AIがデータベースを監視し、異常の分析と対応まで継続します
検知して通知するだけの監視では、判断と対応が人手に残ります。GIIPはAIエージェントが状況分析・一次対応・報告まで行い、取り返しの難しい作業は人間の専門家が判断する形でデータベース運用を担当します。
AWS・Azureのマルチクラウド構成にも対応します。
現在の運用実績
GIIPでは現在、複数のAmazon Aurora MySQL、AWS RDS for SQL Server、Azure上のSQL ServerおよびPostgreSQLと、約30のWebサービスをAIエージェントが継続的に監視しています。
データベースインスタンスの正確な台数は公開していません。「複数」と記載している箇所を、確認されていない具体的な数値に置き換えることはしていません。
監視ツールを入れても、夜間の呼び出しは減らない
データベースは止まったときの影響が最も大きい層でありながら、専任担当者を常時確保できる組織は多くありません。
アラートは増えたが、対応は人手のまま
検知はできても、その後の切り分け・一次対応・報告が担当者に残るため、待機の負荷は変わりません。
DBAが不足している
採用も育成も時間がかかります。1人に依存した状態では、その人が不在の時間帯が運用の空白になります。
性能劣化に気づくのが遅れる
障害として落ちるまで気づかず、気づいたときには原因がどのクエリかを追えなくなっています。
AWSとAzureで運用が分断される
クラウドごとに監視の枠組みが違うと、横断的に状況を把握できません。
検知で終わらせず、分析・一次対応・報告・エスカレーションまで
AIエージェントが定常的な監視と定型対応を担い、人間の専門家が判断の必要な場面を担当します。
継続的な監視と異常検知
状態・メトリクスを収集し、しきい値超過や異常の兆候を検知します。夜間・休日も同じ基準で動きます。
状況分析と一次対応
ログと性能情報を分析し、承認済みランブックに沿った定型作業を実行します。実行内容は履歴として記録されます。
報告とエスカレーション
障害内容を整理して報告し、判断が必要なものは人間の専門家へエスカレーションします。
人が判断する範囲を明示
スキーマ変更、データ削除・復旧の判断、高リスクな性能チューニング、アーキテクチャ変更は人間の専門家が検討・承認します。
現在GIIPが監視している範囲
Aurora MySQL
複数インスタンスを継続監視
RDS for SQL Server
AWS上の複数インスタンスを継続監視
Azure
SQL Server と PostgreSQL を継続監視
約30
のWebサービスを継続監視
AIが行うことと、人が行うこと
GIIPは「完全無人運用」を掲げていません。取り返しの難しい作業には、人間の専門家の検討と承認が入ります。
AIエージェントが実行すること
- 状態およびメトリクスの収集
- しきい値超過・異常の兆候の検知
- ログと性能情報の分析
- 定期報告
- 承認済みランブックに沿った定型作業
- 障害内容の整理とエスカレーション
- 作業履歴の記録
人間の専門家が判断すること
- 新しい種類の障害の判断
- データ削除・復旧の判断
- スキーマ変更
- 高リスクな性能チューニング
- アーキテクチャの変更
- 取り消しが難しい作業の承認
この線引きはページ上の説明にとどまらず、運用ルールとして実装されています。AIが実行した内容は履歴として記録され、後から追跡できます。
「検知して通知する」で止めないこと
監視ツールを入れても運用が楽にならない典型的な理由は、通知が増えるだけで、その後の判断と対応が人手に残るためです。夜間や休日に鳴るアラートが、結局は担当者の待機時間を消費します。
GIIPのAIエージェントは、異常検知のあとに状況分析、承認済み手順に沿った一次対応、報告、必要に応じた人間の専門家へのエスカレーションまで行います。
監視対象
現在GIIPが継続的に監視している範囲です。
- 複数の Amazon Aurora MySQL
- 複数の AWS RDS for SQL Server
- Azure 上で運用される SQL Server
- Azure 上で運用される PostgreSQL
- 約30のWebサービス
AWSとAzureの両方を対象にしているため、マルチクラウド構成でも監視の枠組みを分断せずに運用できます。
DBAが不足している組織での使われ方
データベースの専任担当者を常時確保できる組織は多くありません。一方でデータベースは、止まったときの影響が最も大きい層です。
AIエージェントが定常的な監視・一次対応・報告を担い、人間の専門家が判断の必要な場面に集中する形にすると、専任者を増やさずに監視の空白を埋められます。判断の必要な場面が減るわけではなく、そこに人の時間を回せるようにする、というのが実際の効果です。
よくあるご質問
AIがすべて自動で復旧してくれるのですか。
いいえ。GIIPは完全無人運用を掲げていません。AIエージェントは監視・分析・承認済み手順に沿った定型対応・報告・エスカレーションを担当し、スキーマ変更やデータ復旧の判断のように取り返しの難しい作業は人間の専門家が検討・承認します。
対応しているデータベースを教えてください。
現在、複数のAmazon Aurora MySQL、AWS RDS for SQL Server、Azure上のSQL ServerおよびPostgreSQLを継続的に監視しています。
何台のデータベースを運用していますか。
正確な台数は公開していません。確認されていない数値を提示することはしていないため、「複数」とお伝えしています。
24時間監視ですか。
AIエージェントによる監視は時間帯によって基準を変えません。判断が必要な事象については、人間の専門家へのエスカレーション経路が定義されています。
既存の監視ツールを置き換える必要がありますか。
現行の監視構成を確認したうえで、置き換えるか併用するかを判断します。既存の仕組みを捨てることを前提にはしていません。
移行前の環境でも依頼できますか。
可能です。移行を伴う場合は、移行の設計から移行後の監視・運用まで同じチームで継続できます。
GIIP データベース・クラウド運用チーム
大規模Webサービス、SQL Server、Oracle、AWS、Azureの設計・移行・運用に従事。x12largeクラスのAWS RDS for SQL Server環境12セット、約12万テーブルのOracle環境、約3TBのTiDBからAurora MySQLへの移行を経験。現在も複数のクラウドデータベースと約30のWebサービスをAIエージェントとともに監視・運用している。
- 初回公開日
- 最終更新日
本ページでは、GIIPが実際に経験した内容と、一般的な技術説明・確認項目を明確に分けて記載しています。チェックリストなど一般的な説明として記載した項目は、本事例で必ず実施したという意味ではありません。
守秘義務およびセキュリティ上の理由から、顧客名・システム固有情報・業務データの内容は公開していません。規模を示す数値のみをGIIPの実務経験に基づいて記載しています。
運営会社: GIIP Co., Ltd.（日本オペレーション: SHINSEMA株式会社） / お問い合わせ: contact@littleworld.net
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