自動化の成熟への道

自動化の成熟度のための共通言語の構築

自動化をどのように分解しますか?

自動化の重要な要素は、ネットワークの可観測性、診断、変更管理などを強化する方法で説明できます。

主な機能：

• AI 対応インターフェース: AI を活用して自動化プロセスを合理化するユーザーフレンドリーなインターフェース。
• 統合: さまざまなネットワーク コンポーネントおよびツールとのシームレスな統合により、まとまりのあるエコシステムを構築します。
• ネットワークの可観測性: ネットワークの健全性、パフォーマンス、動作に関する詳細な情報を得ることができます。
• 診断: ネットワークの問題を迅速かつ正確に特定し、診断します。
• 変更: ネットワークの変更を効果的に管理し、中断を最小限に抑えます。
• 自動修復: 特定のネットワークの問題を自動的に解決し、手動による介入を減らします。

「成熟」とはどのように定義されるのでしょうか?

自動化の成熟は、二元的な状態ではなく、微妙な道のりです。これは、戦略的な北極星に導かれて、ワークフロー強化のさまざまなレベルを進むことです。基礎レベルでは、自動化は、アドホック ツールやリアクティブ ドキュメントなど、散発的に使用される場合があります。成熟が進むにつれて、自動化はインタラクティブになり、自動マップや影響分析などのツールを統合して、問題をより迅速に解決します。さらに進歩すると、自動化は共同ワークフローの一部となり、通常のエンジニアリング タスクにダッシュボードやチャットボットが利用されます。最終的には、システムが統合され、マシン間のインタラクションがトリガーされ、最終的にはネットワーク設計がプロアクティブでイベント ドリブン、セルフサービス対応である予防的な状態になります。

自動化の成熟度レベル

自動化の成熟は、二者択一の状態ではなく、旅です。ここでは、その進捗状況について説明します。

レベル 1: アドホック

この段階では、自動化は散発的です。スクリプトを適用して問題を修正するなど、即時の問題に対処するために、1 回限りのスクリプトとレポートが使用されます。

レベル2: 反応的

自動化は、再利用可能なタスク ライブラリを使用して管理されたプロセスになります。繰り返し発生する問題に対処するために、インシデントによってトリガーされます。

レベル3: 積極的

自動化は問題を予測するために使用されます。ネットワークに関するより深い洞察を得ることで、潜在的な問題が発生する前に特定できます。

レベル4: 体系的

自動化は文化とワークフローに深く根付いています。関係者全員の貢献により、新しい設計とインテリジェンスを通じて継続的な改善が実現されます。

自動化の10の側面

下敷き

デジタル ツインおよび接続性、ネットワーク デバイスとそれらの相互作用の管理に重点を置いています。

デジタルツイン

データ、トポロジ、パス、インテントという 4 つのレイヤーを網羅し、ネットワークのアーキテクチャとデータ フローの包括的なビューを提供します。

2次元:

1. 4 つのデータ レイヤー (デバイス レイヤー (資産)、トポロジ レイヤー (相互接続されたデバイス、ネイバー、ステータス)、パス レイヤー (データの流れ)、インテント レイヤー (そのようにするべきかどうか、パフォーマンス、セキュリティ、安定性)) は、すべてがどのように設計され、データがどのように流れるかを示す意図的なネットワーク設計です。これが自動化の基盤となります。
2. ネットワークの可視性と可観測性 – ネットワーク全体のライブ パスのレポートからデータを視覚化し、マップ上に相関させます。これにより、ゴールデン コンフィグが逸脱しているかどうか、ネットワークがゴールデンであるかどうかを把握できます。データをどのように理解しますか? データと事実の消費の進行状況は? アップ/ダウンの状況は? 自動化の成熟度スタックが上がるにつれて、専門家が状況を理解しやすくなります。これは、可観測性によってこの知識が抽出され、より広範なグループが洞察を得て意思決定を行えるようになるためです。

リアクティブサービスとワークフロー

サービス提供を強化するために、トラブルシューティングとワークフローの変更を行います。

診断の自動化

アドホックなトラブルシューティングから、繰り返し発生する問題の体系的な分析と最適化へと進化します。

自動化の変更

最低レベルでは、1 回限りの変更から、継続的に改善される体系的で保護的な自動化プロセスへと進歩します。たとえば、QoS 構成を考えてみましょう。元のアーキテクチャからの変更を調べ、バリエーションを文書化し、将来の検証のためにゴールデン ネットワーク モデルに統合します。

プロアクティブな観測可能性

ネットワークの状態を観察して問題を予測し、問題が深刻化する前に対処します。

可観測性と自動修復

症状に基づくモニタリングから、新しい設計と学習から得たコンテキストと洞察が豊富なプラットフォームへと発展します。

オーバーレイ

シームレスな統合のために、AI 対応インターフェースとマシン間のインタラクションを組み込みます。

ユーザーとマシンのインターフェース

自動化がテクノロジー スタックの上層に進むにつれて、より高度な意思決定が容易になります。

AIと統合

AI は自動化のオーケストレーションにおいて重要な役割を果たします。外部システムとのシームレスな統合を可能にし、直感的な人間の言語による対話を可能にします。AI は複雑な自動化を簡素化し、自然で理解しやすい形式で結果を提供します。

自動化の成熟度の向上

自動化の成熟度を高めるには、組織は自動化の共通言語を構築し、成熟度レベルを定義する必要があります。構造化された成熟度モデルを適用することで、IT 部門は自動化のためのプロアクティブな戦略を構築できます。

自動化は単なるテクノロジーではありません。プロセスを進化させ、日常のワークフローにインテリジェンスを統合することです。自動化の成熟度の側面を理解して適用することで、組織はネットワークの潜在能力を最大限に引き出し、より情報に基づいた意思決定を行い、回復力のある効率的なシステムを構築できます。

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