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...)
ダウンタイムには費用がかかります。 54 年の Uptime Institute データセンター調査の回答者の半数以上 (2023%) は、最近の重大な、深刻な、または重大な障害のコストが 100,000 万ドルを超えたと回答し、16% が最近の障害のコストが 1 万ドルを超えたと回答しています。
映画『アポロ 13 号』のフレーズ「失敗は選択肢ではない」は、史上最も有名な映画のキャッチフレーズの XNUMX つです。
ネットワーク運用でも、これは同じ考え方です。お金と評判がかかっています。失敗は許されません。
Uptime Institute のデータによると、世界中で平均して 10 ～ 20 件の大規模な IT 停止やデータセンターのイベントが発生し、深刻な経済的損失、ビジネスと顧客の混乱、評判の低下、そして極端な場合には企業の損失を引き起こします。人生。
では、冗長ネットワークがすべて組み込まれているにもかかわらず、なぜ私たちは依然としてこれほど脆弱なのだろうか?なぜ私たちは手動プロセスと事後対応のトラブルシューティングにこれほど依存し続けるのでしょうか?ネットワーク エンジニアは、サービス提供の基盤を整備するために数え切れないほどの時間を費やしていますが、定期的な施行はほとんど、あるいはまったく行われていません。問題が報告された場合にのみ、トラブルシューティングの車輪が (ゆっくりと) 動き始めます。
答えは次のとおりです。 積極的な 十分。これは、ネットワーク自動化業界に焦点が当てられていないことが原因です。解決方法を知っているにもかかわらず、同じ問題が何度も発生し続けるのは、この知識を活用してハイブリッド ネットワーク全体に自動的に適用するメカニズムが欠如しているためです。
大規模な障害によりサウジテレコム（stc）の変化が加速
2021 年、stc の重要なアプリケーションで大規模なサービス障害が発生しました。原因を特定してサービスを復元するまでに、ネットワーク運用、サーバー、アプリケーション、セキュリティ チームにわたるトラブルシューティングに XNUMX か月近くかかりました。この多大な費用のかかる停止により、インシデント管理に対する可視性の向上とより戦略的なアプローチの必要性が浮き彫りになりました。その結果、stc のグループ CTO は、エンドツーエンドの可視性を提供し、インフラストラクチャとアプリケーション全体にわたるインシデント管理を自動化する組織全体のソリューションを推進しました。
エンジニアの専門知識を取得し、それをコーディングせずにネットワーク全体にプロアクティブに適用できることを想像してみてください。 ネットワークの自動化は、ネットワーク運用の迅速な対応に役立ちますが、その知識を簡単な方法でネットワーク全体にプロアクティブに適用できるほどには進んでいません (ネタバレ注意: 今日まで)。ネットワーク エンジニアの膨大な知識を活用し、自動化プラットフォームで使用できるように保存できたらどうなるでしょうか?
毎日、ネットワーク運用チームは 評価する ネットワークのドリフト、コンプライアンス、健全性、および手動での変更を監視します。エンジニアが自動化の助けを借りてこれらの評価を定期的に実行できたらどうなるでしょうか?
現在、ネットワークの自動化は急速に進歩しており、開発サイクルを必要とせずにネットワークの動作状態を継続的に評価できるようになりました。 NetBrain は、企業のネットワーク運用が停止に強い運用を確保するために必要な最も一般的な評価のセットを作成しました。ただし、コード不要の自動化プラットフォームにより、ネットワーク運用が有限の評価セットに限定されなくなります。リソースを追加せずに、これらのテンプレートに基づいて簡単に構築し、独自のネットワーク ニーズに合わせた継続的評価システムを作成できます。そして、次のことができます ネットワーク全体の評価結果を視覚化して共有する ウィジェットベースの概要ダッシュボード経由。
停止を防ぐネットワーク評価のトップ 10 を調査し、その方法を見てみましょう。 NetBrain これらを数分で作成できます。
停止防止ネットワーク評価トップ 10
1. 変更評価
毎週の初めにネットワーク障害の報告があり、「週末に何が変わったのか、どこでその変化が起きたのか?」という疑問が生まれます。これらのネットワークの変更をより迅速に特定し、それらの変更が共通の発生源を共有しているかどうかを特定して、迅速に対処して解決し、ネットワークの安定性を確保し、中断を最小限に抑える必要があります。
変更評価では、以下を継続的に評価し、要約します。
- デバイスの結果による device group
- ACL構成の変更
- ルーティング構成の変更
- スイッチング構成の変更
- フェイルオーバー構成の変更
2. ドリフト防止評価
人的エラーは、手動によるネットワーク変更に起因することが多く、ネットワーク停止の主な原因です。これに対処するには、ネットワーク アンチドリフト評価を使用して、確立された構成ルールとベスト プラクティスからの逸脱を特定します。これらのルールの適用を自動化することで、人的エラーの蔓延を大幅に減らし、ネットワークの安定性を守ることができます。
アンチドリフト評価には、次の 3 つのルール カテゴリが含まれます。
- 設計とベスト プラクティスのルール: これらのルールは、ネットワーク構成に関する業界全体のベスト プラクティスを概説し、ネットワークが認知された標準とガイドラインに確実に適合するようにします。
- ゴールデン構成ルール: これらのルールは組織固有の構成標準を表し、内部ポリシーと手順の遵守を義務付けます。
- ユーザーが提出した設計ルール: これらのルールは、ネットワーク アーキテクトとエンジニアの専門知識を取り込み、組織固有のネットワーク トポロジと要件に合わせた設計原則とガイドラインをカプセル化します。
これらのルールの適用を自動化することで、構成のドリフトを効果的に防止し、人的エラーのリスクを最小限に抑えることができます。このプロアクティブなアプローチにより、ネットワークの安定性が向上するだけでなく、ネットワーク全体のパフォーマンスとセキュリティも向上します。
3. ネットワークの健全性評価
高度なネットワーク冗長性により、信頼性の高い高性能の接続が提供されます。ただし、これらの機能が適切に監視および保守されていない場合、潜在的な問題の原因となる可能性があります。継続的なネットワーク健全性評価は、大規模な障害に発展する前に潜在的な問題を特定して対処する上で重要な役割を果たします。
ネットワークの健全性評価には、ルーティング、スイッチング、フェイルオーバー、VPN、ワイヤレス、エラー ログの包括的な評価が含まれます。
これらの重要なネットワーク コンポーネントを継続的に評価することで、潜在的な問題を事前に特定して解決し、最適なネットワーク パフォーマンス、可用性、セキュリティを確保できます。
4. クリティカルアプリケーションの評価
ミッションクリティカルなアプリケーションの健全性を継続的に監視および評価することで、潜在的な問題がユーザーに影響を与えたり、ビジネス プロセスを混乱させたりする前に特定して対処できます。このプロアクティブなアプローチは、コストのかかる停止を防止し、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、システム全体の信頼性を高めるのに役立ちます。
アプリケーションの正常性評価には、CPU とメモリの容量、QoS の低下、重要なインターフェイスの使用率、潜在的なアプリケーションの問題を事前に特定して対処するためのログ分析やイベント監視などのタスクを含む、さまざまなアプリケーションのメトリックとコンポーネントの包括的な評価が含まれます。
これらの重要なアプリケーションのメトリクスを継続的に評価することで、アプリケーションの健全性に関する貴重な洞察を得ることができ、パフォーマンスの最適化、停止の防止、良好なユーザー エクスペリエンスの維持が可能になります。
5. セキュリティ評価
NIST 標準および CVE 速報に従って、ネットワークが脆弱でないことを確認してください。セキュリティ コンプライアンスからベンダーの推奨事項まで、脆弱性を評価し、問題が発生する前に修正します。定期的なネットワーク セキュリティ評価は、機密データの侵害、運用の中断、または組織の評判の低下を引き起こす可能性のある脆弱性を特定して対処するために不可欠です。
ネットワーク セキュリティ評価には、次のようなさまざまなセキュリティ側面の包括的な評価が含まれます。
- NIST および NERC 規格への準拠
- Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) カタログを使用した脆弱性の検出
- 脆弱なパスワード、安全でないプロトコル、不正なアクセス許可など、セキュリティギャップを生み出す可能性のある構成ミス
- 侵入検知/防御 (IDS/IPS): IDS/IPS ログを分析します。
- ネットワーク トラフィック分析: ネットワーク トラフィックを監視して、不審なアクティビティやネットワーク攻撃を示す可能性のある異常を検出します。
これらのセキュリティ評価を自動化することで、ネットワークの状態を継続的に監視し、脆弱性を積極的に特定して対処し、進化するサイバー脅威に対する堅牢な防御を維持できます。
6. ライフサイクル評価
包括的なライフサイクル評価は、ネットワーク ハードウェアのライフサイクル ステータスに関する情報を常に把握し、タイムリーなアップグレードと交換の決定を確実に行うのに役立ちます。
シスコなどのハードウェア ベンダーへの自動化された API 呼び出しを活用することで、以下に関するリアルタイムの情報を取得できます。
- 生産終了 (EOL) ステータス
- メンテナンスステータス:
- サービス契約状況
- 保証内容
ハードウェアのライフサイクル管理について情報に基づいた意思決定を行い、パフォーマンス、セキュリティ、費用対効果のためにネットワークを最適化します。
7. ハイブリッドクラウドネットワーク評価
ハイブリッド クラウド ネットワーク評価に自動化を適用することで、Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud などの複数のクラウド プロバイダーにわたるクラウド ネットワークを継続的に監視および評価して、次のような洞察を得ることができます。
- ネットワークリソースの使用率
- ネットワークの接続性
- 仮想アプライアンスの健全性
- クラウド固有のメトリクス
ハイブリッド クラウド ネットワークを継続的に評価することで、潜在的な問題を積極的に特定して対処し、パフォーマンスを最適化し、安全で復元力のあるクラウド インフラストラクチャを維持します。
8. トリガーによるオートメーション
Triggered Automation Assessment は、ネットワーク インシデントをリアルタイムで監視し、対応するための集中ハブとして機能します。自動化の力を活用することで、インシデント管理プロセスを合理化し、迅速な診断、優先順位付け、解決を可能にします。
API 経由でインシデント通知を受信すると、トリガーされた自動化ダッシュボードがインテリジェントな自動診断機能を適用します。
- チケットの自動クローズ: インシデントがノイズとして識別された場合、チケットは自動的にクローズされ、ネットワーク エンジニアの作業負荷が軽減され、不必要なエスカレーションが排除されます。
- チケットの自動オープン: ネットワークの問題が見つかった場合は、自動的にチケットをオープンし、インシデントが迅速に対処され文書化されるようにします。
- チケットの自動優先順位付け: 影響の大きい問題が見つかった場合、チケットに自動的に高い優先順位を割り当て、ネットワーク エンジニアに状況の緊急性を警告し、迅速な介入を可能にします。
これらの重要なインシデント管理タスクを自動化すると、応答時間が大幅に短縮され、ダウンタイムが最小限に抑えられ、ネットワーク全体の回復力が強化されます。
9. 過去の停止の評価
既知の問題が再び発生していますか?ネットワークの停止後、ネットワーク全体で同様の問題が発生したかどうかを評価します。以前にネットワークで発生した問題はすべて、ネットワークの別の部分で再び発生する可能性がありますか?
出来た。問題ベースの評価をネットワーク全体に適用し、結果を継続的に監視します。将来の機能停止を効果的に防止するには、組織は徹底的な機能停止後の評価を実施し、過去のインシデントの根本原因を分析し、同様の問題を引き起こす可能性のある潜在的な脆弱性を特定する必要があります。
過去の停止を分析することで、組織は次のことが可能になります。
- ネットワーク停止の原因となる繰り返しのパターンと根本的な要因を特定し、的を絞った緩和戦略を可能にします。
- 初期評価中に見落とされた可能性のある隠れた脆弱性や構成ミスを発見し、将来の機能停止を防ぎます。
- 予防策を実施し、ネットワーク インフラストラクチャの回復力を強化して再発を減らします。
過去の問題に積極的に対処し、そこから学ぶことで、ネットワークの復元力を大幅に強化し、停止のリスクを最小限に抑えることができます。
10. 能力評価
ネットワークの帯域幅が不足しているかどうか知っていますか?継続的な容量評価により、ネットワーク全体の過剰使用および過小使用のリスクを軽減できます。
ネットワーク トラフィック パターン、リソース使用率、パフォーマンス メトリックの継続的な監視と分析を収集することで、ネットワーク容量の需要に関する貴重な洞察を得ることができ、潜在的な問題がユーザーに影響を与えたり、ビジネス プロセスに混乱をもたらしたりする前に、プロアクティブに対処できます。
次の主要な指標を監視することで、将来の容量ニーズを予測し、コストのかかる事後対応策を回避することで、プロアクティブな計画とスケーリング戦略を実現します。
- 帯域幅使用率: 消費されている利用可能な帯域幅の割合を監視し、潜在的な輻輳ポイントを示します。
- デバイス リソースの使用率: ネットワーク デバイス上の CPU、メモリ、その他のリソースの使用率を追跡し、潜在的なボトルネックを特定します。
- アプリケーション パフォーマンス メトリック: さまざまなネットワーク条件下で重要なアプリケーションのパフォーマンスを評価し、潜在的な容量制約を強調します。
より多くの情報に基づいた意思決定を行って、パフォーマンスを最適化し、スケーラビリティを確保します。
自動化が stc の答えを保持します
stc のデータセンターと設計チームが使用している NetBrainアプリケーション パフォーマンスのヘルス チェック、保護された変更管理、およびプロアクティブなインフラストラクチャ監視のために、ネットワーク評価を定期的に実行します。 ケーススタディの全文をお読みください。
ノーコードのネットワーク自動化により、従来のネットワーク評価が、時代遅れの監査関連タスクから、運用チームに日々の力を与える戦略的なリアルタイム運用ツールに変わりつつあります。自動化された診断と洞察によりネットワーク パフォーマンスをプロアクティブに評価し、ビジネス運営に影響を与える前に潜在的な問題を特定して対処できるようにします。継続的なネットワーク評価では、ネットワークのリアルタイムの動作状態を包括的に把握できます。