デジタルオペレーション管理のグローバルリーダーであるPagerDuty(NYSE:PD)は、ネットワークオペレーションセンター(NOC)と運用・開発チームのより効率的な連携を可能にするAIOps(
https://www.pagerduty.co.jp/platform/aiops/ )の新たな機能「PagerDuty Operations Console」のベータ版の提供を開始しました。
参考:Operations Console ダッシュボード
PagerDuty Operations Cloud上でベータ版(EA:早期アクセス)として提供されるOperations Consoleは、ITシステム運用における課題であるNOCのモダナイズを推進します。これにより、企業は迅速にインシデントを解決し、インシデントがビジネスに与える影響を最小限に抑えることが可能となります。なお、PagerDuty Operations ConsoleはAIOps(
https://www.pagerduty.co.jp/platform/aiops/ )のオプションとして、2024年第3四半期(7-9月)にGA(一般提供)を予定しています。
NOCのモダナイゼーションとダウンタイムの減少
限られたリソースで、顧客のために厳しい基準を満たし、ダウンタイムを最小限に抑える責務をもつNOCでは、24時間365日、いつ発生するか分からないアラートやインシデントに対応するために積極的に監視しています。NOCにおける担当者の多くは、様々なツールから通知される、異なるデータセットをコンテキスト化し、適切な対応チームと連携しながらインシデントの迅速な修復を進めていますが、膨大なデータと認知負荷の増大、他部門のチームとの連携に大きな課題を抱えています。このような状況を打開するには、NOCのモダナイズが必要となります。
参考:ライブビューリスト
PagerDuty Operations Consoleを使用することで、NOCチームはリアルタイムでリフレッシュされるダッシュボードに、インシデント情報を一元化します。さらに、Operations Consoleが提供するライブビューリストと柔軟なフィルタ機能を利用することで、インシデントの影響範囲、重要なインサイト、自動診断の実行機能、推奨されるアクション、次に発生する可能性の高いインシデントの予測、修復のための貴重なコンテキストなど、インシデント修復に必要な情報を即座に発見できるようになります。
参考:フィルタ機能
MTTA(平均確認時間)やMTTR(平均修復時間)の短縮
NOCチームは個々のインシデント範囲をより深く理解できるようになるだけでなく、NOC、運用・開発チーム、SREs などの各チームが共通のツールで情報をシェアすることが可能となり、部門横断的にインシデント対応を実現させることでMTTA(平均確認時間)やMTTR(平均修復時間)の短縮に大きく貢献します。
PagerDutyの最高製品開発責任者(CPDO)であるジェフリー・ハウスマンは、次のように述べています。「競争力を維持するためには、企業は迅速にイノベーションを起こし、顧客が期待するAlways-On(オールウェイズオン)で即時性の高いデジタル体験を提供しなければなりません。チームやツールの垣根を越えて大量のノイズが飛び交い、インシデント規模が拡大する中、チームが旧式のシステムや手作業のプロセスで対応を行っていると、迅速に行動することは困難です。システム運用の最も複雑で部門横断的なプロセスに対処するための高度なAIと自動化機能を提供することで、システムダウンタイムの削減と、カスタマーエクスペリエンスの向上を支援していきます」
PagerDuty Operations Cloudのそのほかの機能について
PagerDuty Operations Cloudは、インシデント管理、AIOps、自動化、カスタマーサービスオペレーション、AI機能の技術基盤であるPagerDuty Copilotを統合した、柔軟で拡張性のあるプラットフォームです。Operations Cloudを採用することで、企業は運用障害のリスクやコストを軽減し、イノベーションの速度を高めることで収益を拡大できます。
以下は、最近発表されたOperations Cloudの新機能と今後のリリース予定です。
生成AIを活用し生産性向上と運用コスト削減を実現
PagerDuty Copilot(https://www.pagerduty.co.jp/generative-ai/ ) ベータ版(EA:早期アクセス) - PagerDuty Operations Cloudに組み込まれた生成AIアシスタントとして、ミッションクリティカルなインシデント対応作業を、より迅速かつ効果的に管理することでIT運用チームを支援します。PagerDuty Copilotは、自動診断の結果を解釈し、対応担当者に役立つインシデントコンテキストを提供します。さらに、ステータスアップデートを自動で作成し、ボタンをクリックするだけでインシデント後のレビュー用レポート(ポストモーテムレポート)のドラフト生成を行うため、チームは時間を要する反復作業を排除し、優先度の高い業務に集中できるようになります。PagerDuty Copilotによるポストモーテムレポートの作成は、通常数時間かかる作業を数秒に短縮できます。さらに、PagerDuty Copilotは簡単なプロンプトでインシデントの概要を提供し、インシデントのサマリービューを作成します。インシデントの対応者は、PagerDutyの生成AIを活用して、インシデントの詳細、Slackのメモ、顧客への影響を瞬時に把握することができます。PagerDuty Copilotにより、対応者は分散したデータポイントや重要な詳細を収集する時間が不要になり、貴重な時間を節約できます。
自動化を標準化するための大幅な機能強化
エンドツーエンドのワークフローを組み込みリスクを軽減
各機能の正式リリーススケジュール
GA(一般提供)済み
PagerDuty Workflow Automation
PagerDuty Enterprise Incident Management
現在ベータ版(EA・早期アクセス)を提供中。2024年第3四半期(7ー9月)にGA(一般提供)を予定
PagerDuty Operations Console
PagerDuty Runbook Automationのプロジェクトベースのランナー管理
PagerDuty Copilot
PagerDuty on Tour 開催決定のご案内(8月6日、東京ミッドタウンホール&カンファレンス) (
https://www.pagerduty.co.jp/pagerdutyontourtokyo/ )
今年で2回目となるPagerDuty on Tourでは、ITシステム運用における、さまざまな業界での革新的な洞察とベストプラクティスをご紹介いたします。昨年に続き、実際にPagerDutyを活用されている企業ユーザーの方々にご登壇いただき、テクノロジーリーダーに必要な効率的なIT運用、システム障害時における迅速な回復力構築、ビジネス拡大の成長を実現するためのヒントをご紹介いたします。
【セッション概要】
※詳細は随時更新されるこちら( https://www.pagerduty.co.jp/pagerdutyontourtokyo/ )をご覧ください。
基調講演:PagerDuty CEO ジェニファー・テハダ
AIと自動化が実現するオペレーショナル・エクセレンス:PagerDuty Chief Product Development Officer ジェフ・ハウスマン
お客様事例①:株式会社MIXI 清水 勲 様
お客様事例②:イオンスマートテクノロジー株式会社 齋藤 光 様、林 如弥 様
PagerDuty Operations Cloudについて
PagerDuty Operations Cloudは、現代の企業におけるミッションクリティカルでタイムクリティカルなオペレーション業務のためのプラットフォームです。AIと自動化の力により、破壊的なイベントを検知・診断し、適切なチームメンバーを動員して対応し、デジタル業務全体のインフラとワークフローを合理化します。Operations Cloudは、デジタルオペレーションを変革し、現代のデジタルビジネスとして競争し、勝利するために不可欠なインフラストラクチャです。
PagerDuty社について
PagerDuty, Inc. (NYSE:PD)は、デジタルオペレーション管理のグローバルリーダーとして、PagerDuty Operations Cloudを通して大規模なIT運用業務の効率化を支援しています。
PagerDuty Operations Cloudは、インシデント管理、AIOps、自動化、カスタマーサービスオペレーション、AI機能の技術基盤であるPagerDuty Copilotを統合した、柔軟で拡張性のあるプラットフォームです。Operations Cloudを採用することで、企業は運用障害のリスクやコストを軽減し、イノベーションの速度を高めることで収益を拡大できます。Fortune500の半数以上、フォーチュン100の70%近くがPagerDutyを現代の企業に不可欠なインフラストラクチャーとして利用しています。日本における顧客事例はこちら(
https://www.pagerduty.co.jp/customers/ )をご覧ください。
PagerDutyの日本語ウェブ、SNSはこちらをご覧ください。
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