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Google Cloudは、年次カンファレンス「Google Cloud Next ’24」で、進化を遂げた生成AIエージェント『Vertex AI Agent Builder』を発表しました。CEOのトーマス・クリアン氏は、エージェントの概要と具体的なユースケースを解説し、企業の生成AIエージェント構築を支援することが強調されました。Agent Builderは、多様なAPIや関数呼び出し機能を提供し、企業が生成AIエージェントを柔軟に構築できるようサポートしています。

AIOpsはIT運用の自動化において注目されている。Dynatraceは、AIOpsで障害検知や復旧作業の自動化を実現するプラットフォームを提供している。Causal AI(因果AI)やGenerative AI(生成AI)、Predictive AI(予測AI)など3つのAIを組み合わせて活用し、IT運用の効率化を実現している。また、日本リージョンの開設も報告されている。

監視のアンチパターンは、見ている項目が多すぎる、誤報が多すぎる、イベントの詳細を追跡できていないことを指摘しています。システムの健全な状態を保つ目的に沿って監視をし、無駄な監視を減らし、アラートを精度よく調整することが重要です。

ナレッジマネジメントは業務で得た知見や情報を活用する組織内のプロセスだ。Notion Labsの「Notion」やMicrosoftの「Microsoft SharePoint」など、主要なナレッジマネジメントツールを5つ紹介。これらはプロジェクト管理、ドキュメント作成、コラボレーションなどに役立つユーザー向け機能を提供する。

Red Hat Enterprise Linux（RHEL）のバイナリー互換を提供するオープンソースのLinuxディストリビューションAlmaLinuxを公開する非営利団体The AlmaLinux OS Foundationが、パートナーであるサイバートラスト株式会社、株式会社インターネットイニシアティブの協力で2023年12月9日に都内で半日のセミナーを開催した。The AlmaLinux OS Foundationのチェアであるbenny Vasquez氏によるセッション、TuxCareのCEOであるIgor Seletskiy氏によるコミュニティに関する解説、サイバートラストや日本ヒューレット・パッカード合同会社のセッションなどが行われた。 イベントの公式ページにはセッションのようすを録画したYouTubeのリンクも公開されているので参照して欲しい。 ●参考：イベントの公式ページ 今回はその中からVasquez氏のセッションとサイバートラストの鈴木庸陛氏による日本語のセッションを主に紹介する。 ちなみにサイバートラストがAlmaLinux OS Foundationと共同で2023年5月に開催した記者発表に関する記事は以下から参照して欲しい。 ●参考：サイバートラスト、RHEL互換OSサポートビジネスへの参入とAlmaLinuxコミュニティへの参加を発表 プレゼンテーションを行うbenny Vasquez氏 ちなみにVasquez氏の「ファーストネームがBennyではなくbennyなのはどうしてか？」と質問したところ、「Bennyよりもbennyのほうの見た目が好きだから」という回答が返ってきている。本人の意向を受けて以降は大文字のBではなく小文字のbを使うことにしたい。 AlmaLinuxのソースコードチェックインのタイムラインを紹介 このスライドではAlmaLinuxのソースコードのチェックイン、つまり脆弱性などの修正がどのように推移しているのかを解説している。RHELの互換でありながらオリジナルのRHELよりも早いタイミングで修正をマージしていることを強調しているが、GitLabがCentOSからAlmaLinuxに移行したこと、IBMのメインフレームのサポート、CERNがCentOSからリプレースしたことなどが挙げられている部分にも注目したい。 なおCERNがCentOSからAlmaLinuxに移行したことは2023年4月にプレスリリースが出ている。

Zabbix Conference Japan 2023が開催されました。CEOのオープニングスピーチでは、ITとOTの統合監視やAIOps、セキュリティ連携などが解説されました。パートナー企業もZabbixの利用事例を紹介し、Event-Driven Ansibleなどの提案が行われました。各セッションの詳細はPDFを参照。

The Linux Foundationの組み込みシステムのVPが、セキュアなサプライチェーンを構築するための新しい仕組みとツールについて説明。SBOMとSPDXについても言及し、安全性向上の重要性を強調。ELISA、Zephyr、Xen、Yocto、そして新しいツールBASILに参加するよう呼びかけた。__JETPACK_AI_ERROR__

はじめに 本連載では、前回までDevOpsで開発効率を向上すげるためのツールや考え方について解説してきました。 これまでに解説してきたCI/CDやGit、IDEなどは、どちらかと言うとDevの作業を加速させるためのツールでした。今回からはOps側の作業を加速させるツールについて考えみましょう。Opsがメインに行っている作業は環境構築や運用です。これらを効率的に管理する「IaC」について解説します。 IaCとは 「IaC」は「Infrastructure as Code」の略で、コードを活用してインフラストラクチャの運用・構築を自動化することを指します。ここで挙げているコードとは「構成管理ツールが解釈できるコード」です。IaCは構築の自動化を目指した手法を意味し、IaCを実現するには構成管理ツールを使用します。 構成管理とは 「構成管理」はハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなどのシステムを構成している要素を把握し管理することを指しますす。構成管理を行うことでシステムに多くの変更を加えても、状態を把握できていれば期待通りに動作させることができます。 例えば、構成管理を行わずに構築しっぱなしの環境を想像してみてください。構成要素が分からないため同じ構成のシステムは構築できません。メンテナンスが必要になった場合にも、どの要素が依存関係にあるのか分からないため、恐ろしくてそのシステムに手を入れることができなくなるでしょう。そういった意味でも構成管理は重要です。 構成管理ツールとは 「構成管理ツール」は、名前のとおり構成管理を行うためのツールです。RubyやPythonなどのプログラミング言語、YAMLフォーマットのテキストファイルなどを用いて構成管理を行います。具体的には構成に必要な要素や構築手順などをコードとして記述し、構成管理ツールがそれを実行します。コードはテキストファイルであるためバージョン管理ツールで管理できます。バージョン管理ツールを使うことで変更の追跡や構成のレビューを効率的に行えます。 コードの種類 構成管理ツールのコードには「手続き型」と「宣言型」と呼ばれる2つの記述方法があります。この2つの記述方法にはどのような違いがあるか解説します。 ・手続き型システムの構成が“あるべき状態”となるように手順をコードとして記述していきます。構成管理ツールは対象のシステム内でこの手順を積み重ねることで、あるべき状態へ向かっていきます。 例えば、サーバーを2台起動するとしましょう。コードには「現在のサーバー台数」を取得し、足りなければ追加、超過していれば削除するような処理を記述します。これは構築手順書をコード化したようなものなので、手作業による構築に慣れ親しんだ方であれば簡単に理解できるでしょう。普段からこのような作業をしている方なら手続き型は学習コストが低いと言えます。 手続き型の欠点は「あるべき状態」がコードとして記述されていない点です。先の例ではサーバーを2台起動するために2台未満か超過かで条件分岐をしています。簡単な構成であるため結果として2台に収束するというのは分かりますが、コードには「2台必要」とは記述されていません。複雑な構成であればどうでしょうか。コードを実行するまでどのような状態になるのかが不明である可能性があります。 手続き型の主なツールはChef、Ansibleなどが存在します。構成管理ツールとは少し毛色が違いますが、手順を重ねていくという点でシェルスクリプトも手続き型と言えるでしょう。 ・宣言型システム構成のあるべき状態を記述します。手続き型ではあるべき状態へ向かうための手順を記述しましたが、宣言型ではあるべき状態のみを記述し、構築作業は構成管理ツールに任せます。 手続き型と同様に、2台のサーバーを起動するとしましょう。手続き型では構築手順を記述したのに対し、宣言型は「サーバーを2台起動」と宣言するのみです。あるべき状態を宣言しているため最終的にどのような構成になるのかをコードから読み取りやすくなります。 宣言型の欠点は、ツールのバージョンにシビアである点です。宣言型の構成管理ツールはツールが構築を担当するため、そのバージョンごとに実行される手順が異なっていたり、APIのエンドポイントが変更されていたりする可能性があります。そのため、宣言型のツールを使用する場合は構成管理ツールのバージョンを固定し、ツールのアップデートは慎重に行う必要があります。 宣言型の主なツールとして、Terraform、Puppetなどが存在します。 なぜIaCが必要なのか IaCを導入することで属人化を解消し、冪等性を担保できるようになります。しかし、IaCの導入を検討したとき真っ先に思い浮かぶのはコード化のコストではないでしょうか。コードを書くコストが増えただけで完成するものが同じでは、なかなか手が出しづらいのも理解できます。そこでIaCを導入するメリットについて考えてみます。 属人化の解消

データパイプラインやDataOps、MLOpsという手法の活用によって、AI活用の本番環境へのデプロイ時間を短縮することが重要です。エンタープライズストレージの機能を活用することで、データアクセスの簡素化や管理機能の充実、クラウド連携機能の実現が可能となります。さらに、データパイプラインの整備によって、AI活用の試行錯誤の回数を増やし、価値創造に集中できるでしょう。