AI-WAN: AIOps と SD-WAN が出会うとき

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[51CTO.com クイック翻訳]ソフトウェア定義広域ネットワーク (SD-WAN) と AIOps はどちらも人気のテクノロジーです。 SD-WAN はアプリケーションの可用性を高め、コストを削減し、場合によってはパフォーマンスを向上させることができます。 AIOps は、機械学習を IT 運用に組み込んで自動化を強化します。これによりエラーが削減され、企業はデジタルのスピードで変更を加えることが可能になります。ほとんどの人はこれらを別々のテクノロジーだと考えていますが、この 2 つが融合することで、AI-WAN と呼ばれるものが生まれます。

SD-WANはネットワークのあらゆる問題に対する万能薬ではない

SD-WAN は、実際の WAN 以来のネットワークにおける最大の飛躍です。しかし、多くのソリューションは依然として手動構成に依存しています。 SD-WAN は確かにアプリケーションの回復力を向上させ、通信コストを削減し、多くの場合アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができますが、従来の WAN よりも複雑です。初期設定は難しい場合もありますが、より大きな問題は日々の運用です。ビジネスの変化に適応するためにネットワークを手動で調整および最適化すると、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 SD-WAN に優れた自動化をもたらすソリューションが必要です。

ここで AI-WAN が役立ちます。自動運転車と同様に、AI-WAN はさまざまなルールに基づいて決定を下し、人間よりも速く変化に適応できます。自動運転車は、道路状況、速度制限、その他の要素を継続的に監視し、どのような変更が必要かを判断します。同様に、自動運転ネットワークは、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、監視、修正、防御、分析を行うことができます。これは AI ベースの自動化機能によって行われ、人間の関与は必要ありません。

間違いなく、手動操作はビジネスの可能性を最大限に引き出す妨げになります。データによると、古いネットワークを維持して問題を解決するのに時間がかかりすぎるため、企業がネットワーク全体に変更を加えるには平均 4 か月かかります。 ZK Research の調査によると、エンジニアの 30% が少なくとも週に 1 日をトラブルシューティングと問題解決に費やしていることがわかりました。 SD-WAN はこれらの指標を改善できますが、依然として人員の負担が重くのしかかっています。

企業はクラウドへの移行時にデータに関する課題の増加に直面しており、それほど長く待つことはできません。企業は、AI によって職が奪われることを恐れるのではなく、AI を受け入れるべきです。 AI は、計画外のネットワーク停止の最大の原因である人為的エラーを排除し、組織がより高度なタスクに集中できるように支援します。

AI-WANがネットワーク運用を変革する

では、SD-WAN から AI-WAN への進化によって、ネットワークの管理と運用はどのように変化するのでしょうか?管理者は、問題解決ではなく戦略計画に集中して時間を費やすことができます。 ZK Research の別の統計によると、問題解決に費やされる時間の 90% は根本原因の発見に費やされています。アプリケーションがクラウドに存在し、モバイル デバイス上で実行されるようになったため、問題の根本原因を見つけることがさらに困難になっています。 AI-WAN は、ビジネスに影響を与える前に、わずかな異常も検出できます。

SD-WAN は基本的に、すべてのルーティング ルールが管理者によって集中管理され、ネットワーク全体に転送できるように設計されています。 AI-WAN はさらに一歩進んで、障害予測を通じて管理者が問題が発生する前に予測できるようにします。ユーザーに影響が出る前にネットワークの不具合を自己修正することで、ネットワーク パフォーマンスを向上させることもできます。

自動運転車は、AI ソフトウェアと、IoT センサー、カメラ、その他多数のデバイスからのリアルタイム データを活用して、死角がどこにあるのか、交通信号とどのように同期するのか、どのような安全対策を講じるべきかといった道路のルールを理解します。同様に、自動運転ネットワークはより高レベルのルールを理解し、特定の操作が禁止されている国や地域での使用を許可するなど、管理者のミスを防ぐことができます。

セキュリティは別の問題です。モバイル デバイスからモノのインターネット、クラウド コンピューティングに至るまで、さまざまなものが複数の新しいエントリ ポイントを作成し、リソースをネットワークのエッジに移動しています。これにより、企業は変更に迅速に対応することが困難になり、セキュリティ リスクにさらされることになります。

企業は、IT 部門の知らないうちに、数百、あるいは数千もの SaaS (Software as a Service) アプリケーションが同時に使用されているため、ユーザーが残したセキュリティのギャップに気付かない場合があります。古いネットワーク テクノロジーでは SaaS やクラウド サービスをサポートできませんが、SD-WAN では可能です。しかし、SD-WAN を導入するだけではネットワークを保護するのに十分ではありません。 SD-WAN の導入では、セキュリティは後から考えるのではなく、最初から考慮する必要があります。

ベンダーは、ネットワーク セキュリティを向上させるために、AI ベースの分析を SD-WAN ソリューションにバンドルするケースが増えています。このようなソリューションは、AI を使用して、特定のイベントがネットワークとアプリケーションのパフォーマンスおよびセキュリティにどのように影響するかを分析します。次に、SaaS アプリケーションの不正使用など、ネットワークの変更に対してインテリジェントな推奨事項を作成します。

自動運転車の例えに戻ると、AI-WAN は道路を安全かつ事故のない状態に保つように設計されています。インテリジェント ネットワークは、変化する状況に迅速に適応し、必要に応じて自己修復できるようになります。クラウド コンピューティングと SaaS アプリケーションの需要の高まりにより、インテリジェント ネットワークが未来であり、先進的な企業はすでに主導的な立場にあります。

AI-WANは現在存在しており、将来急速に成長するだろう

AI-WAN は未来的に思えるかもしれませんが、多くのベンダーが AI-WAN を提供したり、ソリューションを市場に投入したりしています。たとえば、マネージド サービス プロバイダーの Masergy は最近、自律ネットワークを提供するために SD-WAN 向けの AIOps をリリースし、最も完全な製品を提供しています。

別のマネージド サービス プロバイダーである Open System は、クラウドベースの Sqooba を買収し、堅牢なネットワークおよびセキュリティ サービスに AIOps を追加しました。 M&A のテーマに沿って、VMware は最近、AIOps ベンダーの Nyansa を買収し、VeloCloud SD-WAN 部門を強化しました。この動きにより、VMware は Aruba Networks と同様の機能を手に入れることになる。Aruba Networks は当初 WiFi のトラブルシューティングに AI を使用していたが、現在は SD-Branch 製品にも AI を導入している。 Cisco は AIOps を推進している別のネットワーク ベンダーですが、WAN だけでなくネットワーク全体に AIOps を適用しようとしています。

時間が経つにつれて、すべての SD-WAN または SASE ベンダーが AIOps を自社の製品に取り入れ、ネットワーク接続から自動化された運用へと重点を移していくと予想しています。

原題: AIOps と SD-WAN の融合、著者: Zeus Kerravala

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