私たちはついにセルフヒーリングITの時代に入りました, 自己治癒力. システムとインフラストラクチャが障害を検出するだけでなく, 彼らは自律的に意思決定を行い、是正措置を実行します, 人間の承認を待たずにまたはサポートチームの利用可能性に依存せず. 私はこの進歩を単なる革新以上のものと見なしています, 現代のデジタル環境の複雑さが増す中での緊急の必要性に関するもの
ここ数年の間, 私たちはIT管理の進化が受動的なモデルから積極的なモデルへと移行するのを目撃しました, 監視とアラートツールの集中的な使用. しかしその進歩にもかかわらず, 私たちは制限されたサイクル内で引き続き運営しています, どの欠陥がまだ手動で解釈および解決する必要がある. 結果は人間の能力によって制限された応答時間, インシデント解決の遅れ, ユーザーエクスペリエンスと運用パフォーマンス指標への影響
セルフヒーリングITのアプローチはこのサイクルを打ち破る. 彼女は真に知的なモデルの統合を表しています, 自動化が分析能力と予測能力と組み合わさり、問題を予測する場所, リアルタイムで修正を適用し、直面したインシデントから継続的に学習する. 単なる一時的な作業の自動化や修正スクリプトの実行だけではありません, ここでは人工知能（AI）のモデルについて話しています, 機械学習とITサービスマネジメント（ITSM）とのネイティブな統合により、システムの自己修復とスケーラブルな管理が可能となる
私の経験では, 私はこのビジョンをロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）による自動化の結合を通じて実践しています, AIリソースとシステムとの深い統合層. このアーキテクチャは障害によって引き起こされるイベントを可能にします, サーバーのオーバーロードとして, 応答しなくなったサービス, 異常なメモリ使用量のピーク, 自動的に処理される, 検出から解決まで. 自動化は「サービスの再起動」以上のものです, 彼女は文脈的論理を含む, 根本原因の検証, 自動化されたチケットのオープンとクローズおよびビジネス部門のステークホルダーとの透明なコミュニケーション
私は毎日このアプローチのポジティブな影響を見ています. 例を挙げるために, 金融セクターの機関の仮定の状況について考えましょう, 毎月何千もの繰り返しの問い合わせに直面している, チケットのように, パスワードリセットやより複雑なインフラの問題. セルフヒーリングITに焦点を当てたプラットフォームを採用すること, 企業の手動チケット数が急激に減少する可能性があります, 平均解決時間を短縮し、運用効率を向上させる. 戦略的なイニシアチブに集中するために技術チームを解放することも可能です, 繰り返しの低価値な作業ではなく
自己修復型ITの概念は未来の贅沢ではないことを理解することが fundamentalです, 現在の要求に対する実用的な対応. 分散型アーキテクチャの採用が増加するにつれて, マルチクラウド, マイクロサービスとハイブリッド環境, IT運用の複雑さが非常に高くなり、手動の監視だけでは不十分になった. 人間の監視能力, 解釈して行動することが超えられている. そこにセルフヒーリングITが登場します, 連続性を保証する知能の層として, レジリエンスとパフォーマンス, チームに負担をかけず
私はITの未来は自己修正によるインテリジェントな自動化にあると固く信じています. プラットフォームが積極的な未来, 弾力的でますます見えなくなる, ただ単に機能するから. この新しい時代は考え方の変化を必要とします. 自動化を孤立したものとして見るのをやめて、自己治癒型で統合されたエコシステムとして見るようにする. セルフヒーリングITはその基盤です. 彼は人間の代わりにはならない, あなたの仕事をさらに高める, 実際のイノベーションに焦点を移すための運用タスクの再指向. 私はこの旅路が避けられないと確信しています
