コンテキストネットワークの可観測性 AI駆動型オートメーションを搭載
ネットワークの可観測性は、もはや生のログ、メトリック、テレメトリ データを収集するだけではありません。 NetBrain リアルタイムの可視性、意図に基づく自動化、AI 駆動型診断を組み合わせることで、コンテキストに応じたネットワークの観測性を実現し、ハイブリッドおよびマルチクラウド ネットワークを継続的に診断、検証、修復します。
AIベースの自動化で観測データを活用する
詳細なネットワーク可視性、インテリジェントな自動化、エージェント AI を使用して、生の観測可能性データを理解します。
究極のネットワーク可視性
オンデマンドでハイブリッドネットワークを明確に可視化 dynamic map、エージェント AI を搭載したワンクリックの Word ドキュメント、および在庫レポート。
プロアクティブなネットワーク観測性
アプリケーション、セキュリティ、構成ドリフト、変更内容、過去の停止データを、マップベースの概要観測ダッシュボードで表示します。完全にカスタマイズおよび共有可能です。
24/7デジタルネットワーク博士
シニアエンジニアのように推論するエージェントAIでエンジニアを強化し、根本原因分析を自動化し、調査結果を要約し、大幅に加速します。 MTTR.
可観測性を行動に変える
人間の知能を機械のスピードで
NetBrain 可観測性を戦略的資産に変え、ハイブリッド環境全体で最適な健全性、パフォーマンス、セキュリティを確保します。
| Functionality | ネットワークの可観測性 | ネットワーク自動化 |
|---|---|---|
| 主な目標 | 可視性、監視、データ収集。 答え 「何が起こっているのか、そしてなぜ起こっているのか？」 ネットワークの状態に関する包括的かつ相関的なビューを提供します。 |
アクション、施行、オーケストレーション。 に 観測データを活用する 自動化された根本原因分析のために、 修復、そして ポリシーの適用を通じて望ましい状態を強制します。 |
| リアルタイムの可視性 | あり継続的なテレメトリストリーミング、フロー分析を通じて、 およびメトリックの集約。 生の詳細なデータ レイヤー。 |
あり、しかし、 運用上の成果。 マップベースのダッシュボードを使用して、自動化の結果、ポリシーのコンプライアンス状況を視覚化します。 自動修復パイプラインの健全性。 |
| 根本原因分析（RCA） | データを相関させる 症状と潜在的な原因を特定するため、 異常検出やパターン認識には AI/ML がよく使用されます。 「何」を見つけるか。 |
RCAと修復を自動化できる 定義済み runbooks 意図に基づいた政策。 「何」に基づいて行動する 実行することによって それを「どのように」修正するか（例：「パス A でレイテンシが急増した場合は、パス B 経由でルートを変更する」）。 |
| ハイブリッドクラウドの理解 | あり多様なエンドポイントからのエージェントまたはエージェントレス収集を介して (オンプレミスデバイス、クラウド VPC、SaaS アプリケーション)。 |
あり、を通じて達成されました クラウドプロバイダーとのAPI統合 およびSDNコントローラ適用されます ドメイン間で一貫したポリシー, 高レベルの意図をドメイン固有の構成に変換します。 |
| 予防と修復能力 | アラート 傾向と異常について。 有効にする 積極的な人間介入 しかし自律的に動作するわけではありません。 |
自動修復可能 共通の問題と 意図を積極的に強化する （例：「常に 2 つの利用可能なパスを維持する」）。 ドリフトを防ぐ 実際の状況と宣言された政策を継続的に調和させることによって。 |
| エージェント要件 | しばしば エージェントレス （SNMP、NetFlow/IPFIX、APIポーリング）、 ただし、軽量エージェントを使用して、サービスやアプリケーションの詳細な可視性を実現できます。 |
実行はエージェントベースで可能 （オンボックス構成）または エージェントレス （API経由）。ポリシーエンジンは通常、中央サービスです。 |
| Change Management | 変更を追跡する パフォーマンスと状態において、 検出 ベースラインからのドリフト。 変更の影響の受動的な監査人として機能します。 |
変更を自動化 および 事前および事後状態を検証する 政策に反対する。 として機能します 現役執行者 一貫性と正確性を保証します。 |
| コーディング/開発ニーズ | 通常 ローコードまたはノーコード コア機能用 （クエリ、ダッシュボード、アラート）。高度なユースケースではスクリプトが必要になる場合があります。 |
範囲 ノーコード （GUI駆動型 runbooks、意図フォーム） 〜へ 完全なコード (IaC、API、Python プレイブック)。 ポリシーはコードとして定義されます。 |
| コアメカニズム | データパイプライン: 収集 → 相関 → 視覚化 → アラート | 制御ループ: 観察する→ 決定する（ポリシー） → 行動 → 検証 |
ネットワーク自動化によってネットワークの可観測性はどのように向上するのでしょうか?
NetBrain 監視するだけでなく、理解します。お客様のハイブリッド・マルチベンダー環境全体を継続的に自動検出・マッピングすることで、ネットワークの生きたデジタルツインを構築します。このリアルタイムマップは、あらゆるデバイス、パス、構成がコンテキスト化され、相関関係が確立された真の可観測性の基盤となります。
継続的な発見と Dynamic Mapping
すべてのデバイスを自動的に検出し、各接続をリアルタイムでマッピングして、エッジからクラウドまでのアプリケーション パスやゴールデン構成など、ハイブリッドのマルチベンダー インフラストラクチャの常に正確なライブ ビューを提供します。
意図ベースのネットワーク検証
ビジネス サービスをサポートするためにネットワークがどのように機能するかを定義します。 NetBrain ライブ動作を独自の意図に照らして継続的に検証し、ユーザーに影響を与える前に逸脱を自動的に検出してフラグを立てます。
コンテキストオブザーバビリティダッシュボード
個別のアラートにとどまらず、インテリジェントなダッシュボードは、トポロジ、構成、パフォーマンスデータを統合ビューに統合します。これにより、発生状況だけでなく、その原因も明らかになり、生のデータを実用的な洞察へと変換できます。
自動診断と修復
問題が発生すると、観測ツールが起動します NetBrain 自動的に調査、根本原因分析、診断を実行し、新たな疑問ではなく答えを提供します。プラットフォームは、事前に構築された修復機能を起動することで、手動による介入なしに問題を解決することもできます。
集中型コラボレーションハブ
すべての洞察、分析、診断結果はプラットフォームにキャプチャされ、要約され、観測可能性データがチーム全体で共有されるインテリジェンスに変換されます。
自動化による真の可観測性
データをインテリジェンスに変換することで、監視の枠を超え、管理プレーンで直接操作することで、 NetBrain 豊富なテレメトリを収集してノーコード自動化を促進し、パフォーマンスとコンプライアンスを継続的に検証しながら、トラブルシューティングを加速し、回復力を維持します。
ネットワークの可観測性を追求する理由 NetBrain?
NetBrain 生データを実用的なインテリジェンスに変換することで、ネットワークの可観測性を変革します。インテントベースの自動化と dynamic mappingハイブリッド ネットワーク全体のライブかつ継続的に更新されるビューを作成します。
主な利点：
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動的ネットワークマッピング: マルチベンダー環境をリアルタイムで自動検出してマッピングし、最新のデジタルツインを提供します。 traffic pathおよびインフラストラクチャの健全性。
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実用的なダッシュボード: 統合ビューからのコンテキスト分析とオンデマンド分析により、基本的なアラートを超えた情報を提供します。
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意図ベースの検証: 定義されたビジネス インテントに対してネットワークの動作を継続的にチェックし、パフォーマンスとコンプライアンスの検証を自動化します。
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プロアクティブ診断: インテリジェントなトラブルシューティングをトリガーし、分析情報を一元管理して、根本原因の分析とチームのコラボレーションを迅速化します。
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管理プレーンテレメトリ: ネットワーク管理プレーンで直接動作することで、制限された SNMP を超え、豊富で実用的なデータを使用してコード不要の自動化を促進します。
NetBrain ネットワークの動作と健全性に関する詳細な可視性を自動的に提供し、問題の早期検出とより回復力のあるネットワークを実現します。
よくある質問
- ネットワークの可観測性とは何ですか?
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ネットワークの可観測性とは、リアルタイムデータを用いてネットワークの状態と動作を継続的に可視化し、理解する能力です。パフォーマンス、構成、ネットワークの健全性に関するコンテキストに基づいた洞察を提供することで、単なる監視にとどまりません。
- ネットワークの観測可能性とネットワークの監視の違いは何ですか?
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ネットワーク監視はメトリクスとアラートの収集に重点を置いていますが、ネットワークの可観測性は、トポロジ、構成、テレメトリを相関させることで、問題が発生する原因を明らかにします。可観測性により、事後的なアラート処理ではなく、プロアクティブなトラブルシューティングが可能になります。
- どのように NetBrain ネットワークの可観測性を実現しますか?
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NetBrain 動的なデジタルツインを使用して、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体からライブネットワークの状態と構成をモデル化し、リアルタイムのテレメトリデータを収集します。そして、 dynamic mapping パス設定。可観測性ツールからのデータとネットワーク知識を活用し、可観測性トポロジーを traffic pathおよびパフォーマンス メトリックを実用的な検証および修復ワークフローに組み込みます。
- AI 駆動型ネットワーク可観測性の利点は何ですか?
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AIを活用したネットワークオブザーバビリティにより、トラブルシューティングの迅速化、問題のプロアクティブな検出、そして自動修復が可能になります。ネットワークの健全性とパフォーマンスをマシンスピードで継続的に検証することで運用リスクを軽減し、結果をサマリーダッシュボードに表示します。
- どのように NetBrain 他のツールと比べてどうですか?
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監視、観測性、パフォーマンス指標に主眼を置くDynatrace、SolarWinds、Cisco ThousandEyesとは異なり、 NetBrain 根本的に異なるアプローチを採用しており、ネットワークの自動化、インテリジェントなドキュメント作成、実用的なトラブルシューティングに重点を置いています。
他のプラットフォームは収集とアラートに優れていますが、 NetBrain 理解力と行動力に優れています:
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Dynatrace は次のように伝えます: *「支払いサービスは、データベース クラスター A から 5 秒の遅延が発生します。」*
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ThousandEyes は次のように伝えます: 「AWS VPC へのパスには、Verizon バックボーンで 200 ミリ秒の遅延があります。」
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SolarWinds は次のように伝えます: *「Router-Core-01 の CPU 使用率は 95% で、3 つのインターフェースがダウンしています。」*
NetBrain 根本的に異なることを行います。正確なネットワーク パスを自動的にマッピングし、そのパス上のすべてのデバイスからリアルタイムの構成を取得し、診断コマンドを実行し、事前定義された修復スクリプトを実行することもできます。これらはすべて、ライブのインタラクティブなネットワーク ダイアグラム内で行われます。
重要なことに、 NetBrain はこれらの監視ツールに取って代わるものではなく、それらを補完し、強化するものです。Dynatrace、SolarWinds、ThousandEyesからのアラートを取り込み、それらのアラートを迅速に解決するために必要なネットワーク層のコンテキストと自動化を提供します。特にネットワーク構成やトポロジが関係する場合、何かが壊れていることを認識し、実際に修復するまでの橋渡し役となります。
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- この試験は NetBrain 自動化ソリューションは可観測性をサポートしていますか?
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- 動的ネットワーク マッピング: ライブ ネットワークとサービス パスを継続的に視覚化し、ハイブリッド環境全体の可視性を強化します。
- 意図ベースの自動化: 定義されたインテントと照合して、ネットワークが設計どおりに動作していることを確認します。
- トリガーされた診断: 自動的に根本原因分析を実行する NetBrain 監視ツールからアラートや異常を検出し、実用的な洞察を提供します。
- プロアクティブなヘルスおよびセキュリティ チェック: イベント前、イベント中、イベント後の評価を自動化し、パフォーマンスや SLA に影響する前に問題を検出します。
- 一元化されたダッシュボードと incident portals: インシデント対応中のエンドツーエンドの可観測性を実現するために、すべての自動化出力、診断、マップを統合します。
- ネットワークの可観測性はハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体で機能しますか?
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はい。ネットワーク観測プラットフォームは NetBrain ハイブリッドおよびマルチクラウド ネットワークを継続的に検出、マッピング、分析し、オンプレミス、クラウド、エッジ環境全体にわたる統合されたリアルタイム ビューを提供します。
