背景
2024年7月、CrowdStrikeは大規模な障害を経験しました。新しいWebアプリケーションファイアウォール（WAF）のルールが原因で、CPU使用率が100%に達し、多くのユーザーに502エラーが発生しました。この障害により、トラフィックが一時的に82%減少する事態となりました。
502エラーは、ゲートウェイまたはプロキシサーバーがリクエストを処理する際に上流サーバーから無効な応答を受け取った場合に発生します。これにより、ウェブページが正しく表示されないことが多いです。
被害を受けた日本の企業
今回の障害により、多くの日本の企業も影響を受けました。特に、eコマースサイトやオンラインサービスを提供する企業では、アクセスが一時的に遮断され、顧客への影響が大きかったと報告されています。ユニバーサル・スタジオ・ジャパンではレジの販売記録を管理するPOSシステムに障害が発生し園内ほぼすべてでお会計ができない被害が出たそうです。
AIの役割
この障害を通じて、AIがどのように障害管理や予防に役立つかを考えてみましょう。
リアルタイム監視と予測分析
AIを利用したモニタリングシステムは、異常なパターンをリアルタイムで検出し、早期に問題を警告することができます。もし事前に異常を検知していれば、より迅速な対応が可能だったかもしれません。AIによる予測分析は、障害の発生を未然に防ぐための重要なツールとなります。
自動デプロイとテスト
AIを活用した自動デプロイメントプロセスは、ソフトウェア更新のリスクを最小限に抑えます。AIによるシミュレーションテストで潜在的な問題を事前に発見し、障害を未然に防ぐことが期待されます。このプロセスにより、開発チームは安心して新機能をリリースすることができます。
ユーザー影響の最小化
障害発生時には、AIを用いてトラフィックのリダイレクトや負荷分散を自動的に行うことで、ユーザーへの影響を最小限に抑えることが可能です。CrowdStrikeもこの技術を導入することで、将来的な障害時の対応力を強化できます。
今後の展望
CrowdStrikeは、今回の障害を教訓に、AI技術を活用した新たな対策を導入することが期待されます。具体的には、AIを用いた異常検知システムの強化や、自動テストプロセスの改善などが考えられます。
この事例から、AIが障害管理において重要な役割を果たすことが改めて示されました。今後も、AI技術を活用した障害予防と対応の進化に注目していきたいと思います。
