ストレージブロックヘッドチャットボットは、管理者の業務効率化に貢献するものとして、私たちの将来像に浮かび上がっています。ネストされたドリルダウン画面を備えたGUIではなく、新しい形式のコマンドラインインターフェース（CLI）で作業を行うようになります。ただし、これはチャットボットへのチャットラインインターフェースです。
アレイベンダーのTintriは、リアルタイムコラボレーションアプリSlackを実際に利用し、TintriBot（Tbot）でこれを実現する方法を示しています。これは、Lotus Notesのアップデート版と大まかに考えてみてください。テキストクエリに回答するSlackbotが搭載されています。
さて、このやり取りが示すように、Slackbot は愚かです。
メッセージ@slackbot chris_mellor [11:46 AM] slackbotはどのように機能しますか
slackbot [午前11:46] 申し訳ありません、わかりません！簡単なキーワードをいくつか入力すると、簡単に理解できることもあります。または、ヘルプセンターでさらにサポートを受けることもできます。
これはSlackbotのコードが限られているためです。Tintri Botは、Tintri管理画面内のテキストコマンドを理解できるように書かれています。以下はSlothuus.netの例です。
Tbot は MySQL 仮想マシン (VM) を作成しました。IP アドレスで識別される VM のスナップショットを作成したり、VM のサービス品質 (QoS) を設定したりすることができます。
ここまでは順調ですね。でも、もしさらに3つの方法で実現できたらどうでしょう？1つ目は、Tbotに音声で指示を出すこと。2つ目は、Tbotに音声で質問することです。「Tbot-Alexa、T3500の状態はどうですか？」
ここで何が起こる必要があるでしょうか?
音声コマンド
Amazon の Alexa インターフェイスが使用されると仮定すると、Tintri は Amazon の Alexa 音声インターフェイス/出力システムにスキルを提供する必要があります。
Amazonは次のように述べています。「ユーザーがAlexa対応デバイスに話しかけると、その音声はクラウド上のAlexaサービスにストリーミングされます。Alexaは音声を認識し、ユーザーの要望を判断後、ユーザーのリクエストを満たす特定のスキルに構造化されたリクエストを送信します。すべての音声認識と変換は、クラウド上のAlexaによって処理されます。」
上記の例を再利用すると、Tbot-Alexaは「MySQL VMを作成」という音声を聞き取り、それをテキストに変換してTintri APIを使用してTintriシステムに送信します。これは、SlackのTbotが受信したテキストをAPIを使用してTintri管理ソフトウェアに送信するのと同じです。
TintriシステムはVMを作成し、ユーザーにステータスメッセージを返します。「チケット: 1005、コマンド Create mysql、リクエスト概要: VMを作成中...」というメッセージがTbot-Alexaにルーティングされ、概要テキストを読み上げます。これでは非常にぎこちない印象を与えてしまいます。音声テキストを送り返す方が適切です。例えば、次のような内容です。
- 「MySQL VM 作成要求を受信しました。」
- 「VMを作成しています。」
- 「VM を起動しています。」
- 作成されました。ログインにはIPアドレス10.145.1,127を使用してください。
正式なメッセージをTbot-Slackなどのログファイルに送信して、連続した永続的な記録を残します。これがどのように機能するかは、実際に確認してみてください。
Tbot-Alexaの入力デバイスハードウェアは携帯電話やEchoのような製品で、音声認識AIはAlexa、Cortana、Google、Siriなど、どれでも構いません。ここで私が検討している全体的な設計においては、どれが重要かは重要ではありません。音声認識品質、ライセンス体系、コストなどを考慮して、用途に最適なものを選んでください。
Tbotに関しては、Alexaフロントエンドからコマンドを受け取り、それに対する応答を出力します。TbotのコードスタックにおけるリクエストIOの下流部分はほとんど変わりません。ただし、質問に関しては大きく異なります。
質問
そこで私たちは「Tbot-Alexa、T3500 の状態はどうですか?」と尋ねます。Tbot-Alexa はこれをテキストに変換し、Tintri の管理ソフトウェアにコマンドを送信して概要レポートを作成し、それを Tbot-Alexa に返します。
しかし、Tbot-AlexaとTintri管理ソフトウェアは「T3500」の意味を理解し、合意する必要があります。IPアドレスを使用する必要があるかもしれません。出力されるサマリーレポートは簡潔で要点を押さえたものでなければならず、「T3500はリソース使用率77%で稼働しており、黄色の警告が3つあります」といったように読み上げられる必要があります。
当然、こう尋ねられるでしょう。「アンバー警告とは何ですか?」
Tbot-Alexaは、ここでのコンテキスト、つまり、アンバー警告が現在お使いのT3500アレイに関するものであり、他のユーザーのものではないこと、そしてそれが過去のものではなく、現在のアンバー警告であることを理解する必要があります。これはMySQL VMを作成するよりもはるかに困難です。音声コマンド入力を使用する場合、Tbot-AlexaはTbot-slackよりも複雑になる必要はありません。
しかし、音声による質問入力の場合、Tbot-Alexa は追加の質問の文脈を理解するために独自の AI スキルを必要とします。
Tbot-Alexaがオレンジ色の警告に関する質問に次のように答えたとします。「2つのオレンジ色の警告はファンの性能低下に関するもので、交換部品が到着中です。1つは原因が特定されていませんが、傾向推定によると10日以内にデバイスが故障する可能性があります。」
Tintriの管理ソフトウェアがどのようにしてそのような出力に必要なデータを提供できるかは分かりました。しかし、その後に続く疑問が残るかもしれません。
「Tbot-Alexa、何か提案はありますか？」
Tintriの予測分析ソフトウェアは、既に数十億ものアレイセンサーデータポイントをマイニングし、問題のデバイスコンポーネントに関するデータを保有している可能性があります。この質問をコマンドに変換し、分析検索をリアルタイムで実行することで情報を提供し、「このようなデバイスの87%は、アレイ冷却ブロックの近くに設置された際に問題が発生しています」といった回答を導き出すことができます。
Tbot-Alexa 音声インターフェース レイヤーで動作するビッグ データ製品センサー データ分析と機械学習を組み合わせることで、コマンドや質問を処理して管理スタッフに役立つデータを生成できる、管理スタッフが使用できる音声インターフェースを作成できます。
封筒裏のゴロゴロ
これはあくまでも私の勝手な推測です。空想的ではありますが、あまり突飛な話ではないと思います。現実的でしょうか？音声操作によるシステム管理チャットボットが登場するでしょうか？それとも、Alexaにキッチンの電気をつけてと指示するのとは全くかけ離れており、あまりにも馬鹿げているのでしょうか？
質問: 「ねえ、Tbot-Alexa、これは現実的ですか?」
回答: 「申し訳ありませんが、わかりません！簡単なキーワードをいくつか入力していただくと、簡単に理解できる場合があります。または、ヘルプセンターでさらにサポートを受けることもできます。」
素晴らしい。®
