【#も読】The Future of Site Reliability: Integrating Generative AI into SRE Practices（@isaoshimizu）

障害の予測

障害が起きる前に予兆に気づければ、障害を未然に防ぐことができるかもしれません。人間がリアルタイムに予兆に気づくのは難しいですが、生成AIを使うことで、過去のデータから障害の予兆を学習し、リアルタイムで監視することが可能になります。これにより、障害が発生する前にアラートを出すことができるようになります。ログ、メトリクス、システムアラートといった大量のデータを生成AIが分析し、ダウンタイムを発生させる前に異常を検知することができます。

人間がメトリクスのグラフやログを確認してエラー数の増加に気づき、対応することもありますが、その時点ですでに障害が発生していることが多いです（私の経験上も）。しかも、障害が発生してからそれなりの時間が経過していることが普通で、これを生成AIによって影響が軽微なうちに検知できるようになると、障害の影響を最小限のうちに解決できるようになりそうです。

インシデント対応

すべての障害を未然に防げることに越したことはありませんが、恐らくそんなことはないでしょう。もし障害が発生した場合、生成AIに現状を分析できるデータを与えられれば、根本的な原因を素早く特定できるかもしれません。生成AIをうまく活用することで、過去のインシデントのデータを学習し、類似のインシデントを特定し、解決方法をさっと導くことができます。これにより、インシデントの解決時間（MTTR）を短縮することができるかもしれません。