(本記事は、こちらのBlog記事の翻訳です)

サービス認識型の構成管理データベース (Configuration Management Database、CMDB) を構築すると、IT 全体のワークフローを大きく改善することができます。サービスコンテキストがあれば、ServiceNow の IT Service Management (ITSM) やIT Operations Management (ITOM)、Security Operations (SecOps)、Governance, Risk, and Compliance (GRC)、Application Portfolio Management (APM) といった製品をより強力に活用できるようになります。特に、サービスやアプリケーションコンテキストに基づくデータは、ITSM やCustomer Service Management (CSM) を用いた AI 主導型のサービスオペレーションを実現する上で重要な第一歩となります。ITOM Visibility の一機能である Service Mapping を通じて、IT インフラをアプリケーションサービスにマッピングできます。このとき、トップダウン型のマッピングにより、URL エントリーポイントとインフラの関係を特定できます。加えて、タグベースのマッピングにより、クラウドとコンテナのマッピングを簡素化できます。

Quebec リリースにて、機械学習 (Machine Learning、ML) を活用した Service Mappingが初めて導入され、サービスコンテキストの構造化を迅速に行えるようになりました。この機能は続く Rome リリースでさらに強化され、適宜定義したグローバルポリシー・ローカルポリシーに基づいて、ML ベースで提案されたサービスマップを自動承認できるようになっています。このとき、ML は検出されたマシンデータを分析してプロセスクラスターを作成し、さらにトラフィックのフィンガープリントに基づいてサービスマップの接続を提案します。ML ベースのマッピングは、トップダウンマッピングと併用できます。ただし、トップダウンマッピングや ML ベースのマッピングのためにエントリーポイントは適宜追加する必要があります。

そして、最近のストアリリースにて、Automated Service Suggestions 機能が新たに加わりました。この機能は、接続関係が明らかでない接続を自動検出し、ML ベースの高度なクラスタリングに基づいてサービスマップを提案します。サービスマッピングのアナリストは、この提案をプレビューし、1 クリックでサービスマップを作成できます。エントリーポイントは、バックグラウンドで自動的に解釈され、選択したサービスマップに追加されます。