株式会社エージーネディア、Prometheus向けAIネットワーク故障予兆検知システム「KIZASHI」を公開

ネットワーク障害を「起きてから検知する」から「起きる前に予測する」へ。既存の監視基盤を活用し、インフラ運用の予防保全を支援

株式会社エージーネディアは、Prometheus向けAIネットワーク故障予兆検知システム「KIZASHI」をオープンソースとして公開しました。過去の監視データをAIで分析し、異常検知、性能劣化のトレンド予測、故障リスクの推定を通じて、ネットワーク障害の早期発見と予防保全を支援します。既存のPrometheus、Grafana、Alertmanagerなどとの連携により、従来の監視環境を活用しながら、インフラ運用の高度化と運用負荷の軽減を目指します。

GitHub：https://github.com/itanaka66/KIZASHI

ネットワーク障害を未然に防ぐ予防保全へ。既存の監視環境を活用し、異常検知と性能劣化の予測を実現

株式会社エージーネディアは、Prometheus向けAI故障予兆検知システム「KIZASHI（兆し）」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開しました。

KIZASHIは、Prometheusが収集するネットワークやインフラの監視データを分析し、適応型しきい値による異常検知、性能劣化のトレンド予測、しきい値到達時期の推定、故障確率の算出などを行うシステムです。

既存のPrometheus、Alertmanager、Grafanaなどの監視環境を大きく変更することなく、予測結果を既存の監視・通知基盤に組み込めることを特長としています。ネットワーク障害の早期発見と計画的な保守を支援し、ITインフラ運用の高度化を目指します。

公開リポジトリ： https://github.com/itanaka66/KIZASHI

KIZASHIの主な特長

適応型しきい値による異常検知：過去のデータから時間帯や曜日ごとの通常パターンを学習し、固定しきい値だけでは捉えにくい変化を検出します。

トレンド予測：通信インターフェースの利用率、エラー率、光トランシーバーの受信光パワーなどの推移を分析し、設定したしきい値への到達時期を推定します。

多変量異常検知：複数の指標を組み合わせ、個別の指標だけでは見つけにくい異常の検出を支援します。

故障確率の推定：故障に関する情報や学習データを活用し、機器の故障リスク評価を支援します。

既存監視基盤との連携： PrometheusのHTTP APIからデータを取得し、予測結果をPrometheus形式のメトリクスとして公開します。

OSSによる拡張性： GPL-3.0-or-laterライセンスでソースコードを公開し、利用者が自らの環境に合わせて検証・拡張できるようにしています。