Grafana Assistant Investigationsによる根本原因の自動発見と修復
Grafana Assistant Investigationsを使用すると、インシデントを自動的に発見し、根本原因の特定に役立てることができます。そして最近、Grafana Cloudが提供するこのAI機能に大規模なアップグレードが実施され、AIが導き出す調査結果に対してさらに確信を持てるようになりました。
この機能の裏側で行われた開発の取り組みについては、私たちの新しいエンジニアリングブログ「Unprompted」で詳しくお読みいただけます。同ブログでは、ハーネス・エンジニアリング、コンテキスト（文脈）の圧縮、ベンチマーキング、そして長時間実行されるセッションにおいてエージェントを確実に稼働させ続けるための手法について掘り下げています。一方、本記事では、このプロダクトの最新バージョンを他の機能と組み合わせて、どのように最大限活用できるかに焦点を当てます。
現在パブリックプレビュー版として提供されているAssistant Investigationsが、インシデント対応の改善にどのように役立つのか、そしてGrafana Cloud上で大規模な「ヒューマン・オン・ザ・ループ（人間がループに介在する）」の自動修復ワークフローをどのようにして独自に実行できるのかについて、ぜひこの先をお読みください。
Assistant Investigationsであらゆる事象を調査する
Investigationsの核心は、オブザーバビリティ領域や開発ライフサイクルにおけるあらゆる事象を調査できる、高感度かつ高度にチューニングされたバックグラウンドエージェントである点にあります。これは、問題を発見し、検証するためのツールとして機能します。
- セットアップの計装ギャップの発見: メトリクス、ログ、トレース、プロファイル、サービス、ラベルを調査するようAssistant Investigationsに指示し、それらをコードと関連付けて、セットアップの改善点を見つけ出します。
- パフォーマンス低下基準の定義と評価: 満たしたい特定の基準を捉えるスキルをGrafana Assistantで構築します。そのスキルに基づいてAIを活用した調査をスケジュールし、運用パラメータ内に収まっているかどうかのレポートを毎日受け取ります。
- プロファイルを活用したPR作成によるソフトウェアの高速化: ログインや登録サービスのプロファイルを調査し、レイテンシを改善することを目的としたAI調査を開始します。テレメトリデータの相関関係に基づいて、GitHubにIssue、PR、PRドラフト、またはブランチとして改善案が投稿されます。
- サービス横断でのユーザー離脱率の分析: データが利用可能である限り、Assistant Investigationsはビジネスメトリクスも調査できます。
これにより、チェックアウトプロセスにおける高いレイテンシとチャーンを関連付けたり、決済プロバイダーでのタイムアウトとチャージバックを関連付けたりすることが可能になります。ビジネスへの影響、価値の獲得、そしてテレメトリの間の点と点を結びつけることができます。
Assistant Investigationsを特定のニーズに合わせてカスタマイズする
Assistant Investigationsは、Grafana Assistantと同様に完全なカスタマイズ性を提供します。また、当社の「ビッグテント」の哲学に従っているため、お好みのツールやエージェントを使用することができます。例えば、以下のようなことが可能です。
- 自動承認されたツールが組み込まれたskills を使用し、それらを自動で発見して利用させる。
- MCPサーバー統合を利用してスタック全体をGrafana Cloudに結びつけ、Assistant Investigationsに必要なすべてのシステムへのアクセス権を付与する。
- GitHubやGitLab経由でコードに接続する、SnowflakeやSalesforceからビジネスデータを取り込む、LaunchDarklyで機能フラグを確認する、あるいはJenkinsでCI/CDを管理する。
Assistant Investigationsの一般的なユースケース
次に、Assistant Investigationsが皆様のオブザーバビリティ実践において非常に価値のあるものとなるユースケースをいくつか見ていきましょう
複数人で問題に取り組む（マルチプレイヤー化）
Assistant Investigationsを使えば、一人で問題に取り組む必要はありません。オンコール担当の同僚が問題の調査を開始し、別のチームを呼び出した場合、そのチームは簡単に会話に参加できます。彼らは調査内容を呼び出し、方向性を指示し、追加の質問を行い、あるいは貴重なコンテキストを提供することができます。Assistantのworkspaceとキャンバス機能を使用することで、複数のユーザーが関連情報を書き留めることができ、インシデント対応中や事後に調査をレビューする誰もが状況を把握できるようになります。
アラートやインシデントと連携して対応を迅速に開始する
インシデントは予定通りには発生せず、システムを復旧させる必要があるときには一分一秒が争われます。Assistant Investigationsは、Grafana AlertingやGrafana Cloud IRMと簡単に統合でき、アラートの発火時やインシデントの宣言時に調査を自動で開始させることができます。GitHub、GitLab、またはCursorを設定していれば、ループを閉じてPRを自動的に作成することも可能です。また、同僚に自動修正のレビューを促すよう、グループチャンネルにSlackメッセージを送信するようにAssistantを設定することもできます。 Alertingの送信Webhookを使用すると、ホスト型MCPサーバーやgcx経由でGrafana Cloudにアクセスできる別のエージェントにPOSTリクエストを送信することで、カスタマイズをさらに進めることができます。これにより、必要な方法でアラートに対処するためのエージェント型ワークフローを開始できます。そして、次にアラートが発火し、調査結果が誤検知（フォールス・ポジティブ）だった場合は、Assistantにアラートを改善するよう依頼するだけですみます。
一晩で変更された内容をキャッチアップする
エージェント型コーディングのおかげで、ソフトウェアはかつてないほど速く動いており、私たちも皆様と一緒に速く動くためにここにいます。automation capabilitiesを使用すると、時間ベースで構造化された調査を開始し、そのレポートを個人のSlackやチャンネルに送信させることができます。システムが壊れたときに、ユーザーから最初に報告されるような事態は避けましょう。適切なアラートを設定していなくても、次にチェックアウトサービスでレイテンシやチャーンが増加したときには、より早く検知できるようになります。また、GitHubやGitLabの統合を設定していれば、Slackから直接修正用のPRを作成することも可能です。
エコシステム全体における一つのピース
ここからは、Assistantエコシステムがいかに多機能であるか、そしてAssistant Investigationsがそこにどう組み込まれるかを強調する実践的な例を見ていきましょう。まだAssistantを使用していない場合は、これを読んで何ができるのかを把握してください。すでに使用している場合は、ご自身の環境で同じ手順を試すことができます。
これを行うには、専用ページから複数のAssistantの会話を管理できるワークスペース機能を使用します。
- 任意のサービスについて質問します。
- この例ではデモ用の決済サービスを選択しましたが、AssistantおよびAssistant Investigationsをサポートするように有効化されているサービスであれば、どのサービスでも実行できます。
- サービスを探索し、そのためのスキルを作成するようAssistantに依頼します。
おめでとうございます。最初のスキルでAssistantをカスタマイズできました！次回決済サービスについて会話する際には、このスキルからのコンテキストが引き継がれます。
次に、そのスキルをAssistant Investigationsで再利用してみましょう。
- Assistant > Settings > Integrations > IRM webhooks に移動し、Assistant Investigationsを実行させたいインシデントやアラートに対して設定を行います。
- Assistant > Settings > Custom rules に移動し、Investigationsにスコープを絞ったルールを追加します。これは、AI支援による調査が開始されたときに常にスキルを検索し、サービスに関連するスキルを選択するように指示するものです。
これで、Assistant Investigationsがトリガーされるたびに、それがあなたのランブックに従うことが保証されます。 注：カスタムルールやスキルは「自分のみ（Just me）」または「全員（Everybody）」に設定できます。「全員」に設定すれば、他のメンバー自身で何も設定しなくても、あなたのセットアップから全員が恩恵を受けることができます。一度設定すれば、それはスタック全体に適用されます。
最後に、いくつかの自動化を重ねてみましょう。
- スキルを使用し、毎朝午前8時に実行される自動化を作成するようAssistantに依頼します。
- SlackのDMを送信するように指示します。 これ以降、毎朝午前8時にスキルが実行され、異常な発見があればすべて報告されます。
注：私の例では、Assistantが必要に応じて特定の部分の設定を積極的に支援してくれることを強調するため、あえてSlackを接続しませんでした。
これは、AssistantとAssistant Investigationsを使用できるすべての方法のほんの一例にすぎません。さまざまな機能を組み合わせて試してみることで最高の結果が得られるので、ぜひ今日からテストを始めてみてください！
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