Elasticsearchで故障予兆を数ヶ月前に検知、障害発生率50%削減を目指す運用高度化
NTTドコモソリューションズは5,000台規模のサーバ・ネットワーク機器の運用で、膨大なログから障害の兆候を事前に把握することが課題だった。Elasticsearchを導入し、AIによるログ変化点検知と原因推定を行う運用高度化モデルを構築。過去の重大インシデントを3ヶ月前から検知できることが検証され、障害発生率50%・運用稼働30%削減を2027年度までに達成する目標を設定した。
- 導入企業
- NTTドコモソリューションズ株式会社
- 業種
- IT・ソフトウェア
- 規模
- 従業員5,083名
- 部門
- ネットワーククラウド事業本部 プラットフォームサービス部
- 解決した製品
- Elasticsearch（ntt-tx.co.jp）
- 監視対象サーバ・ノード規模
- 5,000台
- 顧客従業員数
- 5,083名
01課題
5,000台規模のサーバ・ネットワーク機器の監視において、膨大なログから障害の兆候をいち早く把握することが難しく、障害発生時の初動判断や切り分けに時間を要していた。2024年に発生した突発的なパフォーマンス低下により、予兆把握の仕組みづくりの必要性が認識された。
02やったこと
Elasticsearchを導入し、エラーレベル以外も含めた膨大なログを収集・蓄積して可視化。AIによる変化点検知と原因推定、およびAIを活用した障害情報の自動整理・付加を実装し、予兆把握・分析・情報共有を一体で進める『運用高度化モデル』を構築した。
03成果
過去の重大インシデント発生時のログを遡ると、3ヶ月前から通常時とは異なるログが出力されており、Elasticsearchを導入していれば重大インシデントを未然に防げた可能性が明らかになった。障害検知から原因特定までの時間が大幅に短縮され、複数レイヤにまたがる同時多発的なアラートから真因を迅速に特定できるようになった。
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