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5つのネットワークタスクでAIがNetOpsチームを支援できるものと、できないもの
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今日のデジタルランドスケープは、ネットワークインフラストラクチャの複雑さと規模が指数関数的に増加しているため、急速に進化しています。この増加は、ネットワークを効率的に管理することをより困難にしました。NetOpsチームを支援するための様々なツールがありますが、Gartnerによると、ネットワークタスクの2/3はまだ手動で実行されています。したがって、ネットワーク運用と管理をストリームライン化する必要性が続いています。
さらに、クラウドコンピューティングと仮想化技術の採用、そして新しい技術とサービスは、組織がネットワーク管理技術をより柔軟かつスケーラブルにしたいと望んでいます。これは、ネットワークトラフィックとデバイスの増加に対応する必要があるためです。スクリプティングは、個々のエンジニアリングタスクを自動化するために長年使用されてきましたが、全体的な運用チームではスケーラブルではありません。
ここで、AI、特に過去2年間で市場の原動力となったジェネレーティブAIが登場します。しかし、ネットワーク空間でAIを活用した技術が多数登場しているため、どの機能が実際に存在するのか、どの機能がAIの洗練されたマーケティングであるのかを理解することは難しいです。NetOpsチームを支援できる5つのネットワークタスクと、現在はできない5つのタスク（将来は可能になるかもしれません）を見てみましょう。
NetOpsチームを支援する:
1. インフラストラクチャの検出と構成分析 – 組織のITインフラストラクチャを構成する物理的および仮想的なコンポーネントをすべて特定してカタログ化し、コンポーネント内の設定、構成、状態を調べることは、標準的な運用手順です。このプロセスは、手動で実行すると週に数時間かかることがあります。しかし、AIは、ネットワークのデジタルツインを使用して、このプロセスを大幅に加速化します（例：BGPトンネルのダウンを2時間から10分に短縮）。NetOpsチームが必要とするデバイスのハードウェアまたはソフトウェア、構成、リソース、パフォーマンス、セキュリティリスク評価に関する重要な情報をすばやく取得できます。
2. ダイナミックマッピング – NetOpsチームは、ネットワークの視覚化、ネットワークの監視、トラブルシューティングなどにダイナミックマッピングを使用します。AI（ネットワークの完全なデジタルツインを使用）は、ネットワークトポロジーを動的に描画およびマッピングできます。ネットワークの問題やクエリに関連するものを数分で行うことができます。AIなしでは、ネットワークエンジニアはVisioでマップを数時間描く必要があります（企業ネットワーク全体を完全にマッピングするには数百時間かかる場合があります）。また、マップは数週間または数日で古くなります。
3. ルート要因分析と異常検出 – ネットワークプロフェッショナルは、ルート要因分析と異常検出の重要性を知っています。これらは、システムとプロセスの安定性、セキュリティ、効率性を確保するために不可欠です。通常、これには、CLIツール、Ansible、Pythonなどを使用した、経験豊富なITプロフェッショナルの直感的な専門知識が必要です。AI登場以前は、トラブルシューティングの知識を身につけるためのショートカットはありませんでした。AIは、ネットワークの自動化に使用する診断または評価ロジックを提案できます。AIは、プログラマーがコードを生成するのを支援するのと同様に、ネットワークの自動化を信頼性高く複製、適応、拡張するのを支援することも近いうちに可能になるかもしれません。
4. 推奨アクション – トラブルシューティングと同様に、問題（サービス低下を望ましい基準に戻す）を解決するには、専門家のスキルが必要です。これには、ベンダーのドキュメントを調査し、ベストプラクティスと個人的な経験を学ぶことが含まれます。AIは、数十年の経験をカタログ化し、新しい問題について、すべてのレベルのエンジニアに部族的知識をよりよく分配できます。診断が行われ、受け入れられ、または望ましくない傾向が特定されると、AIは、修復アクション、次のステップ、フォローアップ手順、または変更提案を推奨できます。
5. ダッシュボードとレポート – リアルタイムの可視性、実行可能な洞察、迅速な意思決定は、すべてNetOpsの仕事の内容です。自動化はこれらのプロセスを大幅に合理化できますが、自動化の結果は人間の意思決定者にどのように提示されますか？ 有用な分析を視覚化することは、独自の産業になりました。グラフ化とダッシュボードのプラットフォームは数十種類ありますが、これらを構築するには、慎重な検討と数時間または数日の作業が必要です。AIは、特定のユースケースに合わせたカスタムダッシュボードとレポートの作成を支援することで、可視性と自動化の結果の視覚化を大幅に容易にできます。テレメトリと自動分析から収集された数千のネットワーク洞察を調べてから、緊急事項と優先タスクを強調したグランスダッシュボードに変換するAIアシスタントを想像してみてください。
NetOpsチームを支援しない:
1. ネットワーク変更の承認 – NetOpsは、ダウンタイムのリスクを最小限に抑え、コンプライアンスを確保し、セキュリティを維持し、ビジネス目標に一致させるために、ネットワーク変更の承認が重要です。AIは推奨アクションを提案できますが、ネットワーク変更を承認または最終決定することはできません。これらの変更は複雑であり、各企業ネットワークは異なり、ミスは数千ドル相当のダウンタイムにつながる可能性があります。AIは、まだこのような重要なタスクを信頼するための十分な高度なネットワーク知識を示していません。
2. 複雑なネットワークの設計 – 各ネットワークとその要件は一意です。AIは将来、シンプルなネットワークを設計できるかもしれませんが、企業ネットワークは複雑で、特定のユースケースに合わせて設計されています。マイクロトレーディング会社には、超低遅延ネットワークが必要かもしれません。ビデオコンテンツ配信会社には、高帯域幅が必要かもしれません。ヘルスケア会社には、高可用性が必要かもしれません。また、各企業に最も適したプロトコル（従来のIP、マルチキャスト、MPLS、SD-WANなど）もあります。AIは、ネットワークのすべての可能な組み合わせを計算し、最適な設計を選択することはできません。人間だけがそのような決定を下すことができます。
3. 選択 – NetOpsプロフェッショナルは、毎日、トラフィック管理、パフォーマンスの最適化、警報やインシデントへの対応、ネットワーク変更の承認など、重要な決定を下さなければなりません。AIは、これらの決定を下すために情報を提供できますが、トレードオフを比較検討したり、難しい決定を下したり、妥協点を選択したりするには、十分なコンテキストを理解することはできません。AIに、病院や政府機関のネットワークサービスに影響を与える決定を下すことを望みますか?
4. 責任を負う – NetOpsチームは、アップタイム、可用性、ネットワークパフォーマンス、問題管理、コンプライアンス遵守などに基づいて評価されます。AIが導入されると、チームはどう評価されますか? 「AIのせいです」は、重要な利害関係者や顧客にとって受け入れられる回答でしょうか? AIは、重要な利害関係者や顧客をなだめることはできません。
5. イノベーション – 効率性の向上、パフォーマンスの向上、スケーラビリティの向上、ユーザーエクスペリエンスの向上… すべてこれらはイノベーションを必要とします。人間は、今日のネットワークの複雑さを理解し、それを組織のビジネス目標や役割の機能と組み合わせて、ユニークなアイデアやソリューションを生み出すことができます。AIには、アイデアを変異させて新しいものを作り出す能力はありません。AIは、ボックスの外で考え、企業の課題に対する革新的なネットワークソリューションを提供することはできません。
AIは、テクノロジースタック全体で強力なツールとして深く統合されており、NetOpsチームに貴重な支援を提供することができます。ネットワークの可視性を高め、タスクを自動化するなど、多くのことができます。しかし、AIができないこともたくさんあり、将来的にもできないかもしれません。私たちは、この共生関係の始まりにいるだけです。NetOpsで見たいAIのキラー機能は何ですか?
