エージェント型AIがネットワーク障害の防止に取り組む
NetBrain RSACでのISMGインタビューからCEOの洞察 Agentic AIがどのように解読するか network intent 診断を自動化する IT インフラストラクチャの世界は急速に進化しており、ネットワークの停止が頻繁に発生するのを防ぐことは...
企業組織は毎月数え切れないほどのネットワークインシデントに対処し、膨大なエンジニアリング時間を費やしています。平均修復時間を少しでも短縮するだけで、大幅に節約できます（MTTR).
多くのチームは、これらのインシデントにおける繰り返し発生するパターンを見落とし、それぞれを個別の問題であるかのように最初からトラブルシューティングしています。このアプローチは、冗長な作業、一貫性のない結果、そしてトラブルシューティングの繰り返しを引き起こします。反復的なタスクにネットワーク自動化を適用することで、チームは最小限の労力で済みます。 MTTR 数日や数週間ではなく、数時間でインシデントを解決できます。
平均修復時間とは何ですか?
MTTR どれくらい時間がかかるかを測定する平均して、ネットワークの問題発生時にそれを検出、診断、解決するのにかかる時間は、対応プロセスとそれをサポートするツールの両方の効率を反映しています。 MTTR より迅速な復旧、ダウンタイムの短縮、業務の中断の減少を意味します。高い MTTR 特に複雑な環境やハイブリッド環境では、可視性、コラボレーション、ドキュメントのギャップを示すことがよくあります。
一貫性も自動化の価値の一部です。従来のネットワークトラブルシューティングにおける最大の課題の 1 つは、各エンジニアの知識と経験に基づく非常に個人的な技術であることです。また、ネットワーク エンジニアはさまざまなツールを使用して作業するため、解決策は非常に独特であり、将来的に自分や同僚が遭遇する可能性のある追加の状況に転用できることはほとんどありません。さらに、 NetBrainのダイナミック ネットワークマップ 自動化の基盤となるトラブルシューティングの単一画面になります。 Network Intent 適用される診断。 これにより、プロセスがより簡潔になり、トラブルシューティング プロセス全体が確実に可視化されます。
エンドツーエンドの可視性が低い場合の影響 MTTR
多くの場合、修復時間を最も阻害する要因は、リアルタイムのエンドツーエンドのネットワーク可視性の欠如です。エンジニアは通常、インシデント発生後の最初の数時間を、状況把握、基本的な診断の実行、正確なトポロジデータの特定、そして問題の範囲の把握に費やします。
古いマップや不完全なドキュメントは、この作業をさらに遅らせます。些細な不正確さでさえ、トラブルシューティングプロセス全体を台無しにする可能性があります。チームが問題領域を手作業で再構築しなければならないたびに、時間がかかり、リスクが増大します。
効果的な解決策には、元の問題に対する洞察力が必要です design intent現在の構成、リアルタイムのパフォーマンス指標、セキュリティ体制など、あらゆる情報を把握できます。リアルタイム診断機能を提供し、既存のベースラインと動作を比較する自動化によって、このレベルの可視性を実現できます。
平均修復時間を短縮する方法 NetBrain
NetBrain 組織が平均修復時間を短縮できるように、次の 3 つの重要な方法で支援します。
1. 自動化による平均修理時間の短縮
ネットワークの問題のトラブルシューティングは、特に従来の監視ツールではデバイスレベルのアラートしか表示されず、より広範な視点が得られない場合、非常に困難になる可能性があります。また、さまざまなシステムやサービスにどのような影響が及ぶかを把握できないことも少なくありません。 NetBrainの意図ベースの自動化プラットフォームは、数百の構築済み共有診断を自動化することで、トラブルシューティング時間を最小限に抑えることができます。
ネットワークのあらゆる部分は、その接続性によって説明できます。 Network Intent テクノロジー、リアルタイムパフォーマンス要件、セキュリティプロファイルも可視化されます。1000の物理サービスまたは仮想サービスで構成されるネットワークは、実際にはそのXNUMX倍の量で表現されるべきです。 Network Intents、または 10,000 インテント! （と NetBrain これらすべてを簡単に生成できます Network Intent同様の状況の問題解決をネットワーク全体で大規模に適用できるためです。
一貫性も自動化の価値の一部です。従来のネットワークトラブルシューティングにおける最大の課題の一つは、各エンジニアの知識と経験に基づく、非常に個人的な技術であるということです。ネットワークエンジニアは様々なツールを用いて作業するため、それぞれの解決策は非常に独特で、将来的に自身や同僚が遭遇する可能性のある新たな状況に応用できることはほとんどありません。
代わりに、 NetBrainのダイナミック ネットワークマップ トラブルシューティングの主な情報源となり、自動化の基盤となります。 Network Intent 診断を適用します。これによりプロセスがより簡潔になり、トラブルシューティングプロセス全体の可視性が確保されます。
2. ネットワークをリアルタイムで自動的に文書化する
ネットワークチームはトラブルシューティングを効果的に行うためにドキュメントに依存していますが、信頼できる図表がないまま作業を進めるチームも多くあります。大規模なネットワークドキュメントの作成には数か月かかることが多く、完了する頃には情報はすでに古くなっています。
NetBrain ネットワーク図の作成を自動化し、特許取得済みの auto-discovery このテクノロジーは、各デバイスのL2およびL3テーブル、そしてその他豊富な詳細情報と連携し、エッジからクラウドまでネットワーク全体のリアルタイムビューを構築します。主要クラウドプロバイダーの仮想コントローラーとサービスすべてに対する可視性と制御性を備えています。この動的なビューは、これまでにないほど詳細な情報を提供します。
ネットワークの問題をトラブルシューティングするには、エンジニアはライブネットワーク上でトラフィックがどのように流れるか（送信元から宛先まで、双方向）を把握する必要があります。トラフィックフローごとの図表は存在しないため、エンジニアはネットワークパケットのパスを追跡するコマンドラインユーティリティであるtracerouteを利用して、トラフィックフローを把握します。 traffic paths.
現代のネットワークでは、エンジニアは トレースルートよりも優れた可視性. NetBrain エンジニアは、送信元アドレスと宛先アドレスのみを使用して、あらゆるトラフィックフローを動的にマッピングできます。フローには、これらのビューに含まれるすべての必要なパフォーマンスメトリックが含まれます。
3. コラボレーションを改善し、ベストプラクティスを共有する
トラブルシューティングは、複数の組織が関与する必要がある場合、非常に長いプロセスになる可能性があります。他の運用チームは通常、エスカレーションを通じて関与するため、問題解決が遅れることがあります。リアルタイムプラットフォームであるため、複数のエンジニアがリアルタイムで連携し、あらゆる問題に対処できます。
自律的AI NetBrain、NetOps、 SecOps, DevOps、およびその他の運用チームは、チケット作成からデータ収集、そしてベストプラクティスの知識共有に至るまで、あらゆるトラブルシューティングフェーズに自動化を適用できます。各フェーズにおいて重要な知見の共有は不可欠であり、これは単一のマップURLを共有することで実現できます。コラボレーションは不可欠ですが、貴重な時間もかかります。コラボレーションプロセスを強化することで、最終的には平均修復時間を短縮できます。
コラボレーションを強化するために、ネットワークチームは既存のスクリプト、設計ノート、マニュアル、部族の知識を 実行可能ファイル Runbooks。 これら runbookベストプラクティスを繰り返し可能なアクションに変換し、重要な専門知識をすべてのチームメンバーがアクセスして実行できるようにします。
と提携 NetBrain 削減する MTTR
縮小 MTTR インテリジェントな自動化を強制する design intent診断を加速し、コラボレーションをサポートします。 NetBrain これらの利点を実現し、ハイブリッドのマルチベンダー環境全体でチームがより迅速に対応し、より効率的に運用できるようにします。 デモを予約する トラブルシューティングのワークフローを変革する方法をご確認ください。