ネットワークの謎を解く: リバースエンジニアリングの技術
ネットワークの謎を解明する: リバース エンジニアリングの技術 ネットワークにおいて、リバース エンジニアリングとは、何かがどのように構築されたかを調べてそれをコピーしようとすることではありません (ドイツのエニグマ マシンのように...)
正直に言うと、ハイブリッド ネットワークのトラブルシューティングを手動で行うのは面倒で時間がかかります。すべての問題は、あたかもその問題が以前に発生していないかのように対処され、さまざまなネットワーク エンジニアが、専門知識と経験に基づいて、同様の問題に対して異なる解決策を適用します。その結果、今日のネットワークのトラブルシューティングは科学というよりも芸術のようなものになり、それ自体が重大な問題になります。さらに悪いことに、エスカレーション エンジニアの数は限られており、限定されたコンテキスト、ワークフローの課題、さまざまなアプローチのため、担当する場合は初期調査の手順を繰り返す必要があります。
適例： ある有名な電気自動車メーカーは、他の IT 部門からの特定のネットワーク データに対するサービス リクエストに圧倒されていました。たとえば、セキュリティ チームや IT インフラストラクチャ チームは、多くの場合、カメラなどの特定のデバイスが接続されているスイッチ ポートを把握したり、追加のデバイスを導入できるように使用されていないポートを見つけたりする必要がありました。次に、毎週のデバイス変更リクエスト、パスワードのローテーション、ハードウェアの更新を常に把握することが困難でした。他の IT 部門からの絶え間ない要求の流れに対応しながら、これらすべてを実行し続けてビジネスをサポートすることは、大変な作業でした。
現在、サービス チケットの量が膨大であり、それらを処理する NOC 担当者の数が横ばいになっているため、さらなる自動化が必要です。予算は厳しく、熟練した人材も限られています。そして、アプリの速度が遅いことが報告されたり、接続が切断されたりするたびに対応できる、熟練したネットワーク エンジニアが必ずしもあふれているわけではないこともわかっています。多くは、診断ツールさえあれば、レベル 1 の操作で簡単に対処できる、一般的な繰り返しの問題に当てはまります。ただし、トラブルシューティングは、手動応答プロトコルを使用したチームの取り組みとみなされます。
👨💻 レベル 1 エンジニア診断 > 🎫 チケット エスカレーション > 👨💼 レベル 2 エンジニア診断 など。
さらに、モニタリング ツールからは誤検知が発生し、バタバタのようにゴーストを無限に追いかけることになります。これらの一時的な問題をフィルタリングする方法があればいいのですが。
自動化はトラブルシューティングを迅速化するために長い間望まれてきたソリューションですが、これらの取り組みのほとんどは開発者主導のプロジェクトとなり、十分な結果をもたらすことができません。また、草の根自動化を試みると、ユーザー固有のスクリプト作成という形になり、これも効率化の目標を達成できません。これらのアプローチはいずれも、組織の中核となる参照ワークフローを変革するものではありません。どちらのアプローチも組織全体で再利用することはできず、 MTTR、マルチベンダー ネットワークに拡張し、コラボレーションを強化し、問題の再発を防止し、何らかの大幅な方法で効率を最大化します。
これらの運用上の欠点に対処するには、まったく新しいマシン中心のアプローチをネットワーク運用に実装する必要があります。それには、あらゆる業務におけるネットワークの自動化を含め、ネットワーク エンジニアの運用に対する考え方を根本的に変える必要があります。これを行うには、すべてのエンジニアリング リソースが利用できる (コードを必要とせずに) 自動化プラットフォームが必要です。これらの熟練したエンジニアは、問題の解決方法をすでに知っています。彼らは、深い問題解決の経験をキャプチャし、インフラストラクチャのどこにいても同じトラブルシューティング状況に対処したい人がそれをマシンで実行できるようにする簡単な方法を必要としています。適切なプラットフォームがあれば、すべてのエンジニアが、大小を問わずあらゆる問題に対して数か月ではなく数分でネットワーク自動化を作成できるネットワーク自動化エンジニアになります。
ネットワーク自動化を調査する際に考慮すべきベスト プラクティス:
1. スクリプトを削除する
コード不要の自動化を実装する プラットフォーム これにより、あらゆるレベルのスタッフがトラブルシューティングの自動化に参加できるようになります。スクリプトを多用するアプローチを排除することで、自動化を数分で作成し、マルチベンダー ネットワーク全体に適用して、誰でも再利用できるようになります。
2. トラブルシューティング ワークフローとサービス デスクを統合する
自動化をチケット作成の最初のトラブルシューティング ワークフローに統合してフィルターとして機能し、初期診断およびマッピング機能を提供します。このプロアクティブなアプローチにより、問題以外を自動的にクローズし、基本的なトラブルシューティング タスクを合理化することで、サービス チケットの量を大幅に削減できます。たとえば、BGP フラッピングがある場合、 NetBrain は自動診断を 3 分間隔で 15 回実行し、すべて問題がなければチケットを自動的に閉じます。そうすれば、チケットの量が 1 分の 3 に減る可能性があります。
既知の問題については、マシンがすべて行うため、スタッフは ping、traceroute、マップの取得などの基本的なトラブルシューティング タスクに関与する必要はありません。問題を診断するために実行する自動化を検索し、ネットワークで何が起こっているかを明確に把握できます。
3. リアルタイムのコラボレーションを促進する
基本的に、NOC では自動化がレベル 0 になり、時間のかかるタスクがマシンにオフロードされます。ただし、問題をエスカレーションする必要がある場合、レベル 1 は共同インシデント ダッシュボードで予備的なトラブルシューティングの受領書を提供できるため、各レベルでの冗長なトラブルシューティング手順が不要になります。
4. 自動化の専門知識の構築
まずは、最も一般的な問題に対して事前に構築された自動化を提供する、広範で共有可能な自動化ライブラリを提供するプラットフォームを探してください。さらに、ビジュアル インターフェイスでコーディングすることなく、数分でカスタム オートメーションを作成できる機能をエンジニアに提供し、進化するネットワーク要件への拡張性と適応性を確保する必要があります。新しいオートメーションを作成する場合、マルチベンダー ネットワーク全体でオートメーションをデコードし、任意のオペレーターが使用できるようにライブラリに保存することができるため、組織とともに成長するオートメーション フライホイールを作成できます。
5. 既存の発券システムとの統合
実際、350 人を超える IT 専門家を対象とした最近の EMA 調査によると、45% が組織のネットワーク自動化ツールと統合するシステムの最優先事項として IT サービス管理/チケット発行システムを挙げています。この統合により、イベント管理が容易になり、統合されたトラブルシューティング ワークフローが作成され、チケット処理アクティビティが合理化されます。
適切なフォローアップ: 電気自動車メーカーを再訪して、ノーコード ネットワーク オートメーションをどのように使用してトラブルシューティングやその他の運用上の課題を解決したかを見てみましょう。トラブルシューティング ワークフローの重要な部分として。彼らは使用します NetBrain オンデマンドでネットワーク トポロジ図を生成し、正確なファイアウォールや特定のアプリケーション トラフィックをブロックしている可能性のあるファイアウォール ポリシーなどの重要なネットワーク情報を簡単に視覚化します。ある上級ネットワーク管理者も、いかに役立つかを強調しました。 NetBrain セキュリティ タスク リストの一部としてパスワードのローテーションを行うためのものです。 NetBrain 古いパスワードをまだ使用しているネットワーク デバイスを検出できます (更新中にオンラインだった可能性があります)。グローバル ネットワーク全体にわたってセキュリティとコンプライアンスの問題を自動的に検出できるため、時間を大幅に節約できます。
これらのベスト プラクティスを遵守し、ネットワーク自動化ワークフローにプラットフォーム ベースのノーコード アプローチを採用することで、組織はトラブルシューティング プロセスを最適化し、運用効率を向上させ、限られたリソースへの負担を軽減できます。