ストレージ管理の自動化に対するITエキスパートの姿勢と認識を把握し今後の動向を分析したレポートです。

＜IT管理の自動化において、機械学習（ML）、人工知能(AI) が果たす役割の増大＞

• インテリジェント・インフラストラクチャ、AIOps、「自動運転 IT」、プライベートクラウドなど、名称はさまざまですが、目的はすべて同じで、ML、ワークフロー自動化、Infrastructure as Code機能をシステムに組み込み、人手を介さずにリアルタイムで自動的に変更を行い、将来の要件を予測・調整できるようにすることです。
• 日常的なIT管理に関わる単純作業を減らし、プロセスを劇的に高速化できます。最終的な目標は、自己最適化を自動的に継続することです。

＜考慮しなければならない点＞

• 最新のAI/MLを搭載したインテリジェントな自動化ソリューションは信頼できるのか？
• ストレージ管理など、リソース、コスト、SLAに関するプレッシャーが大きな分野に導入する準備は十分でしょうか。
• 完全な自動化を信頼して中核的なビジネスサービスに導入できるでしょうか。それとも、依然として管理スタッフが細かく作業を指示する必要があるのでしょうか。

こうした疑問に答え、IT自動化、特にストレージ管理の自動化に対するITエキスパートの姿勢と認識を把握するためにオンライン調査を実施し、さまざまな企業・組織の171名の方から回答をまとめた資料です。