  • どのツールを先に統合するかよりも、ガバナンスと人員配置の方が重要である。 

  • 断片化されたデータに対するAIのパフォーマンスは低下する。まずデータ基盤を統合すべきである。 

  • ServiceOps の統合を優先事項として扱うこと 。これはAIの成熟度を強く予測する指標となる。 

  • 統合の複雑さに予算を割り当てること:これは、回答者自身が挙げる失敗要因の中で、断トツで第1位です。 

リーダーとは、予算が最も大きい企業ではなく、明確な責任の所在と具体的な計画を持つ企業である。 

BlueCatの見解

この調査結果は、BlueCatが自社の顧客基盤全体で観察していることを裏付けています。すなわち、ツールの乱立は新たなダッシュボードを追加しただけでは解決されにくく、AIもまた、断片化されたデータの解決策となることはめったにないということです。 AIは、すでに存在する成熟度を強化する役割を果たすものです。BlueCatのネットワーク可観測性ポートフォリオ(LiveNX、LiveWire、LiveAssist)は、まさにこの調査が定量化したギャップを埋めることを目的に構築されています。

LiveNXとLiveWireは、フロー、トポロジー、パケットレベルの可視性を統合し、インシデント発生中にオペレーターが確認すべき場所を最小限に抑えることで、本レポートが測定したコンテキスト切り替えのコストに直接対処します。 LiveAssistは、AIを活用した異常検知および根本原因分析ツールであり、たまたま利用可能なデータの上に重ねられるのではなく、BlueCatの信頼性の高いネットワークコンテキストを基盤として構築されています。これは、回答者の90%がAIの有効性を制限する要因として挙げている「データ基盤」の問題に対する構造的な解決策です。

また、本レポートでは、DNS、DHCP、およびIPアドレス管理を、組織が統合の範囲に取り入れつつある二次的なツールカテゴリとして挙げています。 これにより、BlueCatのDDIポートフォリオ(Integrity、Micetro)は、二次的なものではあるものの、確かな役割を果たすことになります。コアネットワークサービスの構成および変更コンテキストは、本レポートが記述する統合された運用状況の一部に属しており、チームに、オブザーバビリティからの「何が起きているか」というテレメトリ情報に加え、インシデントの経緯における「何が変更されたか」という情報を提供します。

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このレポートから得られる知見:

  • なぜ97%の企業がオブザーバビリティの統合を優先しているのか、そしてなぜ17%しかそれを完了していないのか
  • 統合のリーダーとその他の企業を分ける、ガバナンス、人員配置、およびServiceOpsの具体的な要因
  • 導入前に知っておきたかったこと、および回答者が自ら挙げた最大の失敗
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