2022年、AIネットワーク管理が信頼を高める

米国で売上高最大のソーセージブランドであるジョンソンビルソーセージのグローバルネットワークオペレーションマネージャー、アンソニー・ワイルド氏は、同社のネットワークは、オフィス、製造施設、従業員の個人用デバイス（従業員が現場で聞くBluetoothラジオなど）に分散した3万以上のノードで構成されていると語る。彼は3人チームの一員です。

「3年前の私たちのビジネス方法は、従来のIPベースのアクセスリストを書くことでしたが、それは今では時代遅れです」とワイルド氏は語った。

同氏は、ネットワークは、既知でプロファイルされたエンティティを持つ単一のプラットフォームから、数万の未知のエンドポイントへと進化したと述べた。 「もう古いやり方ではビジネスを続けることはできません。」

このように考えているのはワイルドだけではない。グローバル ネットワークはますます複雑化しており、有能な IT スタッフのプールはそれに追いつけなくなっています。多くの企業がこの問題に対処するために AI 駆動型ネットワーク管理ツールを導入しており、Wild の場合は Cisco AI Network Analytics を導入しました。

「当社は現在の従業員数を維持できており、事業の成長や買収の増加に応じてITスタッフを追加する必要がありません。これは経費削減に非常に役立っています」とワイルド氏は語った。

ネットワークがクラ​​ウドに移行するにつれて、接続の問題を解決するために AI をトレーニングするために利用できるデータがますます増えていきます。その結果、AI 駆動型ネットワーク管理ツールが業界全体で勢いを増しています。 2021 年はネットワーク AIOps にとって好況の年であり、テクノロジーの成熟度の向上や在宅勤務環境に求められるネットワークの複雑化などの他の要因も寄与しています。

大手ベンダーはスタートアップ企業を買収することで、ネットワーク管理に AI を導入しています。 2021 年に発売される製品の多くは、ネットワークのより多くの部分 (SD-WAN、Wi-Fi アクセス ポイント、スイッチ) にインテリジェンスを追加して、エンドツーエンドのネットワーク可視性を実現することに重点を置いています。

また、AI 駆動型の自動化製品もリリースし、AI のトレーニングに必要なネットワーク データを生成するために不可欠なマルチクラウド ネットワーク環境の構築も継続しました。 2021 年の AI/ML ネットワーク管理における重要な進展は次のとおりです。

• ジュニパーは、2020年に買収した128テクノロジーのSD-WANにクラウドベースのMist AIを統合する予定だ。 Mist はテレメトリ データを取り込んでネットワークの問題を検出し、アプリケーションに適切な帯域幅を維持します。
• Arista は、データセンターとキャンパス ネットワーク全体にわたって自動化、テレメトリ、分析を提供するために、CloudVision 管理コンソールを進化させています。
• Cisco は、インターネット インテリジェンス テクノロジーである ThousandEyes を Catalyst スイッチおよび AppDynamics アプリケーション パフォーマンス モニターと統合しました。この統合により、キャンパスやブランチ オフィスからパブリック クラウドまたはプライベート クラウドで実行されている SaaS アプリケーションやソフトウェアにまで及ぶネットワークとアプリケーションの可視性が提供されます。
• Extreme Networks は、IT ネットワーク管理者に AI の洞察を提供するサブスクリプションベースのツールである ExtremeCloud IQ Copilot のベータ版をリリースしました。
• また、Hewlett Packard Enterprise の子会社である Aruba は、AI Insights に自動修復機能を追加しました。これまでネットワークの問題を予測または特定できたこのプラットフォームは、4GHz および 5GHz の無線帯域に接続されたデバイスの数のバランスをとるなど、一部の高密度ネットワークの問題を自己修復できるようになりました。

ネットワークにおけるAIの現状

ネットワーク管理ツールの AI ベースの機能には通常、ネットワークの問題を IT スタッフに通知し、修正を提案し、IT スタッフの承認を得て変更を加える機能が含まれます。一部の製品では、問題の検出と解決を完全に自動化し、事後に問題に関する情報を IT チームに送信できます。

カリフォルニア州ローズビル ジョイント ユニオン高校学区では、10,000 人を超える生徒と 600 人を超える教師およびサポート スタッフにサービスを提供するネットワークの管理に Aruba のエッジ サービス プラットフォームを使用しています。学校は、このテクノロジーによって提供されるヒントや提案がトラブルシューティングの時間を短縮するのに役立つことを発見しました。

「まるで誰かが常にネットワークを監視していて、何か問題が起きたら知らせてくれるかのようです」と上級ネットワーク管理者のデイブ・トッド氏は言う。トッド氏は最終的にはネットワークタスクの一部を自動化したいと考えているが、AI がネットワークの問題を自力で解決できるとはまだ確信していない。

Enterprise Strategy Group (ESG) のアナリスト、ボブ・ラリベルテ氏もトッド氏に同意しています。「AI テクノロジーは必ずしも難しい部分ではありません。難しいのは文化的な側面です。IT 担当者は仕事が AI に依存しているため、非常に保守的になりがちです。どうすれば、AI テクノロジーの習熟度を従業員に納得してもらえるのでしょうか。」

AI ネットワーク管理はどこへ向かうのでしょうか?

ワイルド氏にとって、ジョンソンビルソーセージネットワーク全体で AI を使用して自動化を推進することに慣れるには、さらに時間がかかるでしょう。

「これは間違いなく考え方の転換だ」とワイルド氏は言う。「私たちは昔ながらのやり方に慣れている…自分たちで方針を決め、静的に物事を書くのだ」

2022 年には、多くの企業がこの考え方の変化を経験し、企業が AI を信頼して日常的なネットワーク作業を実行し、一部の修復を自動化し始めると ESG は予想しています。

「彼らはテクノロジーにますます慣れてきています」とラリベルテ氏は言う。「ネットワーク管理分野の AI ベンダーと話をするとき、私はいつも彼らに、慣れるのにどれくらいかかるのか尋ねます。企業によって異なりますが、数週間から数か月かかることが多いです。」

IDCのアナリスト、マーク・リアリー氏は、企業が自動化要素を自社のネットワークに導入し始めると、大きなメリットが得られるだろうと述べた。

ネットワークにAIを活用することで、「ITスタッフはより価値のある仕事に専念できるようになる」とリアリー氏は語った。彼は、新しいネットワーク技術の研究、より統合されたセキュリティとクラウド要素をネットワークに導入すること、ネットワーク機能をビジネス目標とよりよく一致させるための戦略を開発することなどを例に挙げました。

「従業員にとって、これは仕事への満足度の向上、雇用の拡大、そしてもちろんビジネスの観点から見た従業員の定着率の向上につながります」とリアリー氏は語った。

ラリベルテ氏は、企業はロボットに選択した機能だけを組み込むことで、AI 駆動型ネットワーク自動化に着手できると述べた。一般的な候補としては、デバイスの構成、IT 資産の検出、パッチ適用やアップグレードなどのライフサイクル管理タスクの実行などが挙げられます。

「AI ネットワーク管理はやって来ます。なくなることはありません」とラリベルテ氏は言う。「AI ネットワーク管理を避けてきた人にとって、2022 年は AI ネットワーク管理を理解し、導入し、テストし、受け入れることについて考え始める時期です。」