この記事では、Azure Monitor の問題と調査の責任ある使用について説明します。
Azure Monitor の調査 (プレビュー) とは
Azure Monitor の調査は、IT 運用チームがインシデントを効率的に検出、トラブルシューティング、解決するのに役立つ高度な AIOps ソリューションです。 AI と機械学習を使用して調査プロセスを自動化し、プラットフォーム メトリックやカスタム メトリックなどのデータに基づいて問題の軽減のための分析情報と推奨事項を提供します。 Azure Monitor の調査のしくみの概要と機能の概要については、Azure Monitor の問題と調査の概要を参照してください
Azure Monitor の調査 (プレビュー) の結果は信頼できますか?
Azure Monitor の調査は、アクセスできるデータとコンテキストに基づいて、可能な限り最良の提案を生成するように設計されています。 ただし、AI を利用するシステムと同様に、応答が必ずしも完璧であるとは限りません。 Azure Monitor の調査によって生成された結果は、Azure 環境にデプロイする前に慎重に評価、テスト、検証する必要があります。
Azure Monitor の調査 (プレビュー) では、Azure 環境のデータはどのように使用されますか?
Azure Monitor の調査では、Azure 環境内のデータを分析して応答を生成します。 Azure Monitor の調査では、アクセス権を持つリソースにのみアクセスでき、実行するアクセス許可を持つアクションのみを実行できます。Azure Monitor の調査は、Azure Role-Based アクションコントロール、Privileged Identity Management、Azure Policy、リソース ロックなどの既存のアクセス管理コントロールの制約内で動作します。
Azure Monitor の調査 (プレビュー) で収集されるデータ
Azure Monitor の調査では、基になる AI モデルをトレーニングまたは改善するために、ユーザーが指定したプロンプトやその独自の応答は使用されません。 セッションの数、セッション期間、選択したスキル、フィードバックなどのユーザー エンゲージメント データは、Microsoft のプライバシーに関する声明 と明示的なユーザーの同意に従って、Microsoft の製品とサービスを改善するために収集される場合があります。
予期しないまたは不快なコンテンツが表示された場合はどうすればよいですか?
Azure Monitor の調査の開発は、 AI の原則 と 責任ある AI Standard によって導かれます。 お客様が不快なコンテンツに触れないようにすることを優先しています。 ただし、それでも予期しない結果が表示されることがあります。 このようなコンテンツを防ぐために、技術の向上に継続的に取り組んでいます。
Azure Monitor の調査 (プレビュー) が提供する情報はどの程度最新ですか?
Azure Monitor の調査では、利用可能な最新のデータを使用して最新の情報を提供します。 監視システムに入ってくるデータには多少の遅延がある可能性がありますが、通常は最新の情報が提供されます。
すべての Azure サービスと Azure Monitor の調査 (プレビュー) の統合レベルは同じですか?
いいえ。 この目標は、Azure Monitor 調査とすべての Azure サービスの同じレベルの統合を提供することです。 Microsoft は、Azure Monitor の調査とより多くの Azure サービスの統合を追加するために継続的に取り組んでいます。
Azure Monitor 調査 (プレビュー) の開発における公平性に関する考慮事項は何ですか?
公平性は、Azure Monitor 調査の開発の中核部分です。 さまざまなシナリオと入力データ型間で一貫したパフォーマンスが重要です。 システムは、回答の信頼性に関するログの確率の監視や正しくない出力のチェックなど、公平性の害について評価されます。 有害なテキストが生成されるのを防ぎ、AI がタイムアウトやサービス利用不可などの問題に遭遇したときにフォールバック オプションが確実に適用されるようにするための対策が講じられます。
Azure Monitor の調査 (プレビュー) をワークフローに統合する方法
Azure Monitor の調査を運用に効果的に統合するには、その機能と制限事項を理解することが重要です。 実際の環境のデータを使用してテストすると、そのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 SRE がシステムの意図した用途、操作方法、自動出力に対する人間の判断に依存するタイミングでトレーニングされていることを確認します。 このバランスの取れたアプローチは、監視と制御を維持しながら、Azure Monitor 調査の利点を最大化します。