AI異常予兆検知ソリューション　＠DeAnoS

事前に異常を検知し、トラブルを速やかに回避

「いつもとここが違う」をAIが検知する異常予兆検知ソリューション＠DeAnoS（アットディアノス）

2024/06/06　@DeAnoS^®と生成AIを組み合わせ、アラート情報に応じた対処方法を提案・実行する「ナレッジ駆動型システム運用自動化ソリューション」のコンセプトモデルを幕張メッセで開催されるInterop Tokyo2024（2024/06/12～14）で展示【終了いたしました。ご来場ありがとうございました。】

2023/11/21　NTT研究所ニュースリリース「核融合実験炉周辺機器における早期異常予測に向けたITER機構との共同実験をスタート～故障を未然に防ぐ異常予測検出を通じた核融合実験の効率的推進～」

システム・設備の運用監視でお悩みではありませんか？

故障の前触れを察知し未然に防ぎたい
トラブル対応の稼働やコストを削減したい
予知保全でシステム・設備の稼働率を向上させたい
運用システムが複雑で何を監視すれば良いのか分からない
監視項目が多過ぎて、監視ルールや閾値の設定が大変

そんなお悩みを＠DeAnoS（アットディアノス）が解決します。＠DeAnoSは、NTT研究所が開発したディープラーニング技術に基づく異常予兆検知技術”DeAnoS^®”を搭載した、システムや設備のさまざまな異常を事前に検知するAIツールです。閾値ルールなどの保守者の経験や、設計に基づく従来の異常検知方式では難しかった「異常予兆の判断」や「異常要因の特定」、「これまで発生したことのない障害の検出」を実現します。

まずは、動画にて、@DeAnoSが、どのように異常予兆を検知するかをご覧ください。

AI異常予兆検知ソリューション　@DeAnoS [1分47秒 YouTubeサイト] ダイジェスト版はこちら

＠DeAnoSは、多様な機器から収集される大量のデータそれぞれにルールを設定する膨大な時間と手間を短縮し、見極めの難しい異常判断を容易にします。データの可視化を行うBIツールとの連携機能も備え、ますます多様化、複雑化する昨今のICTネットワークや生産ラインなどの保守運用現場において、長期に安定的な設備運用を可能とし、生産性向上・稼働率向上を実現します。

御社の運用を、プロアクティブに。

攻めのシステム運用の実現を、NTT-ATの＠DeAnoSがお手伝いします。

ソリューションの動作の流れ。大容量データを学習し、異常検知と要因推定を実施します。

＠DeAnoSの概要

＠DeAnoSでは正常状態を学習し、そこから外れた状態を異常として検知します。ここでは、@DeAnoSの概要について説明します。

ソリューションの概要図。監視データの収集、学習、異常検知、異常箇所特定を実施します。

正常状態の監視データを収集

まずは、収集の容易な正常状態の監視データを用意します。

「いつもの状態」を学習

次に、用意した正常状態の監視データから「いつもの状態」を学習します。学習のためには、多くのデータが必要ですが、異常は多種雑多で、稀な異常、想定外の異常も考えられるため、異常種別毎に学習することは得策ではありません。収集した正常運用時の監視データの相関から、AIを用いて「いつもの正常な状態」の特性を自動的に学習します。

「いつもと違う状態」を検知

学習した「いつもの正常な状態」の特性を用いて、正常状態からの微妙なズレを検出し、「いつもと違う状態」として異常を通知します。また、異常発生前に挙動の変化があれば、予兆として検知します。これまでは見逃していた異常や未知の異常も検知の対象となります。

「いつもと違う箇所」を特定

どの監視データがいつもと違うのか、つまり「いつもと違う箇所」を特定します。システムが大きいほど異常だけを検知しても、何に対処すべきかの判断が難しくなり、対処の始動が遅れます。迅速な対処に有効です。

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＠DeAnoSの特長

あらゆる異常の未然検知で運用稼働削減・顧客満足度向上

＠DeAnoSは、未知の異常や故障の前触れを見逃すことなく高精度に検知・通知します。重症化前の未然の対処で、運用稼働の削減や、システム利用者からの信頼・安心感の向上が見込まれます。＠DeAnoSのエンジン部分となるAIアルゴリズムには、NTT研究所が開発した先端技術”DeAnoS^®”を採用しています。

異常監視のルール設定・保守からの解放で生産性向上

従前のルールベースとは異なり、ビッグデータから自動学習するディープラーニングを採用することで、多大な労力が必要な監視ルールや閾値の設定・管理から解放されます。異常箇所の切り分けにも時間が掛からず、迅速な対処始動で被害の拡大を防ぎます。運用支援ツールが充実し、システム構築時や構成・機器の設置変更時に必要な再学習・チューニングの支援機能などを備え、運用が容易です。

システム運用の自動化・効率化を実現

お客さまのニーズ、監視対象、さまざまなお困りごとに合わせて、PoC（AI効果の検証）、導入コンサルから開発・構築・運用まで丁寧にサポートいたします。AIに不慣れなお客さまでも安心してご用命ください。ご要望に応じて、BIツールのSpotfire^®、RPAツールのWinActor^®との柔軟な連携で、運用の自動化・効率化をサポートいたします。また、統合運用管理ソフトウェアHinemos^®との連携パッケージを用意しており、サーバ、ネットワーク機器、ストレージ機器などの出力ログ、性能情報を異常検知のデータとして用いる際はHinemos^®の利用が便利です。

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適用分野

情報通信ネットワーク、ICTシステムや製造システムの他、あらゆる分野の異常予兆検知を対象とします。多大な項目数の数値データを入力に異常予兆を検知するAIアルゴリズムであり、分野を選ぶことなく導入が可能です。テキストデータを数値に変換する機能も搭載しており、あらゆるログの出力元の装置・センサーを監視対象に加えられます。詳しい内容について、まずはご相談ください。

適用事例

情報通信ネットワークのトラフィック疎通の異常検知

情報通信ネットワークの異常予兆検知のため、＠DeAnoSを導入。スタンバイ型クラスタ構成において、ネットワークスイッチのバグが原因でフェイルオーバーに失敗し、運用系ノードと待機系ノードの双方が不通となった異常を＠DeAnoSで検知しました。当該トラフィックは、昼間は多く夜間は少ない、平日は多く週末や祝日は少ないなど、大小さまざまな傾向が重畳するため、従前のルールベース方式での異常検知が容易ではなく、＠DeAnoSで各地点のトラフィックバランスの崩れを検知することで解決しました。

IoT機器の異常予兆検知

IoT機器の故障予兆検知のため、＠DeAnoSを活用。情報の蓄積・処理、遠隔制御など、さまざまな役割をもつIoT機器が普及する一方で、ミッションクリティカルなIoT機器に対する異常予兆の検知に対する要望も顕在化し、いち早く異常の予兆を検知し、利用者に対処を促す仕組みを実現しました。利用者は未然に不具合に対処することが可能となり、関連製品の付加価値向上につながりました。

ICTシステムの異常予兆検知

サーバー・ネットワークの異常予兆検知のため、@DeAnoSを導入。サーバー・ネットワークの性能ログ、シスログ、アプリケーションログ等の大量データを収集し、メモリリークやセッションなどの異常予兆の検知、未知の異常の発見、以後ルール監視としきい値監視を組み合わせることで障害を予防する仕組みを実現しました。リソース使用量の傾向変化を検知し、設備増強の計画検討にも貢献してます。

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構想から運用まで：プロジェクトの鍵はPoC

AIは手段であり、AIの導入自体が目的にはなりえません。導入したAIが実業務に必要な精度で利活用でき、ビジネスの拡大や効率化に資することが目的です。

＠DeAnoSを活用していただくため、まずは要件の明確化とゴールを設定します。解決したい問題を明確にし、解決への道筋を立てます。問題の解決に弊社の＠DeAnoSがどのようにお役に立てるかをお客さまと議論し、ゴールを設定します。

PoC（Proof of concept：概念検証）フェーズでは、設定したゴールに対する道筋の実効性を検証します。実際の運用をイメージし、微修正を行いながら、達成精度とコストのバランスをとっていきます。＠DeAnoS 導入で解決できることを明らかにし、本ソリューションの導入価値をご判断いただきます。

その後、＠DeAnoS導入を目指して要件定義、開発・環境構築、フィールドテスト、運用へと進めます。

要件の明確化とゴールの設定、PoC、要件定義、開発以降のすべてのフェーズでお客さまをご支援いたします。