「オブザーバビリティの統合」とは、実際にはどのような意味なのでしょうか？

これは、クラウド、アプリケーション、ネットワーク、インフラストラクチャの監視など、従来はサイロ化されていたオブザーバビリティツール間で、データ、ワークフロー、コンテキストを連携させる手法です。これにより、ITチームは、接続されていないプラットフォーム間で手動でコンテキストを組み立てるのではなく、共有されたビューに基づいてインシデントに対応できるようになります。

なぜ、統合の取り組みを完了している組織がこれほど少ない（17％）のでしょうか？

この調査では、過小評価されている統合の複雑さが主な原因であると指摘している。回答者の33.1％が、これを最大の過ちとして挙げており、他のどの回答よりも3倍以上の割合を占めている。組織は、ツールの統合範囲を策定することはあっても、プラットフォーム間でデータ、API、スキーマを統合するために必要な工数を考慮していないことが多い。

基盤となるデータが依然として断片化されている場合、オブザーバビリティツールにAIを導入することは役立つのか？

調査によると、その効果は限定的だ。回答者の90％は、AIが効果を発揮するには少なくともある程度の統合されたデータが必要だと答え、断片化されたデータをそのままでも問題ないと考えるのはわずか8％にとどまった。このデータは、AIが断片化そのものを解決するのではなく、既存の運用成熟度を高める役割を果たしていることを示唆している。

現代のIT運用におけるオブザーバビリティ統合の現実

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

Report cover slide for EMA research on observability unification, with converging data light streams and BlueCat branding

主なポイント

365名の企業ITプロフェッショナルを対象としたEMAの調査では、クラウド、アプリケーション、ネットワーク、インフラストラクチャの監視にわたる可観測性の統合という課題が検証されており、97％が統合を優先している一方で、実際に統合を完了しているのはわずか17％にとどまり、ツールチェーンの断片化が実際の運用リスクを生み出していることが示されています。同レポートは、統合の複雑さが過小評価されていることが主な障壁であること（33.1％が最大の過ちとして挙げている）を強調するとともに、AIは成熟度を高めるものの、統一された高品質なデータの代わりにはなり得ないことを指摘している。 BlueCatは、自社のネットワーク可観測性ポートフォリオ（LiveNX、LiveWire、LiveAssist、LiveAssurance）およびDDI製品（Integrity、Micetro）を、可視性を統合し、信頼性の高いDNS/DHCP/IPAMコンテキストとテレメトリを組み合わせることで、インシデント対応の摩擦を軽減し、測定可能なROIを生み出すソリューションとして位置付けています。

回答者の3分の1が、可観測性の統合を試みた際の最大の過ちとして「統合の複雑さ」を挙げており、これはエンジニアリング負荷やAPI／スキーマの整合性が、しばしば過小評価されがちな主要な課題であることを示している。
調査対象となった専門家の90％が、AIが効果を発揮するには少なくとも部分的に統合されたデータが必要であると回答しており、これはAIが断片化を解決するよりも、主に既存の運用成熟度を高めるものであることを示している。
BlueCatのアプローチは、信頼できるネットワークデータに対してLiveAssuranceのAIを活用し、IntegrityとMicetroを組み合わせることで、ネットワークテレメトリと信頼性の高いDDIコンテキストを統合し、「何が変化したか」と「何が起きているか」の間のギャップを埋めます。

AIの導入とマルチクラウドの複雑化により、企業は可観測性の統合へと向かっていますが、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続けています。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ます。本レポートは、統合イニシアチブを推進中で、先行する組織と混沌とした中間段階に停滞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のリーダーにとって特に有益です。

調査から明らかになったこと

97 %

ツールの統合が重要だと指摘

17 %

ツールの統合を実現している

4 – 12

可観測性ツールの平均数

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。中央集権的な所有体制は、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正するものではなく、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

これらすべて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ています：

状況が改善する前に摩擦が激化すると予想される――中盤こそが最も困難な段階である。
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す。
断片化されたデータに対するAIの性能は低下する。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、自認されるミスの中で断トツの1位です。

リーダーとは、予算が最も大きい企業ではなく、明確な責任体制と具体的な計画を持つ企業のことだ。

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事実を裏付けています。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根本的な解決策となることは稀だということです。 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て実装されるのではなく、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の有効性を制限していると指摘する「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一された運用状況の一部であり、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、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に関する具体的な要因
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とは

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