テレメトリをアクションにつなげる

テレメトリをアクションにつなげる

多くのIT組織と同様に、当社も大量のテレメトリデータを収集しています。

私のチームはNetApp Active IQを担当しています。私たちは、NetAppのインストールベース全体で30万台を超えるシステムからテレメトリを取得し、その生データをお客様、パートナー、サポートチーム、社内チームが活用できるインサイトへと変換しています。

これは毎月約10テラバイトの新たなテレメトリデータに相当し、24,000社の顧客にわたる約4ペタバイトのデータレイクに貢献しています。

その規模になると、単に収集できるからという理由でデータを収集するのは戦略とは言えません。価値がなければなりません。

実際、ある最高財務責任者（CFO）から直接尋ねられたことがあります：これらのデータから一体何が得られるのか？

それはもっともな質問であり、テレメトリを収集するすべての組織が答えられるべき質問です。

リアクティブなサポートからプロアクティブなインサイトへ

私たちが今日行っていることのルーツは、AutoSupportにあります。初期のユースケースの1つはシンプルなものでした：ハードウェアの問題を検出して対応することです。ディスクやファンに障害が発生した場合、テレメトリがサポートプロセスを開始し、交換部品をお客様にお届けするのに役立ちました。

それ以来、私たちはそのデータの活用方法を拡大してきました。

現在、テレメトリは、サポートチームが問題のトラブルシューティングを行い、潜在的なリスクが大きな問題になる前に特定するのに役立っています。また、お客様がセキュリティを強化し、容量を最適化し、環境を計画し、NetAppへの投資からより多くの価値を引き出せるよう支援するためにも使用しています。

時を経て、私たちはテレメトリを事後的に利用する段階から、事前的かつ予測的に利用する段階へと進歩しました。今、AIは私たちが次のステップに進むのを助けてくれています。

必要なものだけを集めましょう。集められるもの全てを集める必要はありません。

データ量が増えたからといって、必ずしも価値が高まるわけではありません。

テレメトリの収集、移動、処理、および保存にはコストがかかります。私たちはストレージ企業ですが、私のチームはストレージを無償で利用できるわけではありません。

だからこそ、私たちは収集した情報を継続的に評価しているのです。

私たちは、エンジニアリングチームや製品開発チームと協力して、新しいリリースや機能の開発を進め、必要な追加信号を特定します。同時に、既存のデータが依然として有用であるかどうかを判断するために、それらのデータも検討します。

実際、弊社ではテレメトリにテレメトリ機能を搭載しています。データがアクセスされているかどうか、どのツールがデータにアクセスしているか、どのAPIがデータを呼び出しているかを確認できます。もし何かが使われずに放置されているのであれば、それを収集・保管する必要があるかどうかを判断できます。

目的は、可能な限り最大のデータレイクを構築することではありません。保管するデータに目的があることを確認することです。

価値を可視化する

有用なデータを収集することは、問題解決の一部分に過ぎません。また、お客様にはそのデータが自分たちにとってどのようなメリットをもたらすのかを理解していただきたいと考えています。

それは、NetApp Digital AdvisorのValue Insightsを支えるアイデアの1つです。

テレメトリを活用することで、ストレージ効率などの機能からお客様が得ている価値を示したり、既に軽減されたセキュリティリスクを特定したり、追加的な対策によって環境を改善できる領域を明確にしたりすることができます。

容量もその一例です。高コストのオールフラッシュ ストレージ上にあるコールドデータを特定し、適切なデータをより低コストの階層に移動するためのFabricPoolなどのオプションを推奨できます。

重要なのは、洞察を結果に結びつけることです。お客様の環境で何が起きているかを伝えるだけでは十分ではありません。お客様が次に何をすべきかを理解できるよう支援したいと考えています。

提言から行動へ

まさにここで、AIが特に興味深い存在となります。

私たちは長年にわたり、予測やパターン識別のために、テレメトリデータにAIと機械学習を応用してきました。生成型AIとエージェント型AIは、私たちをさらに高みへと導きます。

潜在的な問題を検出するだけでなく、次に取るべき最善の行動を判断することができます。そして、AIエージェントは推奨にとどまらず、適切な監視と安全対策の下で、最終的にはその行動を起こす可能性もあります。

私が考えるAIOpsの向かう先はまさにそこにあります：問題の特定から解決までの距離を短縮することです。

しかし、当社はその進化に慎重に取り組んでいます。まず社内で開始し、自社のユーザーから学び、適切な安全対策が講じられていることを確認します。そこから、信頼できる早期アクセスユーザーと協力し、リングベースの展開モデルを通じて拡大していきます。

リスクの低いユースケースから始めます。学習します。フィードバックを取得します。次に、拡大します。

INSIGHTでは、Active IQのインテリジェンスをユーザーのワークフローに直接組み込む2つの方法をご紹介します。Digital CoachはActive IQ内でAIを活用したガイダンスを提供し、Active IQ MCPはユーザーがすでに利用しているAIアシスタントやエージェントにNetAppのインテリジェンスをもたらします。これらを組み合わせることで、場所を問わず、得られたインサイトを容易にアクションへと移すことができるようになります。

解決しようとしている問題から始めましょう

テレメトリからより多くの価値を引き出したいと考えている組織には、まずユースケースから始めることをお勧めします。

どのような問題を解決しようとしていますか？問題を解決するには、どのようなデータが必要ですか？どのような結果が出れば、その投資が価値を生み出していると言えるでしょうか？

サポートは多くの場合、自然な出発点となります。そこから、テレメトリはユーザーエクスペリエンスの最適化、セキュリティとキャパシティ管理の改善、そして他の方法では見えにくい機会の発見に役立ちます。

AIはそうした進歩を加速させる可能性を秘めていますが、そのためには適切な基盤が不可欠です。適切なデータ、安全なアクセス、そしてデータの使用方法に関する適切な規制が必要です。

既に保有しているデータを、何か役に立つものに変えるチャンスです。

まずは洞察です。次に、推奨事項です。そして、ますます行動へとつながります。

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