簡素化、生産性、信頼性 これらは単独でも優れたネットワークに欠かせないものです。しかし、ビジネスクリティカルなネットワークの管理に時間を費やしてきた人なら誰でも、これらを合わせた三位一体こそが、限られたITリソースで卓越したユーザーエクスペリエンスを実現するための本当のカギになると知っています。 ジュニパーがこの三位一体にどう取り組んでいるのかといえば、AIネイティブネットワーキングプラットフォームで実現しています。 これを基盤として、ジュニパーはあらゆる面でお客様をサポートします。卓越した高度なネットワークエクスペリエンスをエンドユーザーに提供しつつ、運用担当者の負担を軽減できます。これにより、新たな戦略イニシアチブや画期的なイノベーションを進めるなど、重要な案件に対応する余裕が生まれます。あるいは、家族とスポーツ観戦に行ける時間が取れるようになります。 AIネイティブの分析情報と自動化により、ネットワーク史上かつてない簡素化、生産性、信頼性（アシュアランス）がもたらされます。ダッシュボードで詳しく調べる必要がなくなります。トラブルシューティングの際に時間と苦労を重ねる必要もありません。ユーザーエクスペリエンスの向上につながらない変更もなくなります。これが、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」です。今回のブログでは、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの特徴を示す具体的な例を紹介しましょう。 規定アクションと事前対応型アクションで簡素化 ネットワークは複雑です。さまざまな場所に分散した多数のクライアントとアプリケーションをサポートするために多様化せざるを得ないからです。 さらに事態を悪化させるのが、ネットワークの稼働停止によってすべてがストップすることです。従業員は必要なデータにアクセスできません。学生はレポートを提出できません。遠隔医療は停止してしまいます。 ネットワークの複雑さを完全に解消できるとはいいません。しかし、ネットワークをもっとシンプルに、もっと直感的に管理や保守できるようにすることは可能だと言い切れます。 その方法はAIとクラウドの活用です。 ジュニパーでは、この9年間で取り扱っている、世界一複雑な複数の高性能ネットワークのデータを、さまざまなAI（人工知能）、ML（機械学習）、データサイエンスの手法を通じて、実用的な分析情報にリアルタイムで変換しています。これだけでも、混乱状態に大きな秩序がもたらされます。さらに、これらのデータへのアクセスとアクションをさらにシンプルにするために、業界初のAIネイティブ仮想ネットワークアシスタントを導入しました。それが「Marvis」です。 Marvisでは、簡単に質問するだけで、説明と指示を含む回答が得られます。たとえば、「今日はネットワークのどこが悪い？」と聞くと、「スイッチ5でポート12に不良ケーブルが接続されており、以下のユーザーに影響しています。ケーブルをテストして交換してください」というように答えてくれます。 お客様側のVNA（Virtual Network Assistant）では、問題を簡単に見つけることができます。見つけにくいような問題でも同様です。数え切れないほどのダッシュボードや終わりの見えないイベントログを詳しく調べる必要はありません。Marvisによってビッグデータがビッグインサイトに変換されるため、IT部門は最重要課題に取り組めます。これこそが、本当のビッグディールです。 運用担当者の生産性とエクスペリエンスを向上 簡素化と生産性は表裏一体です。ネットワークの問題を特定し、理解し、事前対応で修復できるようになると、戦術的な事後対応に費やす時間が減り、新機能の展開のような戦略的な施策に費やすことのできる時間が増えます。 たとえば、AIネイティブネットワーキングプラットフォームでは各ドメイン（有線、無線、WAN）のアクティビティが関連付けられるため、問題の発生場所、原因、修復方法が正確にわかります。間違った手がかりを追うことがなくなります。また、ほとんど再現できない断続的な問題を再現しようとする無駄な時間もなくなります。これに費やす時間は最も無駄な時間と言えます。 よくある例が、ZoomやTeamsでの問題です。問題はアプリケーションなのか？ コンピューターあるいはモバイルデバイスか？ 無線ネットワーク？ WAN？ もしかしたら誰かの飼い猫がキーボードの上でいたずらしているのかも？ ジュニパーのAIネイティブネットワークでは、イベント関連付けを使用して、問題を即座に特定し、どんな人間よりもはるかに速く根本原因を突き止めます。そこから必要な情報を得た運用チームは、頼られる存在になります。 ジュニパーは、データセンターへのAIOps導入とインテントベースネットワーク構築も手掛け、この分野での目覚ましい生産性向上を可能にしています。たとえば、新サービス展開時の設定ミスを回避したり、複数ベンダーのデバイスの管理に、信頼できる単一の情報源を使用することが可能です。つまり、始めから物事を正しく進められるため、ITの運用においても大きな時間の無駄を避けられます。 ユーザーエクスペリエンスを保証 ネットワークの信頼性は、あらゆるIT運用チームにとっての最優先課題ですが、その達成は必ずしも容易ではありません。
真に変革をもたらすテクノロジーの転換が生じるときは必ず、それにまつわる「かつて」と「今」の視点が生まれます。たとえば、携帯電話について考えてみましょう。道端でちょっとした助けが必要になったとします。「かつて」は、どうしていたでしょうか？ 最寄りの公衆電話まで歩いていって、ポケットの中に十分な小銭がありますようにと願っていました。では「今」は？ どこにいようと携帯電話を取り出して、即座に助けを呼ぶことができます。インターネットの出現から、クラウドコンピューティングやバイナリコードに至るまで、歴史上こうした例は数えきれません。それは文字通り、車輪の発明にまでさかのぼります。 おそらくお気づきと思いますが、現在、さらなる「かつて」や「今」の瞬間が到来しています。人工知能の飛躍的な進歩と幅広い用途や応用がそのことを示しています。特にその多大な影響を受けているのが、ネットワーキングです。かつては、つまりAI（人工知能）が登場する前は、どうだったでしょうか？ 手動によるプロセスは時間がかかり、IT運用チームは障害対応チケットに忙殺され、生産性は低下し、ネットワークの稼働停止によってビジネスチャンスは失われ、ダウンロードは遅く、電話会議は中断しがちでした。 「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」のご紹介 ジュニパーの新ブランドキャンペーンを、本日スタートしたことをお知らせいたします。「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」に重点を置き、業界初かつ唯一のAIネイティブネットワーキングプラットフォームを特集します。想像してください。ネットワークが自動で問題を検知し、自動で修復し、自動で設定を行うのです。AIモデルは、9年以上かけて蓄積してきた実用的なネットワークデータを使用して構築されています。対話型ネットワークインターフェイスは、自然言語処理を使用して事前対応でネットワークパフォーマンスを維持および最適化します。その結果、優れたユーザーエクスペリエンスが一貫して実現され、IT運用チームの生産性が向上し、コストが削減されます。 少し定量的に説明すると、ネットワークの導入期間が最大9分の1に短縮され、障害対応チケットの数が最大90%減少し、運用コストが最大85%削減され、ネットワークインシデントの解決に要する時間が最大50%短くなります。これが、ジュニパーが提供するAIネイティブのパワーです。 誤解のないようにお伝えしますと、これらは向上心にあふれた社内的な目標でもなければ、注目を集めるためのある種のマーケティングスタイルというわけでもありません。こうした数値と結果は、業界をリードする、ジュニパーのお客様がAIネイティブネットワーキング導入後の現在をご報告いただいた内容を正確に示したものです。こうしたお客様はネットワークを考察するうえで、ジュニパー導入前の「かつて」のパフォーマンスと、ジュニパー導入後の「今」のパフォーマンスを比較しています。 ネットワークのためにAIOpsを活用する場合でも、AIのための独自仕様の大規模言語モデルを開発するために最適なネットワークを構築する場合でも、ジュニパーは、運用の簡素化、生産性の向上、信頼できるパフォーマンスの大規模な実現に必要とされる俊敏性、自動化、アシュアランスを提供します。 AIネイティブネットワーキングの本質を具体化 今回のエキサイティングな新規広告キャンペーンを伝えてくれるもっともふさわしい人物を探すうえでいくつかの要件がありました。対象となる人物は、過去、現在、未来のすべてを表現できる必要がありました。「かつて」のやり方と明確につながっている一方で、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」が示す価値（シンプルさ、生産性、信頼性）を強く求める傾向が明らかである人物です。モダンで今の時代にふさわしい、しかし時代を超越した昔ながらの人物です。わかりやすい目配せや相槌を忘れない、疑いなく信頼できる人物です。 多くの象徴的な役柄をこなし、活躍していることで知られる、クリスティナ・ヘンドリックスと仕事をするというチャンスをいただけたとき、最適な人物が見つかったと即座に考えました。愚か者には容赦しないカリスマ的なキャラクターを演じる彼女の評判は、ジュニパーが目指すパンチのきいた、オフビートなブランドのパーソナリティと完璧に合致していました。私たちは、ネットワーキングのAIやAIのネットワーキングに関しては極めて真面目になりますが、私たち自身に関してはそれほど真面目ではありません。 ジュニパーネットワークスのAIネイティブ新時代の始まり ジュニパーの新しいキャンペーンが皆様に公開される本日は、同様にジュニパーネットワークスの「かつて」と「今」の変革の節目となる日でもあります。さらに、AIネイティブプラットフォームの場合と同様に、ジュニパーはこれからも絶え間なくイノベーションを続け、ネットワーキングの可能性の境界を押し広げて、解決すべき問題の存在に誰もが気づく前にその解決に到達します。クリスティナが演じた象徴的なキャラクターの1人がかつて、次のように雄弁に語りました。「さまざまな物事について、それらが必要だと人々に知られる前に考えることが、私の仕事です」 ジュニパーの新しいCMは、こちらからご覧ください。 また、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」の詳細についても、こちらでご確認いただけます。 今すぐ使えるネットワークの構築
2024年1月、ジュニパーはAIネイティブネットワーキングプラットフォームを発表しました。このプラットフォームにより、適切なインフラストラクチャで適切なデータを活用して適切な応答を実現し、ユーザーおよび運用担当者に最適なエクスペリエンスを提供できるようになります。AIによるネットワーク運用の簡素化（AI for Networking）や、AIで最適化されたイーサネットファブリックによるAIワークロードとGPUパフォーマンスの改善（Networking for AI）を通じて、ジュニパーはお客様にエクスペリエンスファーストネットワーキングを提供するというコミットメントを実現するための取り組みを進めています。 ジュニパーには、QFXスイッチ、PTXルーター、SRXファイアウォールで構成された高パフォーマンスの安全なデータセンターネットワークインフラストラクチャを長年にわたって提供してきた実績があります。そこに新たに加わったAIネイティブネットワーキングアーキテクチャにより、お客様はマルチベンダーのAIデータセンターをエンドツーエンドで運用できるようになります。ジュニパーが新たに提供するソリューションOps4AIには、お客様にさらに多くの価値をもたらすさまざまな機能強化が含まれています。Ops4AIでは、以下に挙げるジュニパーネットワークスのコンポーネントが独自に組み合わされています。 仮想ネットワークアシスタント「Marvis」を基盤とするデータセンターでのAIOps Juniper Apstraマルチベンダーデータセンターファブリック管理によるインテントベースの自動化 AIで最適化されたイーサネット機能（RoCEv2 for IPv4/v6、輻輳管理、効率的なロードバランシング、テレメトリなど） これらのコンポーネントがまとめて含まれているOps4AIにより、運用コストの削減とプロセスの効率化を同時に実現しながら、高性能AIデータセンターの導入期間を迅速に短縮できます。さらに、次のような拡張機能も新たに加わりました。お客様が自由に利用できる新しいマルチベンダーのJuniper Ops4AI Labでは、オープンソースかつプライベートのAIモデルおよびワークロードをテストできます。ジュニパー検証済み設計では、ジュニパー、NVIDIA、Broadcom、Intel、Weka、およびその他のパートナーを使用してAI向けのネットワーキング構成を確保できます。また、JunosソフトウェアとApstraの強化により、AIで最適化されたデータセンターネットワーキングを実現できます。 それでは、Junos®ソフトウェアとJuniper Apstraの新たに強化された機能について見ていきましょう。以下のような強化が行われています。 AI向けのファブリック自動調整 GPUのRDMA（リモートダイナミックメモリアクセス）は、AIネットワークで膨大な量のネットワークトラフィックを発生させます。ロードバランシングなどの輻輳回避手法を用いても輻輳を避けられない状況が存在します（複数のGPUからラストホップのスイッチにある単一GPUに向かうトラフィックなど）。このような状況で用いられるのが、DCQCN（データセンターの量子化輻輳通知）などの輻輳制御手法です。DCQCNは、ECN（明示的輻輳通知）やPFC（優先順位に基づくフロー制御）などの機能を使用してパラメーター設定を計算および構成することで、すべてのスイッチにわたってポートごと、キューごとに最適なパフォーマンスを提供します。すべてのスイッチにわたって数千ものキューを手動で設定するのは、困難であり手間がかかります。 この問題を解決するため、Apstraは各ポートの各キューから定期的にテレメトリを収集します。収集したテレメトリ情報に基づいて、各ポートの各キューについて、ECNとPFCの最適なパラメーター設定が計算されます。クローズドループ自動化により、ネットワーク内のすべてのスイッチに対して最適な設定が適用されます。 このソリューションが最適な輻輳制御設定を適用することで、運用が大幅に簡素化され、遅延とJCT（ジョブ完了時間）が低減されます。ジュニパーのお客様はAIインフラストラクチャに積極的に投資しているため、これらの機能はJuniper Apstraを導入することで追加コストなしで利用できるようにしています。詳細については、最新のCloud Field Dayのデモをご覧ください。また、このアプリケーションはGitHubにもアップロードしています。 図1：AI向けのファブリック自動調整 グローバルロードバランシング AIネットワークトラフィックには独自の特徴があります。それは、GPUのRDMAがトラフィックの大部分を占めている点です。このRDMAは、高帯域幅の少数かつ大規模なフロー（エレファントフロー）をもたらします。そのため、5タプルハッシュベースの静的ロードバランシングでは対応できません。複数のエレファントフローが同じリンクにマッピングされて輻輳が発生します。その結果、JCT（ジョブ完了時間）が長期化します。これは大規模にGPUに投資している環境にとっては大打撃となります。 この問題を解決するのが、DLB（ダイナミックロードバランシング）です。DLBでは、ローカルスイッチのアップリンクの状態が考慮されます。 DLBであれば、従来の静的ロードバランシングと比べて、ファブリックの帯域幅使用率を大幅に改善できます。ただし、DLBではローカルリンクの品質しか追跡できません。つまり、ingressノードからegressノードへのパス全体の品質を把握することはできません。たとえば、CLOSトポロジーにおいて、サーバー1とサーバー2がそれぞれフロー1とフロー2と呼ばれるデータを送信しようとしているとします。DLBの場合、リーフ1はローカルリンクの使用率しか把握できないため、ローカルスイッチの品質テーブルのみに基づいて判断を行うことになります（テーブルではローカルリンクの品質は最高水準かもしれません）。しかし、GLB（グローバルロードバランシング）の場合、スパイン／リーフレベルの輻輳が発生しているパス全体の品質を把握できます。 図2：フローのロードバランシング
2024年2月24日（土）のアイデアソン、3月9日（土）～3月23日（土）にかけて行われたハッカソンを含むイベント「バーチャルビーコンハック！」が開催されました。 本イベントは当社の「Juniper Mist（以下、Mist）」の仮想ビーコン機能を用いたハックイベントです。 NTT西日本運営の共創拠点「QUINTBRIDGE」を仮想ビーコン＆屋内測位でハック！ 「バーチャルビーコンハック！」は、AIネイティブネットワーキングのリーダーである当社が日本で開催した初のリアル共創イベントで、アイデアソンとハッカソンを組み合わせた形で実施しました。 開催の目的は、当社無線LAN製品「Juniper Mist」の仮想ビーコン機能を用いながら、屋内で直面する様々な課題に対し、革新的なアイデア・サービスを生み出すことです。 開催場所となったQUINTBRIDGE（クイントブリッジ）は、NTT西日本が運営するオープンイノベーション施設であり、企業・スタートアップ・自治体・大学などが自由に交流し、それぞれの思いやアセットを共有しながら共創を進め、実社会での活用をめざしています。 当社はQUINTBRIDGEのSelf-as-We「わたしの挑戦を、わたしたちの挑戦へ。」というコンセプトに深く共感し、本イベントを通じてその理念推進の一役を担えたことを光栄に思います。 約1ヵ月という短い期間ではありましたが、当社の技術とQUINTBRIDGEの理念、参加者の発想が交わることで、日常生活に新たな価値をもたらす可能性に満ちたアイデアとサービスが多数生まれることとなりました。 QUINTBRIDGE 公式HP：https://www.quintbridge.jp/ 未来を創る ~革新的アイデアソンとハッカソン~ 2月24日、初日のアイデアソンでは「Mist」についての説明とQUINTBRIDGEの屋内課題の共有、クリエイティブな思考を刺激するワークショップが行われました。 3月9日の「ハッカソンDay1」では、さらなるアイデアの検討が行われ、2週間後の「ハッカソンDay2」の発表に向け、メンバー同士でサービスの開発が進められました。 3月23日、最終日のハッカソンでは各チームが開発したサービスのプロトタイプをプレゼンテーションして創造性と実行可能性を競い合い、新たなビジネスモデルやサービスが多数登場しました。 「Juniper Mist」の仮想ビーコン機能とは？ 本イベントで活用された「Mist」は機械学習機能（AI）と仮想ビーコン機能を統合したクラウド管理型の製品で、当社が誇る最先端の無線LAN技術です。 今回のイベント開催は、仮想ビーコン機能を用いてQUINTBRIDGEをはじめとした屋内環境で直面する課題への解決策を創出することが目的でした。 ビーコン技術とは、Bluetooth Low Energy（BLE）を利用して周囲のデバイスに情報を送信できる小型無線通信デバイスのことで、位置情報サービス、プロモーション活動、資産管理など、その応用範囲はアイデア次第で無限に広がります。 ビーコン技術に関連するサービスは多く生み出されてきましたが、メンテンナスや紛失・盗難のリスク、設置場所の制約などがネックとなり普及は思うようには進まず、現在は限られたシチュエーションでの利用に留まっています。 しかし「Mist」はこれらの課題を根本から解決。さらに、 ● ビーコンが反応するZone（エリア）を仮想的に設定することができる ● 仮想ビーコンは仮想であるがゆえ、なんらかのフラグを元に、動的に動かすことが可能
旧式のコントローラーを使用することなくキャンパスエッジを拡張 従来の無線LANソリューションは通常、旧式のアーキテクチャで構築されており、今日の多様な企業のニーズに対応するために必要な拡張性、信頼性、俊敏性に欠けています。急速に変化する、相互接続された今日の世界においては、シームレスなコミュニケーション、コラボレーション、データアクセスがビジネスに不可欠です。特に、エッジに移行するユーザー、デバイス、アプリケーションが増えている状況ではなおさらです。 Juniper Mist Edge ME-X6の概要 ジュニパーは、キャンパスエッジにおいてAIネイティブの無線の俊敏性と拡張性を求めるお客様のニーズに対応し、また従来の無線コントローラーの煩雑な作業を解消することを目的に、Juniper® Mist™ Edge（ME-X6）アプライアンスをリリースしました。 Juniper Mist Edgeはデータの一元化に対応しており、従来のネットワーク設計による制限を受けている組織や、ゲストアクセスとリモートアクセス用にシームレスな無線モビリティを必要としている組織にとっては大きな一歩となります。新製品のME-X6アプライアンスは、コンパクトかつ耐久性に優れた筐体に収められており、以下の特徴を備えています。 10/25 Gポートを4つ備え、100 Gの容量に対応 最大100,000のクライアントに対応 将来を見据えた各種の機能を搭載し、増大を続けるキャンパスの帯域幅ニーズに対応 Juniper Mist Edgeは、大規模なハイブリッドインフラストラクチャを備えた病院、大学、小売業または製造業の拠点に最適です。Juniper Mist Edgeの導入で、Juniper MistマイクロサービスクラウドおよびMist AIエンジンが解析したデータを有効活用できます。独自のこの組み合わせが俊敏性、信頼性、運用の簡素化を実現するとともに、シームレスで大規模な簡素化されたキャンパスローミングと、ダイナミックセグメンテーションによるセキュアなIoTを可能にします。 単なるアップグレードではなく、「進化」 Wi-Fiで実行可能なことが制限される、柔軟性に欠けた集中型コントローラーをアップデートしませんか？ Juniper Mist Edgeは、他のネットワークソリューションとは一線を画しているだけでなく、お客様のアーキテクチャを最新化させるソリューションです。お客様のキャンパスで、旧式のテクノロジーの制約から脱却し、分散化された俊敏なネットワークという画期的な可能性を探ることができるようになります。 Juniper Mist Edgeは、Mist AIによって、お使いのAP（アクセスポイント）に、AIネイティブのインテリジェンスと俊敏性をもたらします。絶えず進化するキャンパスネットワークのエッジにおいて、ホットスポットごとに自動的に適応され最適化されるとお考えください。当然ながら、このソリューションがどのようにして現実的なメリットをもたらすのかと疑問に思うことでしょう。
AIウォッシングとは簡単に言えば、企業や組織がその製品、サービス、運用を実際よりも革新的であるか、あるいは技術的に高度であるかのように見せようとして、AI（人工知能）を採用していると誇張または見せかけの主張をすることです。そうする理由はさまざまです。たとえば投資を促すため、株価を上げるため、製品をより魅力的に見せるため、競争上の優位性を得るためなどです。 AIウォッシングは、実際には単純なアルゴリズムしか使用していないか、そういったものをまったく使用していないにもかかわらず、ML（機械学習）やディープラーニングなどのAI機能を活用していると示唆するため、顧客、投資家、市場をミスリードするおそれがあります。これは透明性と真実性の問題であり、商慣行におけるテクノロジー利用の倫理的な表明について疑念を生じさせる原因となっています。 なぜ今、このようなことが起こっているかといえば、「お金を追いかけるため」といわれています。AIを採用していると受け取られるだけでも、新たな投資、新たなビジネス、企業価値の向上に拍車がかかります。AI関連の投資が持つ魅力や評価の高まりが、テクノロジーのブランドイメージを急いで変えようと企業を駆り立てており、誤解を招くような主張が市場で蔓延する原因となっています。 AIウォッシングに惑わされない 幸いにも、AIウォッシングは何もないところから発生しているわけではありません。SEC（米国証券取引委員会）のゲイリー・ゲンスラー委員長は、AIウォッシングや見せかけだけの主張を行わないよう各企業に警告しており、AIアセットがポートフォリオに含まれていると主張しておきながら、実際にはそうではない場合、その企業の資金凍結もありうるとほのめかしています。これに負けじと、FTC（連邦取引委員会）も、AIに関する見せかけの主張には注意を払っており、必要に応じて調査を実施すると述べています。 こうした警告にもかかわらず、AIウォッシングは相変わらず、ネットワーキング業界において猛烈なペースで広がっています。ベンダーは自社のソリューションを「AI対応」、「AI採用」、「AIドリブン」などと宣伝していますが、その大部分は純粋なAI機能が提供されるものとはほど遠い状況です。要するに、AIのメリットを実現するために必要な堅牢性にも成熟さにも欠けています。 本物とそうではないものを見分ける IT運用チームとネットワーキングチームは、成熟したITのためのAI（AIOps）というテクノロジーを活用することで、エラーを減らし、運用を効率化し、信頼性に優れた安全なエクスペリエンスをエンドユーザーに提供できます。では、名前だけのAIソリューションと、IT部門やエンドユーザーに純粋にメリットをもたらすAIソリューションとを区別するには、どうすればよいでしょうか。 まず、AIが真新しいテクノロジーではないということを忘れないことが大切です。自社の分野にAIを適用することに本当に熱心な企業は、数年かけて実際に活用しているはずです。対象ベンダーを数社に絞り込んだら、技術および運用に関して基本的ないくつかの質問を行い、回答をもらうことが不可欠です。デューデリジェンスや調達活動への取り組みと同様、回答の詳細度から重要な知見を得ることができます。回答を理解するうえで、ある程度の技術的な解釈が必要になるかもしれませんが、ベンダーの主張が妥当なものであることを確認するうえで、このようなヒアリングを推奨します。 確認しておくべきいくつかの重要な質問事項を、以下に示します。 そのAIOpsソリューションはネットワーク全体でユーザーエクスペリエンスを予測できるか？ そのベンダーのカスタマーサポートチームは自社のAIOpsソリューションを使用しているのか？ そのベンダーのデータサイエンスチームとカスタマーサポートチームは連携しているか？ AIOpsによってサポートチケットの件数が減り、ユーザーエクスペリエンスが向上したという顧客事例が、そのベンダーにあるか？ そのAIOpsソリューションは、サービスを混乱させることなく頻繁かつ迅速な製品公開に対応できるマイクロサービスクラウドアーキテクチャによってサポートされているか？ これに加えて、AIOpsソリューションを評価する際には、以下の重要な3つの要素を考慮する必要があります。 適切なデータ：優れたワインは適切な葡萄から生まれるように、優れたAIは適切なデータから生まれます。適切な回答を得るには、適切なデータ（量と質の両方）が必要です。適切なデータがなければ、AIが返す回答は効果と正確性に欠けます。「説明可能な」AIは、データがどのように利用されているかに関してインサイトを提供し、その出力が正しいことを立証します。 リアルタイムでの適切な応答：適切なデータとデータサイエンスアルゴリズムが使用されている場合には、成熟したAIはリアルタイムで適切に応答します。ネットワークの問題を解決するよう絶えずプレッシャーにさらされているIT運用チームからすると、AIウォッシングが行われていたソリューションに起因する応答の遅延や誤検出が、生産性の低下やAIへの投資の取り消しといった意図しない結果をもたらします。 適切なインフラストラクチャ：リアルタイムで問題を解決でき、ユーザーエクスペリエンスを正確に予測可能な大規模なディープラーニングモデルを実行できるAIOpsソリューションを構築するには、適切なクラウドネイティブのアーキテクチャが必要です。AIソリューションがクラウドで構築されていない場合、ビジネスの拡大に応じてソリューションを拡大することはできないでしょう。 真のAIの実現に基づいて構築されたJuniper Mist 2015年以来、ジュニパーのMist AI™エンジンは、人間のIT分野のエキスパートと同等またはそれより速くネットワークを導入および運用でき、世界中のお客様にエクスペリエンスファーストネットワーキングを推進できるよう、AI、ML、データサイエンスの各技術を組み合わせて利用してきました。たとえば、ServiceNowはMist AIを利用して、ネットワークの障害対応チケットを90%削減しました。衣料メーカーのGapは、ITの問題を自社で解決するためにMist AIを利用し、店舗への人員派遣を85%削減できました。 ジュニパーは、業界初のAIネイティブネットワーキングプラットフォームによりポートフォリオ全体にAIを拡張することで、エンドユーザーと運用担当者のために最高のエクスペリエンスを確保し、ネットワークのあらゆる領域にわたりエンドツーエンドで運用を簡素化する取り組みを進めています。 AIネイティブとは何であり、AIウォッシングという誇大広告の壁を突き破るとはどういうことか、その詳細については、ジュニパーのCEOであるラミ・ラヒムのこちらの最新のブログ投稿をご覧ください。また、先日開催されたジュニパーのバーチャルイベント「AI-Native Now」のオンデマンド配信もぜひご覧ください。
組織がネットワーク運用にあたり、ネットワーク上の望ましくない行動に対応しつつ、その潜在的な影響を最小限に抑えようと苦労するのはよくあることです。理想は、自動応答によってリアルタイムでインシデントに対応し、大きな損害を被らないようにすることです。しかし、これを実現するためには、複雑な技術的専門知識と効果的なスタッフの配置が必要になります。 今日の世界では、ネットワークチームとセキュリティチームは、複数のダッシュボードを使用してネットワーク全体にわたってセキュリティイベントを特定するという難題に挑んでいます。このように断片的な可視化はセキュリティギャップにつながり、これがスタッフの頭痛の原因であるとともに、日々の管理を面倒なものにしています。 しかし、このお悩みを解決する方法があります。 ジュニパーが先日発表した新しいセキュリティインサイト機能に関して、うれしいお知らせがあります。ジュニパーのセキュリティ機能のさらにいくつかがMistプラットフォームに導入されました。ジュニパーは業界で初めて、ネットワーキングとセキュリティの運用を1つのユーザーインターフェイスにまとめました。これにより、Juniper Mist Premium Analyticsダッシュボードでセキュリティイベントが完全に可視化されます。 最新のセキュリティインサイトにより、セキュリティ運用チームは潜在的な脅威をほぼリアルタイムで特定して対応できるため、セキュリティリスクの低減と組織のセキュリティ体制全体の改善につながります。加えて、ネットワークチームとセキュリティチームの間に共有運用ポータルが導入されたため、組織はセキュリティの問題に総体的に対応できるようになります。ネットワークチームとセキュリティチームの間でより緊密な連携が育まれ、最終的には組織の全体的なセキュリティリスクが低減します。 Juniper Mist Premium Analyticsダッシュボードに組み込まれたセキュリティインサイト機能は、共有運用ポータルを通じてネットワーキングチームとセキュリティチームに重要なインサイトを提供し、両チームのエクスペリエンスを効率化します。この機能により、次のようなメリットが得られます。 完全な可視化が実現され、潜在的なセキュリティの脅威とイベントを特定して対応することが可能になる 運用ワークフローが強化され、ネットワークチームとセキュリティチームの俊敏性が向上する セキュリティイベントへの対応か監査の実施かを問わず、問題を迅速に検知して対応する能力が得られる 単一のインターフェイスでネットワークとセキュリティの運用状況をリアルタイムで確認できる ジュニパーの新しい共有運用ポータルは、ネットワーキングチームとセキュリティチーム双方のニーズにきめ細かく応えます。そのため、脅威への対応が迅速化し、コラボレーションやカスタマーエクスペリエンスの向上につながります。 今回の画期的な発表によって、ジュニパーは組織がネットワークを完全に可視化することでネットワークのセキュリティを強化できるようにしました。その結果、脅威への対応を迅速化するだけでなく、セキュリティリスクを低減し、セキュリティ全体を強化できるようになります。機能強化として導入されたペルソナベースのワークフローによる応答システムにより脅威の緩和が加速し、俊敏性が向上、運用コストが削減され、潜在的な損害が低減します。結果として、ネットワークチームとセキュリティチームは俊敏性が向上し、ネットワークのセキュリティとパフォーマンスを維持するための態勢を整える能力が上がります。 新しいセキュリティインサイト機能を備えたJuniper Mist Premium Analyticsが組織と運用チームにもたらす影響の詳細については、https://www.juniper.net/jp/ja/products/cloud-services/premium-analytics.htmlをご覧ください。
ルーティングに関してジュニパーが発揮しているリーダーシップは、会社設立時にまでさかのぼります。1996年、ジュニパーは、大規模なインターネットトラフィックの管理を効率的に行う必要があるISP（インターネットサービスプロバイダ）向けにカスタマイズされた、パケットベースのルーターを構築するために創業されました。 同様に、Mistは元来、AIドリブンインサイトと自動化をネットワーキングに導入することを目標として創業されました。9年を超えるデータサイエンスの進化（2019年にMistを買収して以降は、ネットワーキングの多くの領域に拡大しました）を経て、ジュニパーは、AIOpsによって有線および無線LANの分野で明確にリーダーになったと考えています。 REESE’S（アメリカのお菓子メーカー）の宣伝文句を借りるなら、この2つは「一緒に食べるとおいしい2つのおいしいもの」なのです。 本日、この統合が現実のものになったことをジュニパーは発表しました。そのことを大いに誇りに思います。ジュニパーのMXおよびACXエッジルーターで、優れたMist AI™エンジンとマイクロサービスクラウドを利用できるようになりました。分散型の企業環境において、ジュニパーの実証済みかつ持続可能なルーターをすべてのアシュアランスとともに容易に導入でき、AIOpsの導入に伴ってコスト削減を実現できます。 WANエッジの課題 今日のデジタル環境において、競争の厳しさが増す中で他社の一歩先を行こうとする企業は、数多くの課題に直面します。WANを成功のための重要な要因と考えている組織は、その最新化を目指しています。そうした組織では、以下のことを実現できるWANエッジが必要になります。 エッジデバイスの容易なオンボーディング ビジネスクリティカルアプリケーションの優先度の決定 エンドユーザーパフォーマンスの保証 進化するビジネス要件や変化するトラフィックパターンに継続的に対応できる機能 パブリッククラウドからプライベートクラウドへのワークロードの回帰のサポート 新しいAIワークロードを含む大量のトラフィックに対応可能な信頼性の高い相互接続 運用の簡素化とMTTR（平均修復時間）の短縮 従来のルーティングインフラストラクチャはアップデートが難しいため、企業は多くの場合、重要なWANの変更やアップグレードの実施を先延ばしにします。変更が行われた場合、たいていは回避可能なヒューマンエラーによって基本的な設定ミスが発生します。こうしたことはすべて不要なリスクであり、WANがダウンするか、パフォーマンスが良くないか、安全性に問題がある場合、企業はコストの負担を強いられます。 電気通信業界では、企業経営陣の86%が、熟練したITスタッフを見つけることを最上位の課題に挙げています[1]。エッジルーティングの場合、上記の問題のいくつかは、典型的なITリソース不足を考えると特に解決困難となる可能性があります。利用可能なリソースをすべての支社／拠点に配置することは不可能であり、分散型の企業環境において自動化されたリモートからの運用が不可欠である理由がそこにあります。このような理由から、ジュニパーは新製品としてJuniper Mist™ Routing Assuranceを構築し、エッジのMXおよびACXシリーズルーターでMarvis® VNAを利用できるようにしました。 AIネイティブネットワーキングプラットフォームの大胆な拡張 ジュニパーの新製品であるRouting Assuranceはクラウド型サービスとして、運用を簡素化し、複数の支社／拠点、WANエッジ、ピアリングの場所の全体にわたって極めて効率的に問題の迅速な監視、分析、解決を行えるようにします。Marvis VNAはルーティング向けに拡張され、ドキュメント検索の高速化によってWANの運用を強化します。ネットワーク運用担当者はネットワーク構成を照会したり、製品に関して詳細な質問ができるようになります。 さらに具体的に説明するなら、ジュニパーのエッジルーティングポートフォリオによって以下の機能が提供されます。 MX304、MX204、ACX7024の各デバイスの容易なオンボーディング Mistダッシュボードでのルーターに関するインサイト（BGP、サービスクラス、キューイングなど） 主要なイベントおよび事前対応のアクションの提案 デバイスの健全性を監視するAIネイティブのSLE（サービスレベル期待値） 同様に、ジュニパーのお客様およびパートナーは、継続するAIネイティブの進化の一環として以下の重要なメリットを獲得できます。
WANネットワークの管理が難しいことは、誰もが知っています。たとえば、運用の複雑さ、拡張性のなさ、ネットワークとセキュリティの管理のサイロ化などの課題に直面します。そしてもちろん、すべてのエンドユーザーに優れたエクスペリエンスを確実に提供する必要がありますが、問題の根本的原因を迅速に見つけて解決するための適切なツールがありません。 従来のネットワーキングはこのような状況でした。 今では、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームがあります。共通のクラウドホスト型AIOps（AIの運用）を活用し、ネットワーキングのすべての領域にわたってエンドツーエンドのアシュアランスが提供されます。そのため、ネットワークの運用は簡素化され、あらゆるエクスペリエンスを信頼性、測定可能性、安全性において優れたものにすることが可能です。ジュニパーのプラットフォームは、すべてのネットワークユーザーおよびデバイスから得た適切なデータを活用して、適切な応答をリアルタイムで提供します。そのため、運用担当者は迅速に問題を修正できます。また、このプラットフォームは、API接続されたクラウドネイティブの適切で、かつ安全なインフラストラクチャによって支えられており、信頼性の高いパフォーマンスを大規模に提供できます。 本日、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームに素晴らしい高度な機能がいくつか追加されたことを発表しました。これらの機能は、AIのメリットを活用して安全な支社・拠点の管理をさらに簡素化します。ジュニパーは、SD-WANおよびSASEにシンプルでシームレスかつ安全なエクスペリエンスを提供するため、Juniper Mist WAN Assurance、Premium Analytics、およびVNA（仮想ネットワークアシスタント）のMarvis®を拡張しました。さらに、業界で初めてAIネイティブの自動化とインサイトを従来のエッジルーティングトポロジーに適用した新製品、Routing Assuranceをリリースしました。 これらのAIネイティブのイノベーションについて、以下で詳細をご確認ください。 事前対応のAIOpsにより運用担当者とエンドユーザーのSD-WANのエクスペリエンスを改善 ジュニパーはさらに、SD-WAN向けのMarvis MinisおよびWAN Assuranceの新機能として、混雑監視のための新しいSLE（サービスレベル期待値）、dPCAP（ダイナミックパケットキャプチャ）、アプリケーションルーティングインサイトを追加し、SD-WANの管理の簡素化を進めています。 業界初のAIネイティブデジタルエクスペリエンスツインであるMarvis Minisは、今ではキャンパスと支社・拠点をフルスタック（無線、有線、SD-WAN）でカバーしています。SD-WAN向けのMarvis Minisは、ユーザーがネットワークに接続していなくても、常時稼働状態で自動的に速度テストを実行し、ネットワークが想定通りに動作していることを確認します。運用担当者は、ユーザーが接続する前であってもSD-WANの問題を解決できるようになりました。 WAN Assuranceの新機能も、IT運用チームがエンドユーザーに優れたエクスペリエンスを提供するうえで非常に役立ちます。たとえば、混雑監視用の新しいSLEは、運用担当者にネットワークインターフェイスの使用率を知らせ、インターフェイスが過剰に使用されていてユーザーエクスペリエンス低下の原因になっている場合にはアラートを発します。 加えて、Juniper Mist Wirelessのお客様の間ですでに高評価を得ているダイナミックパケットキャプチャですが、SD-WANでも利用できるようになりました。ダイナミックパケットキャプチャは、エラーイベントが発生すると自動的にパケットのキャプチャを実行する機能です。そのため、運用担当者は詳細な可視性を得られ、トラブルシューティングの際に役立ちます。この機能により、問題の再現や発見の難しい問題の探索を行う必要がなくなります。 そして最後に、アプリケーションルーティングインサイトでは、ネットワーク運用担当者は使いやすい表示画面でSD-WANを通過するトラフィックを確認でき、帯域幅を大量に消費するアプリケーションを特定したり、すべてのトラフィックのルーティングが正しいことを確認したりすることができます。 これらの高度な機能により、SD-WANのパフォーマンスの可視性が大幅に向上し、ネットワーク運用担当者がトラブルシューティングにかける時間が少なくなり、信頼性の高いネットワークパフォーマンスが提供されるようになります。 統合されたSASEインサイトにより、セキュリティとネットワークの管理の簡素化と脅威への対応の迅速化が実現 Premium Analytics製品に内蔵されている新しいセキュリティインサイトダッシュボードを利用すると、チームはすばやく問題を特定して迅速に脅威に対応でき、セキュリティを強化できます。このダッシュボードはジュニパーのSASEソリューションで拡張されており、MistのSecure Edgeコネクターを介してSSEをJuniper SD-WANにシームレスに統合できます。統合されたインサイトと監査ダッシュボードを使用して、セキュリティチームとネットワーキングチームは作業での連携を強めることができます。その結果、ワークフローの簡素化、効率性と俊敏性の向上、運用コストの削減を実現できます。 業界をリードするAIOpsがWANルーティングに対応
各企業のCIOと話していると、ある共通の話題をよく耳にします。デジタル化を通じて業務運用を変革し、IT投資からより多くの価値を引き出す。そして、より少ないITリソースでより多くの成果を達成すること。それらが業界を問わず強く求められています。これを実現するためには、無限の可能性を秘めたAIを活用して事前対応型の自動化を導入する以外に方法はないと、全員とはいわないまでも多くのIT責任者が考えています。私もまったく同意見です。 Mistは、AIの価値に着目して2014年に設立されました。AIと最新のクラウドを活用することで、ITチームがネットワークやアプリケーションのデータからより多くのインサイトを獲得し、ユーザーが問題に直面する前に事前に問題を解決できるようにサポートします。5年前にジュニパーがMistを買収したことで、Mistは本格的なAIネイティブネットワーキングプラットフォームへと進化し、すべての主要ネットワーキング分野（有線、無線、WAN、データセンター）に対応できるようになりました。これは、「すべての接続を重視する」というジュニパーのミッションを達成するための取り組みの一環でもあります。 このような大胆なアプローチにより、ジュニパーは真の価値をもたらし、時間とコストの削減を可能にする事前対応型ネットワーク運用のリーダーとなりました。たとえば、障害が顕在化する前にネットワークを診断して是正措置を提案するAIネイティブのアクションをどこよりも早く市場に投入したのはジュニパーです。障害時のオンサイト対応を回避できるダイナミックパケットキャプチャを最初に導入したのもジュニパーです。また、専門分野の知識と経験を融合してユーザーエクスペリエンスを最適化する、カスタマイズ可能なSLE（サービスレベル期待値）を最初に採用したのもジュニパーです。さらにいえば、他社に先駆けてAIネイティブのVNA（仮想ネットワークアシスタント）であるMarvisをリリースしたのもジュニパーです。Marvisの対話型インターフェイスを使用すると幅広い専門知識に簡単にアクセスでき、またデジタルツイン機能が統合されているためユーザーの介入を必要とせずに問題を検出して修正できます。こうした製品イノベーションにより、ジュニパーのお客様とパートナーは、OpExを最大85%、インバウンドネットワーク関連の障害対応チケット数を最大90%削減することに成功しています。これらが2024年度、ジュニパーが「Gartner® Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」のすべてのユースケースで１位のスコアと評価されたり、「Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」レポートでジュニパーがリーダーの1社に位置づけられた理由であると、私たちは考えています。 ここ数年、ジュニパーが提供する業界初の有線／無線機能のお披露目の場となってきたのが、MFD（Mobility Field Day）イベントです。その慣例に従い、本日のMFD11でも、ジュニパーの新機能のお披露目をしたいと思います。具体的には、事前対応型のAIネイティブ運用に関する以下のイノベーションについて発表いたします（こちらからライブ／オンデマンドでご覧いただけます）。 事前対応のインサイトでエンドユーザーエクスペリエンスを保証 新しいMarvisのアプリケーションエクスペリエンス機能は、継続的に学習を行うことで貴重なインサイトを提供し、ZoomやTeamsの通話関連の問題の根本的原因を特定します。 有線向けのMarvis Minisは、ユーザーの介入を必要とせずに有線関連の問題を事前に検出します。 新しいSLE（サービスレベル期待値）により、ネットワーク、クライアント、アプリケーションに関する主な指標の状況が監視されるため、有線のエクスペリエンスが保証されます。 事前対応のトラブルシューティングと修復により運用を簡素化 唯一無二のAIネイティブダイナミックスペクトラムキャプチャにより、ネットワークリワインド機能を活用して無線干渉に起因する問題を特定できます。