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スマートAIアシスタントがO&Mをいかに簡素化するか？

2025-08-19

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O&MインテリジェンスのためのAIアシスタント

この機能は、主に3つの機能によって効率を高める：

しぜんげんごそうごさようサーバーの負荷ピークを表示する」などのコマンドを入力すると、システムが自動的に特定のコマンドに変換する。
マルチモデル対応GPT-4o（複雑な分析）やGemini（高速応答）など、タスクのタイプに応じて最適なモデルをインテリジェントに選択。
文脈理解例えば、"エラーログを分析する "の後に "修正を提案する "といった具合です。

典型的な適用シナリオとしては、Kubernetes Podの異常の自動トラブルシューティング、ログ分析レポートの生成、監視データに基づく容量拡張の推奨などがあります。テストデータによると、コマンドラインによる手動操作時間を約60%短縮でき、特にマルチ環境混在の運用・保守シナリオに適している。

この答えは記事から得たものである。Wuhr-AI-ops：インテリジェント・オペレーション・マネジメント・プラットフォームについて

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