AIを活用した効率的なインシデント対応
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はLeveraging AI for efficient incident responseの解説記事となります。
Metaは新しいAI支援の根本原因分析システムを使用して、システムの信頼性調査を効率化しています。このシステムは、ヒューリスティックベースの検索と大規模言語モデル（LLM）ベースのランキングを組み合わせることで、調査中の根本原因の特定を迅速化します。この記事では、Metaがどのようにしてこの新しいシステムを活用してインシデント対応を改善しているかを紹介します。
Metaでの調査の重要性
調査の効率化とAIの役割
調査はシステムの信頼性を確保するための重要な部分であり、問題を迅速に解決するためには根本原因を特定することが必要です。しかし、モノリシックなリポジトリに依存するシステムでの問題の調査は、多くの変更が関与するため、スケーラビリティの課題が生じます。AIを活用することで、このプロセスを効率化し、必要な時間を短縮し、対応者がより良い判断を下せるようにします。
根本原因の特定に向けたアプローチ
ヒューリスティックベースの検索とLLMベースのランキング
Metaのシステムでは、ヒューリスティックベースのリトリーバーを使用して、数千の変更から数百の変更に検索スペースを絞り込みます。その後、LLMベースのランカーシステムを使用して、これらの変更の中から根本原因を特定します。実際の運用では、これにより調査の開始時点での根本原因の特定が42%の精度で達成されています。
モデルのトレーニングと将来の展望
Llama 2モデルの微調整と今後の方向性
Metaは、Llama 2（7B）モデルを微調整し、過去の調査データを使用して根本原因分析（RCA）を支援する能力を向上させました。このモデルは、過去の調査から収集した5,000以上の指示チューニング例を含むデータセットを使用して訓練されており、調査開始時点での情報密度が低い状況でも優れたパフォーマンスを発揮します。
まとめ
AI技術の活用により、Metaはインシデント対応の効率を大幅に向上させています。このシステムは、インシデントの根本原因を迅速に特定し、エンジニアのオンボーディングや根本原因の隔離などのタスクに役立っています。今後、Metaはこのシステムの能力をさらに拡張し、フルワークフローの自動実行や結果の検証を行う機能を追加する予定です。