現代の企業は、製品やサービスを提供し、顧客と関わり、競争上の優位性を獲得するためにテクノロジーに依存している。各業界でデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが加速する中、IT環境の範囲と複雑さは拡大し続けており、従来のインフラに加えて、クラウドサービス、コンテナ化、マイクロサービス、エッジコンピューティングが組み込まれています。

IT運用管理に優れた組織は、複雑さを簡素化し、包括的な可視性を提供し、ルーチン作業を自動化し、データ主導の意思決定を可能にするプロセスやツールを導入することで、市場の変化により迅速に対応し、より優れた顧客体験を提供し、よりコスト効率の高い運用を行うことができる。

IT運用管理のコア・コンポーネント

IT運用管理は、ITサービスが円滑に機能するよう、相互に連携するいくつかの構成要素を包含している。これらには以下が含まれる：

インフラ管理

インフラ管理には、サーバー、ストレージ・システム、ネットワーク・デバイス、クラウド・リソース、データ・センターなど、組織のITサービスを支えるハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク・コンポーネント、設備を監督することが含まれる。効果的なインフラ管理には、キャパシティプランニング、パフォーマンス最適化、リソース割り当てに対する包括的なアプローチが必要です。

現代のインフラ管理は、従来のオンプレミス型データセンターを超えて、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境を包含するまでに進化している。この拡大により、多様なプラットフォーム間での可視性、ガバナンス、運用の一貫性という点で新たな課題が生じる。組織は、複雑さとリスクを増大させる運用のサイロ化を避けるために、これらの異種環境にわたって統一された管理機能を提供するツールとプロセスを導入しなければならない。

サービスモニタリング、観測可能性、AIOps

サービス・モニタリングと観測可能性は、ITサービスが定義されたパフォーマンス、可用性、および品質基準を満たしていることを保証することに重点を置いている。これには、サービスの継続的な監視、主要なパフォーマンス指標の追跡、期待値を設定しパフォーマンスを測定するためのサービス・レベル・アグリーメント（SLA）の導入が含まれる。

効果的なサービス・モニタリングには、基盤となるインフラストラクチャからアプリケーション・パフォーマンス、ユーザー・エクスペリエンスまで、サービス・デリバリー・チェーン全体にわたるエンドツーエンドの可視性が必要です。モニタリングは "何が起こったか "を教えてくれるが、観測可能性は "今何が起こっているか "を教えてくれるので、複雑なマイクロサービス・アプリケーションのトラブルシューティングに役立つ。最新のAIOpsは、高度なアナリティクスと機械学習によってパターンを検出し、異常を特定し、ユーザーに影響が及ぶ前に潜在的な問題を予測し、既知のエラーを解決するために自動化を適用します。このプロアクティブなアプローチにより、企業はITチームの運用負担を軽減しながらサービス品質を維持することができる。

インシデントおよび問題管理

インシデント管理は、サービスの中断に対処し、可能な限り迅速に正常なオペレーションを回復するために取り組む。一方、問題管理は、再発防止のためにインシデントの根本原因を特定し、それに対処することに重点を置く。これらのプロセスを組み合わせることで、サービスの中断が業務に与える影響を最小限に抑えることができる。

成熟したインシデントおよび問題管理能力を持つ組織は、平均解決時間（MTTR）とサービス中断の頻度を大幅に削減することができる。インシデントの分類、エスカレーション、解決のための構造化されたプロセスを導入し、教訓やベストプラクティスを収集する自動化とナレッジマネジメントシステムでこれらのプロセスをサポートすることで、これらの成果を達成している。

変更および構成管理

変更管理は、ITシステムの変更がどのように提案され、評価され、承認され、実施され、レビューされるかを管理する。構成管理は、IT資産とその関係の正確な記録を維持し、組織のIT環境と、変更がどのように影響するかを明確に理解できるようにする。

効果的な変更およびコンフィギュレーション管理は、計画や実行の不備によるサービス中断のリスクを低減します。これは、変更要求を評価し、潜在的な影響を評価し、管理された方法で変更を実施するための構造化されたアプローチを提供する。構成管理データベース（CMDB）は、IT資産とその相互依存関係の正確なインベントリを維持することで、これらのプロセスの基盤として機能する。

パフォーマンスとキャパシティ管理

パフォーマンス管理は、ITサービスのスピード、効率、信頼性を最適化することに重点を置いている。キャパシティ管理は、過剰なプロビジョニングや不必要なコストを回避しながら、現在および将来のビジネス要件を満たすのに十分なリソースを確保します。

これらの分野は、リソースの利用パターンを理解し、パフォーマンスのボトルネックを特定し、将来のキャパシティ・ニーズを予測するために、データ駆動型のアプローチに依存している。堅牢なパフォーマンスとキャパシティ管理を実施することで、企業はサービス品質とコスト効率のバランスを取りながら、変化するビジネス需要に対応できる拡張性を確保することができます。

IT運用管理における主な課題

組織は、ITオペレーションを効果的に管理する上で数多くの課題に直面している。こうした課題を理解することは、それらに対処する戦略を立てるために不可欠である。

複雑化するIT環境

今日のIT環境は、オンプレミスのインフラ、複数のクラウドプラットフォーム、エッジコンピューティング、さまざまなSaaS（Software as a Service）アプリケーションにまたがっている。このような異質性は、可視性、ガバナンス、運用の一貫性に大きな課題をもたらす。先日開催されたOpenText™ の顧客諮問委員会では、CIOや副社長が、ユーザーエクスペリエンスの問題、高額なクラウド費用、熟練スタッフの不足に加え、環境の複雑化について深刻な懸念を表明した。

この複雑さは、マイクロサービス、コンテナ、サーバーレス・コンピューティングをベースとする最新のアプリケーション・アーキテクチャによってさらに増幅されている。これらのアーキテクチャは、俊敏性とスケーラビリティの面でメリットをもたらすが、高度に分散したシステムの監視、トラブルシューティング、セキュリティに関する運用上の新たな課題をもたらす。

ユーザー・エクスペリエンスの課題

ITサービスに対するユーザーの満足度は、ITオペレーションの有効性を測る重要な指標となっている。Forrester社の「The State of the Service Desk 2024」レポートによると、従業員の61% がサービスデスクを避けており、同じ割合がサービスデスクが解決できない継続的なIT問題を抱えながら生活していることが明らかになった。この回避行動は、サービスデスクのアクセシビリティ、有効性、ユーザーの信頼に重大な問題があることを示しており、サービス管理アプローチの改善を通じて対処する必要がある。

ユーザーが公式なサポート・チャネルを迂回したり、未解決の問題を抱えたまま生活したりすることは、シャドーITを生み出し、生産性を低下させ、セキュリティ・リスクを引き起こす可能性があります。

高騰するコストと技術的負債

組織は、より多くの機能を提供する一方で、ITコストを抑制する必要に迫られている。ガートナーの「テクノロジー採用ロードマップ」によると、「I Oテクノロジー投資のための主要な調査結果」（2024年）は、「高コストまたは予測不能なコスト」が、2023年の11 のテクノロジーに対するリスクのトップから、2024年には25 のテクノロジーに対するリスクのトップに増加した：Key Findings for I&O Technology Investments (2024年)によると、2023年に11% のテクノロジーでトップリスクであったコストが、2024年には25% に増加した。この傾向は、IT運用チームの重要な重点分野としてコスト管理の重要性が高まっていることを浮き彫りにしている。

一方、技術的負債は多くの組織で蓄積され続けている。Forbes.comのTechnical Debt Demtands Your Attention (2023)によると、CIO、CTO、その他のテクノロジー・リーダーの70% が、技術的負債が組織のイノベーション能力の大きな足かせになっていると考えている。この負債が、時代遅れのシステム、最適とは言えないアーキテクチャ、時間の経過とともに維持がますます困難で高価になる回避策となって現れる。

スキル格差とリソースの制約

IT運用チームはしばしば、限られたリソースで複雑化する環境を管理しなければならないというプレッシャーに直面する。アーンスト・アンド・ヤングの「Tech Skills Transformation Report」（2023年）によると、81% の企業が熟練技術者の不足を経験しており、70% がこうしたスキル不足が足かせになっていると回答している。技術革新のペースが速いため、ITプロフェッショナルが関連するすべての領域にわたって専門知識を維持することは難しく、業務効率に影響を与えるスキルギャップにつながります。

この課題は、競争の激しい人材市場によって、熟練したIT運用スタッフの採用や確保が難しくなっているため、企業は限られた人的資源でより多くのことを達成する方法を見つけなければならなくなっている。

革新性と安定性のバランス

IT運用チームは、安定性と信頼性の必要性と、俊敏性と革新性に対するビジネスの要求とのバランスを取らなければならない。この緊張は、迅速な機能提供を求める開発チームと、サービス品質やセキュリティの維持を懸念する運用チームとの対立として現れることが多い。この緊張を効果的に解消できない組織は、過剰な警戒心がイノベーションを阻害するか、不十分な業務管理によってサービスの中断が頻発する可能性がある。

DevOpsのプラクティスは、開発チームと運用チーム間のコラボレーションを促進し、自動化されたテストとデプロイメント・パイプラインを実装し、一貫した反復可能な変更を可能にするコードとしてのインフラストラクチャ・アプローチを採用することで、この課題に対処することを目指している。サイト信頼性エンジニア（SRE）の専門的な役割は、サービスレベル目標（SLO）で定義されたエラーバジェットが超過した場合に、新機能のペースを調整することである。これらのプラクティスは、組織がオペレーションの安定性を維持しながら、より迅速にイノベーションを実現するのに役立つ。

クラウドのコストと複雑性の管理

クラウド・コンピューティングは多くの利点を提供する一方で、コスト管理、ガバナンス、運用の一貫性に関する課題ももたらす。多くの企業が、予想外のクラウドコスト、シャドーIT、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境の管理の複雑さに頭を悩ませている。効果的な管理方法を実践しなければ、クラウド・コンピューティングの柔軟性と拡張性は、リソースのスプロール、セキュリティの脆弱性、非効率な支出につながる可能性がある。

クラウド管理プラットフォーム、FinOpsの実践、および自動化されたガバナンス・ポリシーは、クラウド・リソースの使用状況を可視化し、コスト最適化戦略を実施し、クラウド環境全体で一貫したセキュリティとコンプライアンス管理を確保することで、組織がこうした課題に対処するのに役立つ。組織がクラウド・サービスの利用を拡大し続ける中で、こうした機能はますます不可欠になっている。

効果的なIT運用管理のベストプラクティス

組織は、共通の課題に対処し、業界標準を活用した実証済みのベストプラクティスを採用することで、IT運用管理能力を強化することができる。

包括的な資産の発見と管理の実施

IT資産に関する正確な情報は、効果的な運用管理の基盤を形成する。組織は、継続的に環境をスキャンして資産を特定・分類し、変更を追跡し、最新の構成情報を維持する自動検出ツールを導入すべきである。この包括的な可視化により、より良い意思決定が可能になり、トラブルシューティングが簡素化され、コンプライアンスへの取り組みがサポートされる。

資産ディスカバリーは、従来のインフラにとどまらず、クラウドリソース、コンテナ、仮想マシン、ソフトウェアの依存関係をも包含するものでなければならない。その結果得られたデータは、資産情報の単一真実源として機能し、変更管理、インシデント対応、キャパシティ・プランニングを含む様々な運用プロセスをサポートするCMDBで管理されるべきである。

サービス志向のアプローチ

IT運用管理に対するサービス指向のアプローチは、単にテクノロジー・コンポーネントを管理するのではなく、ビジネス・ニーズを満たすITサービスを提供し、維持することに重点を置く。この視点は、IT運用をビジネス目標に整合させ、重要なサービスへの影響に基づいて活動の優先順位を決める枠組みを提供するのに役立つ。

組織は、利用可能なITサービス、そのコンポーネント、依存関係、および関連するサービス・レベル・アグリーメントを明確に記述したサービス・カタログを定義すべきである。このサービス・コンテキストは、IT運用チームが技術的問題のビジネスへの影響を理解し、それに応じて対応の優先順位を付け、サービス・パフォーマンスと改善の機会についてビジネス利害関係者とより効果的にコミュニケーションするのに役立ちます。

自動化とオーケストレーションの活用

自動化により、定型的な運用タスクに必要な手作業が削減され、一貫性が向上し、ITチームはより価値の高い活動に集中できるようになります。オーケストレーションは、複数の自動化タスクを異なるシステムやチームにまたがるエンドツーエンドのワークフローに調整することで、自動化を拡張する。

組織は、自動化の候補として、反復的で時間のかかる、ミスの起こりやすい業務タスクを特定する必要がある。一般的な例としては、サーバーのプロビジョニング、ソフトウェアのデプロイメント、コンフィギュレーションのアップデート、バックアップ操作、インシデント対応手順などがある。自動化を段階的に実施し、その結果を測定することで、組織は、より広範な自動化イニシアチブに必要なスキルとプロセスを開発しながら、勢いをつけ、価値を実証することができる。

AIOpsと予測分析の導入

IT運用のための人工知能（AIOps）は、機械学習、ビッグデータ分析、自動化を組み合わせ、IT運用管理のさまざまな側面を強化する。AIOpsプラットフォームは、大量の運用データを分析してパターンを特定し、異常を検出し、潜在的な問題を予測し、改善アクションを推奨または自動化します。

組織はAIOpsを活用することで、モニタリング機能の強化、インシデント管理の合理化、リソース利用の最適化、キャパシティ・プランニングのサポートが可能になる。AIOpsの有効性は、分析するデータの質と完全性に依存するため、IT環境全体の包括的なモニタリングとデータ収集の重要性が浮き彫りになった。

DevOpsとサイト信頼性エンジニアリング（SRE）のプラクティスの採用

DevOpsとSREのプラクティスは、開発チームと運用チームのコラボレーションを促進し、自動化を重視し、信頼性の測定と改善に重点を置く。これらのアプローチは、組織が運用の安定性を維持しながら、より迅速に変化を提供するのに役立つ。

DevOpsとSREの主要なプラクティスには、コードとしてのインフラ、継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）、自動テスト、信頼性目標を定義し測定するためのSLOの使用などが含まれる。組織は、特定のアプリケーションやサービスから始め、学んだ教訓や実証された利益に基づいて拡大しながら、段階的にこれらの慣行を採用することができる。

デジタルトランスフォーメーションにおけるIT運用管理の役割

デジタルトランスフォーメーションのイニシアチブは、新たなデジタル機能を提供し、維持するための強固なIT運用にかかっている。IT運用管理は、こうしたイニシアチブをサポートする上で、いくつかの重要な役割を担っている：

俊敏性とイノベーションの実現

効果的なIT運用管理は、変化する要件に応じてITサービスを迅速に展開、変更、拡張できるようにすることで、ビジネスの俊敏性の基盤を提供します。このようなオペレーションの俊敏性により、組織は新しいデジタル機能を試し、ユーザーからのフィードバックから学び、迅速に反復して自社のサービスを改善することができる。

Infrastructure as Code、自動テスト、継続的デリバリーといった最新のIT運用プラクティスは、ITサービスへの迅速かつ信頼性の高い変更を可能にする。これらのプラクティスを導入することで、企業はサービス品質とセキュリティを維持しながら新機能の提供までのリードタイムを短縮し、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを加速させることができる。

デジタルサービスの信頼性とパフォーマンスの向上

デジタルトランスフォーメーションは、組織のテクノロジーへの依存度を高めることが多く、ITサービスの信頼性とパフォーマンスがこれまで以上に重要になる。IT運用管理は、デジタルサービスが期待されるパフォーマンスを満たし、ユーザーが利用できる状態を維持し、障害から迅速に回復することを保証します。

高度なモニタリングと分析機能により、技術的な観点とユーザー・エクスペリエンスの観点の両方からサービス・パフォーマンスを可視化します。この包括的なビューにより、IT運用チームは、ユーザーに影響が及ぶ前にパフォーマンスの問題を特定して対処し、利用パターンが変化してもサービス品質を維持し、デジタル・サービスの信頼性を継続的に向上させることができます。

クラウドの採用とハイブリッド環境の管理

デジタルトランスフォーメーションの取り組みの多くは、拡張性、柔軟性、高度な機能へのアクセスを得るためにクラウドサービスを採用する。IT運用管理は、クラウド環境への移行を管理し、ハイブリッドやマルチクラウドのシナリオで効果的に運用する上で重要な役割を果たす。

企業は、多様なクラウド環境にわたってセキュリティ、コンプライアンス、コスト効率、運用の一貫性を確保するために、堅牢なクラウド運用機能を必要としている。これらの機能には、クラウドの監視・管理ツール、自動化されたガバナンス・ポリシー、コスト最適化の実践、既存の運用プロセスやツールとの統合などが含まれる。

データ主導の意思決定をサポート

デジタルトランスフォーメーションは、ビジネス洞察の推進、プロセスの自動化、顧客体験のパーソナライズのために、データに大きく依存している。IT運用管理は、こうしたデータ主導の機能を支えるデータ管理プラットフォームの可用性、パフォーマンス、セキュリティを確保する。

データ・プラットフォームをサポートするだけでなく、AIOpsと高度なアナリティクスを採用することで、IT運用管理自体がよりデータ主導型になる。これらのアプローチは、運用チームが大量の運用データを分析してパターンを特定し、潜在的な問題を予測し、リソース配分、サービス改善、テクノロジー投資について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

オープンテキストのソリューションがIT運用管理をどのように強化するか

OpenText Observability and Service Management Cloudは、サービス管理、AIOps、オブザーバビリティ、自動化、CMDB、ネットワーク管理、資産管理を統合する包括的なエンタープライズITOMプラットフォームを提供します。この統合されたアプローチにより、企業はITオペレーション全体の複雑性を簡素化し、信頼性を向上させ、コストを最適化することができます。

OpenText Observability and Service Management Cloud プラットフォーム

OpenText Observability and Service Management Cloudプラットフォームは、従来の環境とクラウドネイティブ環境の両方をサポートするコンポーザブル・アーキテクチャにより、IT運用のコストと複雑性を軽減する統合ソリューションとして機能します。このプラットフォームは、ハイブリッドITランドスケープに一貫した管理機能を提供し、複数の切り離されたツールの必要性を排除し、運用データの単一の真実のソースを確立する。この統一されたアプローチにより、意思決定が強化され、プロセスが合理化されるため、IT組織にとって運用の自由度が向上する。

ディスカバリーと構成管理

OpenText Universal Discovery and CMDBソリューションは、多様な環境におけるIT資産とその関係を包括的に可視化します。これらのツールは、インフラストラクチャのコンポーネント、アプリケーション、サービスを自動的に検出し、一元化されたデータベースに正確な構成情報を保持する。この完全なビューにより、組織はコンポーネント間の依存関係を理解し、変更の影響を評価し、問題を効果的にトラブルシューティングし、コンプライアンス要件を維持することができる。

観測可能性とモニタリング

我々の観測可能性プラットフォームには、インフラストラクチャーの観測可能性とアプリケーションの観測可能性ソリューションがあり、これらはOpenTelemetry標準を活用し、クラウドネイティブと従来のアプリケーションの両方でコスト効率の良いモニタリングを提供する。

OpenText Network Operations Management は、統合プラットフォーム上での監視、設定、コンプライアンスの統合により、包括的でエンタープライズ対応のネットワーク管理機能を提供します。このソリューションにより、企業は完全なネットワーク監視を得ることができ、コンプライアンスや設定リスクを検出し、リアルタイムの洞察でネットワークをプロアクティブに管理し、重要な機能を単一のプラットフォームに統合することで運用を合理化する自動化機能を備えています。このソリューションの高度な自動化機能により、手作業による介入を減らし、コンプライアンスを確保し、ネットワーク・サービスの迅速な展開を可能にします。業界アナリストは、OpenText Network Operations Managementを、ネットワーク観測可能性におけるリーダーであり、アウトパフォーマーであると評価しています。

OpenText Network Node Manager は、物理ネットワークと仮想ネットワークを検出して監視し、障害とキャパシティを統合管理することで、これらの機能を補完します。OpenTextのツールを組み合わせることで、企業はIT環境全体にわたって、パフォーマンスの問題を迅速に検出・診断し、サービス品質を維持し、リソース利用を最適化することができます。

AIの運用と分析

OpenText AI Operations Managementは、予測、因果関係、生成といった複数のAIテクノロジーを組み合わせ、ITオペレーションを強化します。OpenText Service Management Aviatorは、管理者がイベントを分析し、修復ステップを提案し、推奨事項を透過的に説明できるようにする生成的なAIアシスタントを提供します。このAIを活用したアプローチは、より迅速な問題解決を可能にし、ITスタッフの負担を軽減し、より少ないリソースでより高いサービス品質を維持することで、今日の複雑な環境における主要な運用上の課題に対応します。

自動化とオーケストレーション

当社のIT自動化ソリューションには、OpenText Automation Centerがあります。これは、既存のドメイン固有のツールを横断してIT自動化を調整し、異なるシステムやチームにまたがるエンドツーエンドのプロセス自動化を可能にします。このソリューションには、ワークフローの作成を加速し、実行の一貫性を確保する再利用可能なコンテンツライブラリが含まれています。OpenText Network Automation はネットワークの設定とコンプライアンスに重点を置き、OpenText Cloud Management はクラウドインフラのガバナンスと自動化を提供します。これらの機能を組み合わせることで、組織は組織のポリシーへのコンプライアンスを維持しながら、リソースをより効率的に配備・管理することができる。

サービス管理とユーザー・エクスペリエンス

OpenText Service Management (SMAX) は、ITサービス管理、資産管理、エンタープライズサービス管理のための包括的な機能を提供します。このソリューションは、セルフサービスによる解決を可能にし、チケット処理を迅速化する生成AIバーチャルエージェントを特徴としている。このAIを活用したアプローチは、サポートコストを削減しながらユーザー満足度を向上させ、ノーコード・アプリケーション開発機能により、迅速なサービス・アプリケーションの作成と変更を可能にし、組織の俊敏性とイノベーションをサポートする。

最適化とコスト管理

OpenText Cloud Managementは、リソースの使用状況の可視化、無駄の排除、クラウドの無秩序な拡散を防ぐガバナンスポリシーを通じて、企業がクラウド支出をコントロールできるよう支援します。OpenText Asset Management は、クラウド環境とオンプレミス環境にまたがる資産の包括的なライフサイクル管理とライセンス管理を提供します。最適化に対するこの統合されたアプローチにより、組織は柔軟性と拡張性を維持しながら、コンプライアンスリスクを回避し、ライセンスコストを最適化し、十分な情報に基づいた技術投資の意思決定を行うことができます。

結論

現代のビジネスは、テクノロジー・システムが適切に機能することに依存しており、効果的なIT運用管理は、単なるバックオフィスの問題ではなく、競争上の優位性を確保するために不可欠なものとなっている。複雑さを簡素化し、信頼性を向上させ、コストを最適化することで、堅牢なIT運用を実現することで、組織は問題のトラブルシューティングではなく、イノベーションと成長に集中することができる。

組織は、いくつかの重要な戦略を実施することで、IT運用管理の課題に対処することができる：

自動化されたアセットディスカバリーと構成管理により、ハイブリッドIT環境全体の包括的な可視性を確立します。
インフラ、アプリケーション、ネットワークにまたがる統一された観測可能性のプラクティスを採用する。
AIと自動化を活用し、業務効率と予測能力を強化する。
AIが支援するセルフサービスオプションによる統合サービス管理を導入する。
オンプレミス環境とクラウド環境でリソースの利用率とコストを最適化します。

OpenText Observability and Service Management Cloudは、統一されたアプローチによってこれらの要件に対応する統合プラットフォームを提供します。これらの機能を実装することで、企業はビジネスの俊敏性とイノベーションをサポートするITオペレーションを変革することができ、同時にビジネスが依存する信頼性とセキュリティを維持することができる。

テクノロジー環境が進化し続け、ビジネス上の要求が増大する中、効果的なIT運用管理は、組織の成功に不可欠な能力であり続ける。これをマスターした企業は、デジタル・トランスフォーメーションに対応し、市場の変化に対応し、顧客と従業員に卓越した体験を提供することができる。