ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境の規模と複雑さが増す中、データ保護と災害復旧の運用チームは、保護の健全性の監視、SLA の順守確認、アラートの解釈、障害調査などを複数サイトにまたいで行う必要があります。そうした情報は製品アラートやイベント、ドキュメントなどに散在しており、担当者はダッシュボードやレポートを行き来しながら手作業で状況を把握しなければなりません。特に障害やサイバーインシデント時には、不確実性のコストが大きくなるため、信頼できる明確な指針をすぐに得られる仕組みが求められます。
HPE Zerto は Amazon Bedrock を活用し、顧客のオンプレミス環境内で動作するエージェント型トラブルシューティングシステムを構築しました。Zerto はもともとサイバーレジリエンス、災害復旧、継続的なデータ保護を提供し、ランサムウェアや障害からの迅速な復旧を支援しますが、今回のシステムは自然言語での対話を通じて、運用上の問いから実行可能なインサイトまでを素早く導き出します。UI は既存の Zerto 管理コンソールに組み込まれ、チャット形式で利用できます。
AWS と HPE Zerto チームによる共同執筆記事では、システムは Zerto 製品内のポッドとしてオンプレミスにデプロイされ、Server-Sent Events によるリアルタイムストリーミングで調査経過を表示します。Amazon Bedrock を選んだ理由は、エンタープライズ向けのセキュリティとガバナンス、モデルの柔軟性、運用統合のしやすさです。コンテンツの安全性は Amazon Bedrock Guardrails で担保し、企業ポリシーやコンプライアンス、セキュリティ要件に沿うよう、推論の前後で出力を制限します。
アーキテクチャは、UI 層・エージェント層・インテリジェンス層・可観測性層から構成されます。エージェント層は Strands Agents フレームワークで構築され、オンプレミスのポッドとして実行されます。ローカルに保存されたセッション履歴、ローカル MCP サーバー経由で公開される ZVM API、Amazon Bedrock Knowledge Bases を利用した外部ドキュメントやラン�ックの取得が可能です。インテリジェンス層では、IAM ロールタグによるテナント単位のリクエストタグ付け、CloudWatch・DynamoDB・Lambda による割り当て制限、CloudWatch へのテレメトリ送信が行われます。
エージェントのフローは、オーケストレーターエージェントが複数のサブエージェントをツールのように使い分ける方式です。日常的な問い合わせは直接回答し、ログ分析を伴う複雑な障害調査は、該当コンポーネントに特化したサブエージェントに委譲します。各サブエージェントは独立したコンテキスト、専用システムプロンプト、専用ツールを持ち、推論負荷の高い処理にはより強力なモデルを使用します。最終的な応答は要約されたレポートとして親エージェントに返され、生ログや調査過程で親のコンテキストが肥大化するのを防ぎます。ZVM エージェントはサービスクラッシュやネットワーク、アップグレード失敗などの ZVM 関連トラブルを、VRA エージェントは複製エンジンに関わるレプリケーション遅延やサイト間通信などのトラブルを担当します。
開発にあたっては、モデル選択、評価方法、オンプレミスデプロイの制約という複数の課題がありました。PoC ではまず高性能な大型モデルで実現可能性を確認し、その後 Strands Agents Evals SDK と PyTest を使った評価機構を導入して、より高速・低コストなモデルを含めて比較した結果、最終的に複数モデルを組み合わせる構成を採用しました。評価は基本クエリ、マルチターン会話（ユーザーシミュレーターによる完全な会話評価）、動的テストの 3 種類を作成し、各テストで応答・軌跡・レイテンシー・トークン使用量の 4 つの観点から判定します。また、DR インフラはエアギャップや低レイテンシー、データローカライゼーション要件が厳しいことが多いため、エージェントランタイムは完全に ZVM アプライアンス内で動作させ、AWS へ送信するのはモデル推論とナレッジベースへの問い合わせのみとしています。
HPE Zerto はこのシステムにより、運用効率の向上と復旧準備態勢の強化を実現しました。回答をライブな環境データと信頼できる製品ドキュメントに基づかせることで、運用上の質問への回答、障害調査、根本原因の特定、優先して対処すべきリスクの把握を支援します。2026 年第 2 四半期のリリース以降、HPE Zerto 顧客の 20% 以上がこのエージェント型システムを導入して積極的に利用しており、本番利用では、対象ワークフローのサポートチケットが 10% 減少しています。担当上級ソフトウェアエンジニアである Shahak Gabay 氏は、Strands Agents によってエージェント構築の複雑な作業が省かれ、評価と可観測性が組み込まれているため、これまで試したどのフレームワークよりも速く開発できたと述べています。