Azure SRE エージェントは、運用作業を安全に自動化し、作業の手間を軽減するため、チームはインシデントトリアージと手動 Runbook に費やす時間を減らし、構築に多くの時間を費やします。
監視ツール、インシデント プラットフォーム、ソース コード リポジトリを 1 つの自動化されたワークフローに接続します。 午前3時に何か問題が起きても、Grafana、PagerDuty、Slack を行ったり来たりする必要はありません。何が変わったのか、何に影響が出ているのか、次に何をすべきかといった答えが最初から含まれた、1つの調査ですべてを把握できます。
エージェントが変更を提案し、チームが承認します。 人によるサインオフなしでは、変更はデプロイされません。
エージェントが実行するあらゆる調査は、複数の会話をまたいで維持され、時間の経過とともに蓄積される組織の知見を生み出します。20人規模のチームであっても、そのシステムの仕組みを理解しているのがあなただけであっても同様です。
SRE エージェントの動作
Azure Monitor、PagerDuty、または接続された監視プラットフォームから、あなたの決済サービスに関するアラートが午前2時47分に発報されるところを想像してみてください。
数分で SRE エージェント:
- Application Insights にクエリを実行し、アラートの 40 分前に開始されたメモリ傾向を特定します
- 傾向と、2 時間前にGitHub リポジトリからのデプロイ イベントを関連付けます
- 特定のコミットを識別し、影響を受けるポッドを再起動し、メモリ スケーリングしきい値 (HPA) を調整する 2 つの軽減策を提案します。
- ServiceNow、PagerDuty、またはインシデントチャネルに、調査の完全な概要が事前入力されたチケットを作成します
通知は、提案された軽減策を示します。 オンコール エンジニアは概要を確認し、単一のアクションで承認します。Runbook は不要で、コンテキスト切り替えは必要ありません。 調査は、1 つのスレッドで 7 分で解決され、戦争室がなく、Grafana、PagerDuty、Slack の間でタブ切り替えが行われません。
Azure サービス管理機能
SRE エージェントは、チームが依存しているさまざまなAzure サービスを管理できます。
Compute services: Virtual machines, Azure App Service, Azure Container Apps, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, など。
ストレージ サービス: BLOB ストレージ、ファイル共有、マネージド ディスク、ストレージ アカウント。
ネットワーク サービス: 仮想ネットワーク、ロード バランサー、アプリケーション ゲートウェイ、ネットワーク セキュリティ グループ。
データベースサービス:Azure SQL Database、Azure Cosmos DB、PostgreSQL、MySQL、およびRedis。
監視および管理:Azure Monitor、Log Analytics、Application Insights、Azure Resource Manager。
runbook、subagent、agent hooks を使用して、SRE Agent を介し、あらゆる Azure CLI 操作を自動化できます。
主なユース ケース
インシデントの自動化: アラートが発生すると、エージェントは監視ツールにクエリを実行し、システム間でシグナルを関連付け、考えられる根本原因を特定し、軽減策を提案します。 このプロセスにより、平均復旧時間 (MTTR) が短縮され、サービスの可用性が向上し、障害パターンがインシデントになる前にキャッチされます。
スケジュールされたワークフローを自動化する: 定義済みのスケジュールに従って、プロアクティブな正常性チェック、コンプライアンス スイープ、および日常的な運用タスクを実行します。 接続されたインシデント プラットフォームまたは通知チャネルに結果が表示されます。
調査とアドバイス: 環境に関する自然言語の質問 ("過去 1 時間に何が変わったか" や "なぜこのサービスが機能低下しているのですか?" など) に質問し、ソース引用で根拠のある回答を得ます。
SRE エージェントのしくみ
SRE エージェントは、微調整された Azure の専門知識と完全なカスタマイズ機能を組み合わせています。 デフォルトでは、一般的な運用タスクに対してデフォルトでAzureリソースを理解し管理しています。
エージェントは、次の 5 つの拡張プリミティブを介して動作します。
スキル: カスタム コードを必要とせずにエージェントの運用範囲を拡張する、Marketplace Runbook やAzure CLI スクリプトなどの個別の機能。
サブエージェント: 特定の運用ドメイン用の専用エージェント。 6つの汎用サブエージェントが内蔵されています:Explore、Plan、CodeReview、Bash、Verification、GeneralPurpose。 エージェントは、調査、計画、レビュー、シェル、検証作業を組み込みおよびカスタムサブエージェント間で並列化できます。
Python ツール: 構成ではなくコードを必要とするシナリオのカスタム ロジック、データ変換、および API 統合。
MCPサーバー:40+マネージドコネクタ(Datadog、New Relic、Splunk、Elasticsearch、Dynatraceなど)や、Model Context Protocol標準を通じてカスタムツールに接続できます。
エージェント フック: 調査の前または解決後に、エージェントライフサイクルの定義されたポイントで実行されるイベントによってトリガーされる自動化。 2 種類の Executor がサポートされています。コマンド フックは確定的な CLI 操作を実行し、プロンプト フックは LLM で評価された構造化 JSON 出力を生成します。 フックを使用して、ポリシーの適用、テレメトリの出力、または外部承認ワークフローとの統合を行います。 エージェント フックを参照してください。
許可ゲートが5つのプリミティブすべてを支配しています。 この事前実行安全層は、実行前に提案されたすべてのツール呼び出しを評価します。 オペレーターは、完全に自動化されたワークフロー中でもチームが制御を維持できるように、人間による承認、ポリシー ルールの適用、または禁止された操作のブロックを要求できます。 コンプライアンスを可視化するために、独自の Application Insights インスタンスへのテレメトリ ルートを監査します。
RBAC スコープ、コスト属性、監査証跡パターンなど、完全なプリミティブ分類については、サブエージェントと拡張性とエージェント フックに関するページを参照してください。
決して離れない知識
すべての調査でエージェントに新しい何かが教えられます。そうでない場合でも、その知識は維持されます。 根本原因、解決手順、基本設定、運用パターンをキャプチャします。 システムのしくみを知っている唯一のユーザーであれば、単一障害点ではなくなりました。 チームの場合、新しいメンバーはより速く立ち上がり、誰がページングしたかに関係なく通話品質の一貫性を保ち、集団の専門知識が自動的に成長します。
Tip
チームの例: 新しいエンジニアがオンコールで参加します。 エージェントはデプロイ パターン、過去のインシデント、チームの手順を既に認識しており、1 日目から一貫した品質を提供します。
ソロの例: あなたは休暇に行きます。 エージェントが業務の状況を把握しているため、代わりに対応する人が一からやり直す必要がありません。
Integrations
Azure SRE Agent は、次の方法で運用エコシステムと統合されます。
監視と可観測性:
- Azure Monitor (メトリック、ログ、アラート、ワークブック)
- Application Insights
- Log Analytics
- Grafana
インシデント管理:
- Azure Monitor アラート
- ページャーデューティ
- ServiceNow
ソース管理と CI/CD:
- GitHub (リポジトリ、問題)
- Azure DevOps (リポジトリ、作業項目)
データ ソース:
- Azure Data Explorer (Kusto) クラスター
- モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー
通信と通知:
- Slack
- Microsoft Teams
概要
タスクのスケジュール設定、インシデントの処理、またはカスタム エージェントの構築によって、Azure SRE エージェントの使用を開始します。
スケジュールされたタスクを使用して、インフラストラクチャ コードを記述することなく、日常的な運用作業 (正常性チェック、クリーンアップ、コンプライアンス スイープ) を自動化します。
[ スケジュール タスク ] タブを選択します。
タスクの詳細を入力します。
タスクを実行するスケジュールを定義します。
タスクのカスタム エージェント命令を作成します。
[ スケジュールされたタスクの作成] を選択します。
接続されたインシデント プラットフォームまたは通知チャネルのスケジュールされたタスク 画面からの結果。
時間の経過に伴う値
SRE エージェントは、環境、パターン、運用履歴を学習するときに、段階的な価値を提供します。
| マイルストーン | 何が起きるか |
|---|---|
| 1 日目 | ツールを接続し、最初のインシデントをトリアージし、組み込みの Azure ナレッジからすぐに診断値を取得します。 |
| 第 1 週 | エージェントは、環境トポロジ、一般的な障害パターン、エスカレーションの基本設定を学習します。 調査はより速く、より正確になります。 |
| 月 1 | 制度的知識は蓄積する。 チームは、障害パターンが深刻化する前にそれを検知できると報告しています。 新しいチーム メンバーは、部族の知識を必要とせず、最初のオンコール シフトから貢献します。 |
Azure SRE エージェントを使用している組織は、初期パイロット全体の平均復旧時間と運用オーバーヘッドが大幅に削減されたと報告しています。
組織向けに評価する
チームを評価する場合でも、操作をソロで実行する場合でも、前のセクションのプログレッシブ値テーブルから始めます。 次に、以下を探索します。
| 資源 | 見つけたもの |
|---|---|
| 価格と課金 | 従量課金、無料利用枠の適用対象、キャパシティプランニング |
| セキュリティの概要 | データ処理、プライバシー、ネットワーク統合 |
| 作成と設定 | 計画的なパイロット導入の進め方 |
| チームのセットアップとロール | 管理者ロールと標準ユーザー ロール、段階的ロールアウト ガイド |
Considerations
Azure SRE エージェントを使用するときは、次の考慮事項に注意してください。
- チャット インターフェイスでサポートされている唯一の言語は英語です。
- Azure SRE エージェントがデータを管理する方法の詳細については、 Microsoft のプライバシー ポリシーを参照してください。
- 可用性は、リージョンとテナントの構成によって異なります。
- コストは使用量ベースです。 現在のレート モデルと Free レベルの詳細については、 価格と課金 に関するページを参照してください。
- 他の AI システムと同様に、SRE Agent によって間違った結論が生成されたり、環境に適用されない軽減策が提案されたりすることがあります。 承認する前に、常に提案されたアクションを確認してください。
エージェントを作成すると、次のリソースも自動的に作成されます。
- Azure アプリケーション Insights
- Log Analytics ワークスペース
- マネージド ID
これらのリソースは、エージェントの可観測性と ID 管理をサポートします。 Azure サブスクリプションで表示および管理できます。