自己修復ネットワークの3つのレベル：自動検出から真の自律性へ

基礎：自己治癒ネットワークの理解

自己修復ネットワークは、継続的な監視、自動応答システム、インテリジェントな分析を組み合わせることで、最小限の人的介入で最適なパフォーマンスを維持します。従来の事後対応型アプローチとは異なり、これらのシステムは問題をプロアクティブに特定し、対処します。

採用を推進する主な要因は次の 3 つです。

1. スキル不足：ネットワークの複雑さは、ITチームの対応能力を上回るペースで増大しています。自動化は、日常的な検出と修復タスクを処理することで、このギャップを埋めます。
2. ダウンタイムのコスト: 平均して 1 分あたり 9,000 ドルの停止が発生するため、組織は人間による診断と対応を待つ余裕がありません。
3. セキュリティの要求: 現代の脅威には、分単位ではなく秒単位で測定される対応時間が求められます。

完全な自己修復ネットワークへの道は、次の 3 つの段階に分かれています。

• 自動検出 包括的な可視性と迅速な警報を確立する
• 自動修復 一般的な問題への自動応答を可能にします
• 自己回復 予測的、自律的最適化の将来の目標を表す

それぞれを詳しく見てみましょう。

レベル1: 自動検出 – ネットワークの目

自動検出は、インテリジェントなネットワーク操作の基盤となるレイヤーです。つまり、手動による介入なしにネットワークの動作を継続的に検出、監視、分析する機能です。

自動検出は従来の監視と何が違うのでしょうか?

従来のネットワーク監視は、静的な設定と事前定義されたしきい値に依存していました。自動検出は、機械学習とリアルタイム分析を活用して、次のことを実現します。

• 新しいデバイス、その機能、接続、構成を監視するためのルールなど、ネットワークトポロジを自動的に検出します。
• 各デバイスの構成を理解して、コンテキスト内で異常を検出します
• AIを使用してチケットデータをトリガーし、自動診断を可能にする
• 症状を警告するだけでなく、コラボレーションのための根本原因分析を提供します

ビジネスへの影響: 自動検出を実装する組織では、通常、ネットワークの問題を検出する平均時間 (MTTD) が短縮され、エンジニアリング時間を無駄にする誤検知が大幅に減少します。

自動検出は、自動修復を可能にする可視性の基盤を作成します。これについては次のセクションで説明します。

レベル2: 自動修復 – ネットワークの管理者（人間による介入）

自動修復機能は、自動検出機能から得られた異常な情報を、迅速かつインテリジェントな解決策へと変換します。スクリプトによる単発的な修正とは異なり、自動修復機能は状況判断に基づいて最適な修正アクションを決定し、個々の状況に応じて人間が承認します。

自動修復が「インテリジェント」な自動化となる理由は何ですか?

従来の自動化では、トリガーされた際に事前に構築されたスクリプトの実行を補完するために、別途可視化と監視を行う必要がありました。自動修復機能は、検出された問題を分析し、ネットワークのコンテキストを考慮し、実績のあるソリューションのライブラリから適切な対応を選択します。これにより、以下のことが可能になります。

• コンテキスト認識による意思決定: 行動を起こす前に、ネットワークトポロジ、トラフィックパターン、ビジネスの優先順位を理解します。
• マルチステップワークフローオーケストレーション: 複数のデバイスやシステムが関与する可能性のある複雑な修復シーケンスを実行します。
• 安全メカニズム: 自動化によって追加の問題が発生するのを防ぐためのロールバック機能と影響評価が含まれます。
• 学習機能: 結果に基づいて時間の経過とともに対応の有効性を向上させる

ビジネスへの影響: ノーコードAI駆動型自動修復を導入した組織は、平均解決時間を短縮します（MTTR) および人為的エラー。

自動修復により、ネットワークは、人間の介入を待つリアクティブ ワークフローから、人間のネットワーク知識に基づいて自己維持するプロアクティブなインフラストラクチャへと変革され始めます。

レベル3: 自己修復 – ネットワークの頭脳（人間をループから外す）

自己修復は、自律的なネットワーク自動化の理想的な目標です。問題を検知して修復するだけでなく、継続的に学習、予測、最適化するシステムです。このレベルでは、ネットワークはリアクティブ型からプロアクティブ型でインテリジェントなインフラストラクチャへと変革されます。

自己修復と自動修復の違いは何ですか?

自動修復機能は検出された問題に対応しますが、自己修復ネットワークは既知の問題の診断を活用して、問題がアプリケーションに影響を与える前に人間の介入なしに問題を自動診断して修復し、学習したパターンに基づいてパフォーマンスを継続的に最適化します。

• 予防的な自動化に基づいて変更タスクを作成し、問題を一括修正します
• AI を使用してチケット データを評価し、診断をトリガーして、問題を修正するための変更タスクを作成します。
• 予測分析: 履歴データと機械学習を使用して、潜在的な障害、容量の制約、セキュリティの脅威を予測します。
• 継続的な学習: AIは結果に基づいて人間の行動から学習し、時間の経過とともにネットワークを分析する能力が向上します。
• 意図に基づく最適化: 状況の変化に応じて構成のドリフトを自動的に識別し、ビジネス目標を維持するために修正します。
• 積極的な評価: 予防措置を継続的にスケジュールし、実行する

現状：真の自己修復ネットワークは、業界全体で依然として理想の段階にとどまっています。高度なAI、機械学習、インテントベースネットワークといった構成要素は存在するものの、これらの技術を完全自律型システムに統合することは大きな課題を伴います。

ソン・パンとして、 NetBrainの最高技術責任者は説明する。「人間の介入なしにネットワークの問題を検知、診断、修復する完全な自己修復型ネットワークの実現には、まだ何年もかかるでしょう。しかし、ローコード／ノーコードの自動化プラットフォームとAIは、これらのプロセスを迅速かつ容易にし、自己修復に向けた段階的なステップを踏むことになるでしょう。」

実装上の考慮事項としては、自己修復機能の導入に先立ち、包括的なネットワーク自動化プラットフォームの導入を通じて、自動検知と自動修復の習得に重点を置くべきです。予測的かつ自律的な最適化レイヤーを追加する前に、包括的な監視とインテリジェントな自動化の基盤をしっかりと構築する必要があります。

自己修復への道のりは革命的ではなく進化的であり、実証済みの自動化機能を基盤としながら、より高度な AI と機械学習のテクノロジーを徐々に取り入れていきます。

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自己修復型ネットワークへの進化は遠い未来ではありません。今まさに、3つの段階を経て進行しています。自動検出は、現代のネットワークに不可欠なリアルタイムの可視性を提供します。自動修復は、その可視性を迅速かつインテリジェントなアクションへと変換します。自己修復は、真に自律的なネットワーク運用という業界が目指す目標を体現しています。

この道のりは段階的かつ戦略的です。最初の2つのレベルを習得した組織は、将来の自己修復能力に必要な基盤を構築していることになります。

NetBrainのターンキーネットワーク自動化プラットフォームはレベル1とレベル2に優れており、リアルタイム dynamic mapping、インテリジェントな検出、そしてオーケストレーションされた修復機能によって、この重要な基盤を構築できます。さらに、当社のノーコード自動化アプローチにより、プログラミングの専門知識がなくても、これらの高度な機能を利用できます。

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