- システム管理者やインフラエンジニア
- IT運用担当者
- 製造現場で設備の予防保全に携わる技術者
ChatGPTに入力するプロンプト例：
"リソース不足の予兆を検知するための効果的な方法を教えてください。CPUやメモリ使用率の監視のポイントや、AIを活用した予兆検知の具体例を含めて説明してください。"
プロンプト例の出力想定：
リソース不足の予兆検知には、CPUの稼働率やメモリ使用量、ディスクI/O、ネットワークトラフィックなどのリソースを継続的に監視することが重要です。これらが通常の範囲を超えて緩やかに上昇すると、将来的なリソース枯渇の兆候となります。特に、CPU使用率の慢性的な高騰やメモリの非定常的増加は障害リスクの前触れです。ネットワークトラフィックの異常もボトルネックやセキュリティ問題の兆候となります。これらのデータは統計解析や機械学習などAI技術を活用して、時系列の変化パターンを学習し、「いつもと違う」状態を早期に検知します。例えば、機械学習モデルは過去の正常時データから逸脱する異常振動や温度上昇などもリアルタイムに監視し、予防保全を可能にします。結果として、突発的なシステム障害の回避、安定した運用、計画的なリソース拡張やメンテナンスに繋がります。
