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# AIOps
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ワークロードを に移行すると AWS、AI と機械学習 (ML) 機能で強化されたさまざまな AWS モニタリングサービスを利用できます。Amazon CloudWatch イベント、アラーム、 による従来のモニタリングは基本的なインサイト AWS Config ルール を提供しますが、ML 手法の統合により、運用インテリジェンスは新しいレベルに引き上げられます。

[Amazon CloudWatch の調査](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Investigations.html)は、AI と IT 運用の収束を表し、運用プロセスへの人の手の介入を最小限に抑えるように設計されています。[Amazon DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html) は、潜在的な問題がシステムに影響を与える前に防止するために、プロアクティブなインシデント検出と推奨を行います。[Amazon CloudWatch 異常検出](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)は、ML アルゴリズムを使用して履歴メトリクスパターンを分析し、 AWS リソース内の異常な動作を検出します。

AI 運用 (AIOps) サービスは、サービス品質の向上、プロアクティブな運用、運用インサイトの強化の 3 つの主要な側面を通じて運用機能を強化します。

**サービス品質の向上**
+ 高度なメトリクス相関とパターン分析
+ 自動アラートおよび通知システムの実装
+ インシデント管理システムとのシームレスな統合

**プロアクティブな運用**
+ ML を利用した異常検出
+ 継続的なパフォーマンスメトリクスの追跡と傾向把握
+ リアルタイムのモニタリングとアラート

**運用上のインサイトの強化**
+ リソースパフォーマンス分析
+ アプリケーション動作の追跡
+ 問題の自動検出と分類

AIOps を に実装することで AWS、組織はデータ駆動型の AI を活用した運用プラクティスを通じて、より効率的な運用を実現し、平均解決時間 (MTTR) を短縮し、全体的なサービスの信頼性を向上させることができます。このモダナイズされたアプローチは、 が提供する堅牢な AI/ML 機能を活用しながら、組織が事後対応型から事前対応型の運用管理に移行するのに役立ちます AWS。