NetOps ワークフローを手動から自動へ変革
今日の急速に変化するIT環境では、問題に先手を打つことが極めて重要であり、自動化とAIをネットワーク運用(NetOps)ワークフローに統合することが、これを実現する上で重要な役割を果たします。「シフトレフト」手法を採用することで、組織はトラブルシューティング、変更管理、可観測性の課題に積極的に取り組むことができます。このアプローチにより、AI駆動のチケットシステムが自動診断を開始し、事前構築された自動修復機能を通じて自動修復を促進できます。 runbookリアルタイムのアラート ダッシュボードにより、過去の障害を包括的に可視化できます。これらのイノベーションを採用することで、チームは運用を効率化し、ネットワークの回復力を高めることができます。
ネットワーク運用ワークフローをシフトレフトする
• トラブルシューティング - AI駆動のチケットによる自動診断の実行と結果生成
• 変更 – 事前に構築された変更の自動修復 runbooks
• 可観測性 – 過去の障害を警告する可観測性ダッシュボードを使用してネットワークを強化する
4つのワークフローを体系的にシフトレフトする

AIと自動化の融合
自動化とAIをNetOpsワークフローに統合することで、シームレスに「シフトレフト」し、効率性と応答性を高めることができます。 NetBrain AI Co-Pilot は、実行可能な特定の自動化タスクを検出し、運用を合理化して、チームがより高度な戦略的取り組みに集中できるようにします。
NetBrainAgentic AI を搭載した Co-Pilot は、LLM を使用して平易な言語入力からコンテキストを理解し、適切なエージェントを起動します。これらのエージェントは、各タスクを完了するために適切な内部 API を呼び出す関数です。これにより、トラブルシューティングと自動化の効率が大幅に向上します。

どのような自動化を依頼できますか NetBrain AI Co-Pilotは実行するのか?










ユースケース NetBrain 副操縦士
IPルックアップ
1. 一致する場合はIPをデバイスとインターフェースに変換する
2. 1ホップ目のL3ゲートウェイとL2ゲートウェイに変換します(One-IP Table 見上げる)
3. 同じサブネットデバイス
DNS ルックアップ
DNS名をIPに変換する
近隣検索
デバイスのネイバーを検索(L2、L3、IPv6)
デジタルツインデータベース検索
クエリー NetBrain 推論付きデータフィールドのデータベース
自動化データテーブル検索
ADT に保存されたデータを参照する
CLIコマンドを発行する 結果を分析する
実行する Network Intent 予定されたアクションまたは即時のアクション
トラブルシューティングの手順を実行する コアルータ上の BGP
稼働時間を確認する すべてのデバイスとマップされたデバイスに描画
地図上のすべてのデバイスを確認する 「エラー」という単語を含むログを検索し、結果を要約する
設定ドリフトをチェックする デバイス別にマップ上のデバイスを表示し、デバイスと結果別に表形式で結果を要約します
ソフトウェアの調査 ネットワークの脆弱性。デバイスをマップ上に表示し、ソフトウェアのバージョンをリストします
ネットワークの可観測性を評価する マップ上に存在するデバイスのCVEセキュリティ -> 自動化/可観測性/可観測性に基づく
CVE セキュリティ出力 = NI 結果
次に、マップデバイスで$intentを実行し、ダッシュボードグループ「CVE脆弱性をチェック」でダッシュボードに結果を表示します。
変更する前に、「show IP route summary」CLI コマンドを使用して、マップ上のデバイスのルーティング サマリー状態をキャプチャします。結果をテーブルに出力し、出力から「Replicates」、「Overhead」、「Memory」、「NHRP」、および「internal」を省略して、変更後のデータと比較するために状態を記録します。
マップ上のデバイスに対して「show version」コマンドを発行し、稼働時間、バージョン、再起動の理由を調べ、マップ上に結果出力を描画します。また、結果を表形式で印刷し、過去 24 時間以内に再起動したデバイスを強調表示します。
デバイスの詳細を取得する 地図上のデバイスから
QoSドロップをチェックして要約する 地図上のデバイス
地図上にデバイス、メモ、矢印を描く 出力データ
AI駆動型ネットワーク自動化のメリット NetBrain AI 副操縦士
- 自然言語自動化統合: 自然言語でクエリ、解釈、および結果の要約を実行します。
- 繰り返し可能なワークフロー: 過去の経験と停止に基づいて、アクション プランと呼ばれる事前に構築されたプレイブックを調整し、それを一貫して再利用して、繰り返し可能で予測可能な結果を生成します。
- 組み込みのインテリジェント CLI: AI インテリジェンスを使用して CLI コマンドを実行します。
- 正確なデータ取得: ライブから在庫を動的に取得 デジタルツイン および保存されたデバイスデータ。
- 完全な可視性: 任意のマップ上にデバイス、近隣関係、機能、アプリケーション パスを描画します。
- ユーザーフレンドリーなトラブルシューティング: MTTIを減らす/MTTR トラブルシューティングを左にシフトします。
- より安全な Change Management: 変更の実装中に、事前チェックと事後チェックを実行し、重要なシステムを監視します。
- 実用的な可観測性: 意図主導の自動化の結果を可観測性ダッシュボードにエクスポートして、診断評価の共有とアーカイブを行います。
- 予測分析: 履歴データとネットワークの動作を分析して、変更による潜在的な影響を予測します。リスクを早期に特定することで、停止やパフォーマンスの問題を防ぐことができます。
- 強化されたコンプライアンスとレポート: すべての変更がポリシーとコンプライアンス要件に準拠していることを確認します。