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負荷の担い手: 追加のネットワーク容量の計画

著者注 by 2019 年 2 月 7 日

ネットワーク容量は負荷に対応できていますか?

ほぼすべての組織が、ネットワークの急速な拡大という課題に直面しています。 最近の調査 詳細にハイライトします。 調査結果によると、専門家の 83% が、会社のネットワーク (スイッチ、ルーター、ファイアウォールなど) のサイズが昨年よりも大きくなっていると主張しています。

拡大するネットワークには、ネットワーク容量計画が不可欠です。

ネットワーク チームはこれにどのように準備し、ネットワークが追加の容量を処理できるようにするか? 現在のネットワーク設計と容量がネットワークの予想される成長に十分対応できるかどうかを組織が理解しようとするため、ネットワーク容量計画は多くの場合、多段階のプロセスになります。

連絡先 NetBrain、組織はこれらのフェーズに取り組むための準備を整え、ネットワークが追加された容量を処理できるようにすることができます.

企業の 61% には、現在のネットワーク容量を理解するために必要なドキュメントがありません。

フェーズ 1: リソースとしきい値の特定

当然のことながら、ネットワーク キャパシティ プランニング プロセスの最初のステップでは、現在のネットワークの状況を明確に把握する必要があります。 理想的には、組織は現在のリソースとしきい値を簡単に特定して、現在のキャパシティを把握できます。 私たちの調査では、エンジニアとマネージャーの 61% が ネットワークのドキュメント ネットワークの現在の容量としきい値を把握する必要があります。

連絡先 NetBrain、主要な組織はネットワーク ダイアグラムを自動化して、このプロセスを非常に効率的にしています。 NetBrain ドキュメンテーションを自動化して、すべてのデバイスの正確なネットワーク マップとインベントリ レポートを作成し、現在のキャパシティを強調する色分けされた凡例とのリンクを作成できます。 どの組織にとっても重要なのは、ネットワークを明確に可視化し、識別プロセスをはるかに簡単にすることです。

自動化されたドキュメンテーションにより、現在の状況を正確に把握できます。

フェーズ 2: 現在および一時的なホットスポットの発見

ネットワークではホットスポットの特定が重要 キャパシティプランニング プロセスは、組織が追加容量が必要な場所を特定できるようにするため、最も経験豊富なネットワークエンジニアにとっても, 一時的なホットスポットを特定することは困難な場合がありますが、組織が許容範囲外で動作しているデバイスを明らかにすることが重要です。 診断を自動化することで NetBrainを使用して、監視ツールは常にデバイスをポーリングできます。 トリガ runbooks 定期的なサンプリングを実行し、ネットワークへの影響を最小限に抑えて必要なデータを生成します。

許容しきい値外のネットワーク デバイスをすぐに発見します。

フェーズ3: ネットワーク容量の重大な欠陥の評価

組織がネットワーク リソースを理解し、許容しきい値外で動作しているホットスポットとデバイスを特定したら、次のトラブルシューティング手順は比較的簡単に思えます。 残念ながら、組織が第 XNUMX フェーズで直面する最大の障害の XNUMX つは、ネットワーク コンテキストを理解することです。 ネットワーク コンテキストを確認できなければ、重要な運用に対するホットスポットのビジネス上の影響を理解することは困難です。

重要なアプリケーション フローを視覚化することで、容量不足がビジネスに与える影響を理解できます。

重要なアプリケーション フローを視覚化することで、容量不足がビジネスに与える影響を理解できます。

動的に ネットワーク トラフィック フローのマッピング   NetBrain、これは簡単なプロセスです。 ネットワーク チームは重要なアプリケーション フローを理解できるため、重要なアプリケーションの容量不足の影響を最小限に抑えて、監視と容量のアップグレードに優先順位を付けることができます。

 

フェーズ 4: 成長と新しいアプリケーションへの準備

キャパシティのアップグレードが完了したら、ネットワーク チームは、将来のキャパシティ ニーズに備えてネットワークが適切に準備されていることを確認することが重要です。 これには、パフォーマンスの運用ベースラインを維持し、「監視ホットスポット」を生成せずに環境を監視することが含まれます。 多くの場合、組織はこれらのトピックに関する大量のデータを持っていますが、それを有用な情報に効率的に変換することはできません. さらに、新しいアプリケーションがネットワーク上に展開されると、組織はそれが容量にどのように影響するかについて準備する必要があります。

永続的な AI 分析を利用したゴールデン ベースラインは、環境の「正常な状態」という質問に答えます。

永続的な AI 分析を利用したゴールデン ベースラインは、環境の「正常な状態」という質問に答えます。

使用することにより、 NetBrain ネットワーク チームは、複数のデータ ソースを集約して可視性とコンテキストを提供できます。 これにより、エンジニアは関心のある分野を継続的に簡単に特定できるため、ネットワーク キャパシティ プランニングがより効率的なプロセスになります。

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