トラブルチケットへの対応はもう必要はありません。デジタルエクスペリエンスツインで事前対応型AIを利用できます 多くの場合、IT部門がユーザーエクスペリエンスを測るときにその指標とするのは、トラブルチケットの数です。しかし、問題の解決に失敗することが何度も繰り返された結果、いら立ちをつのらせたユーザーがチケットの発行をやめてしまうことがときにあるため、これは正確な指標にはなりません。そして、もっと重要と思われるのは、トラブルチケットと呼ばれること自体が、サポートを求める前の段階でユーザーがすでにトラブルに巻き込まれているに違いないことを示している点です。むしろ、ユーザーが面倒な事態にまったく遭遇していない状況で、定量的な指標に基づいて問題を検出できるほうがよいと思っています。 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追加された最新機能、Marvis Mini（マービスミニ）の活用で、それが可能になります。Marvis Miniは自動運転のデジタルエクスペリエンスツイニングで、ユーザーがネットワーク上にいなくとも、ユーザーエクスペリエンスをシミュレートして問題を検出します。Mist AIを活用して事前対応かつリアルタイムで問題を検出するMiniは、無線ネットワーク管理のパラダイムを事後対応型から事前対応型へと完全にシフトします。これにより、最高のユーザーエクスペリエンスを確保しつつ、IT部門は問題の追跡にかかる時間と費用を削減できます。 Marvis Miniにより、ジュニパーは問題の特定と解決における流れを根本から変えました。外部センサー、クライアントとエンドユーザーの反復テスト、または問題の再現を通じた手作業によるモニタリングと分析に頼る時代は終わりました。Marvis Miniでは、既存のネットワークインフラストラクチャの内部から事前対応で問題を特定できます。 簡単にいえば、Marvis MiniはAIドリブンネットワーク最適化をワンランク上のレベルへと引き上げ、ネットワーク自体がリアルタイムで問題を検出できるようにします。そのために、次のようなことが行われます。 エンドユーザー、クライアント、デバイス、アプリのトラフィックを事前対応でシミュレート 機械学習を活用して、ネットワークで発生する事柄についてコンテキストに基づくディスカバリを継続的に実行 ユーザー、アプリケーション、デバイスに影響が及ぶ前に自動的に問題を解決 Marvis MiniはMist AIエンジンと統合されており、既存のAIモデルすべてを強化するMarvisに新しいデータフィードを提供します。利用に際しては、Marvis VNAクラウドを介するため追加料金は必要なく、ソフトウェア要件にも追加ハードウェアは記載されていません。 エンドユーザーとITのための並外れたエクスペリエンス 驚くほどの完璧さに加えて、Marvis Miniは柔軟で使いやすくもあります。手動による設定作業は不要で、常時稼働のためいつでも利用でき、以下のようなニーズに応じた導入が可能です。 Miniを常時バックグラウンドで稼働、毎時ベースで稼働、またはネットワークの設定を変更したときなどトリガーとなるイベントがあったときに稼働 VLAN、DHCP、DNSの設定を自動で習得（手動による設定作業が不要） ネットワークサービスエラーの発生に備え、事前対応的にネットワークおよびダイナミックパケットキャプチャを検証 エラーの全容をMarvis AIエンジンに提供し、エンドユーザーのエラーを推測してMarvisのアクションを生成するときに同じアクションが生成されるようにする また、Marvis Miniのこうしたメリットは、次のような成果を迅速にもたらします。 問題の迅速な検出と解決により、稼働時間の改善と同時に時間とコストの節約を実現 事前対応的な検証と修正により、あらゆるユーザーエクスペリエンスを大幅に向上
Juniper® AIデータセンターソリューションの俊敏性、自動化、通信の信頼性の向上を推進する新製品 私はこれまで30年間、お客様が最優先のネットワーキングニーズに対処できるようサポートしてきましたが、時代やビジネスを問わず、そうした場合における課題は変わらないように思われます。お客様は、誰もが対応の迅速化とビジネスの競争力向上を求めます。どれだけ自動化されていても、運用は十分簡素化されているとはいえません。そして、IT部門は常に少ない予算やリソースで多くのことに対応しなければなりません。 時折、こうした問題にスポットライトを当てた新たなテクノロジーが登場することがあります。AI（人工知能）はその1つに該当するでしょう。AIの将来性は桁外れに大きなものですが、AIデータセンター向けネットワークの構築と運用にかかるコストと複雑さも桁外れに大きくなります。 たとえば、AIモデルのトレーニングに際しては、並行して問題を処理するというきわめて複雑なことが求められるため、ネットワークに大きく左右されることになります。適切なネットワークの構築は、何十万ドルもすることがある高価なGPUサーバーの最適化を実現するためのカギとなります。 今週、ジュニパーは、AIデータセンターの高速化、効率化、拡張性向上を推進する新製品と新機能をリリースし、こうしたアーキテクチャにおける優位性を拡張しました。AIOpsをデータセンターに導入することで事前対応のアクションとシームレスなナレッジベースのクエリを実現し、Juniper® Apstra®を拡張することでAIやML（機械学習）のワークロードのサポートを強化しました。また、新しいJuniper Networks® PTXシリーズルーター、ラインカード、およびQFXシリーズスイッチを追加することで拡張性と信頼性の向上につなげました。 今回拡張されたAIデータセンターソリューションはジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの重要な要素であり、ネットワーキングの設計、導入、トラブルシューティングにおける複雑さの大半を解消します。お客様は少ないITリソースで多くのことに対応できるようになります。さらに、多様なシリコン、マルチベンダーのスイッチ管理、スタンダードベースのオープンなイーサネットファブリックへの取り組みにより、お客様に最高の柔軟性を提供でき、ベンダーロックインを回避できます。 設計、導入、トラブルシューティングに運用ファーストのアプローチを採用することで時間とコストを削減 運用主導のアプローチにより、簡素化されたDay 0/1/2+の運用をより少ないリソースで行い、時間とコストを節約できます。Apstraは、業界屈指のインテントベースネットワーク構築を可能にする唯一のマルチベンダーデータセンター自動化プラットフォームであり、手動の設定により発生する問題を回避できるため、導入とトラブルシューティングにかかる時間を短縮できます。Apstraは、クローズドループアシュアランスを備えた信頼できる単一の情報源として、強力な分析機能により問題を予測して事前に解決し、サービスの中断を回避します。設定内容がテンプレート化されているため、信頼性、一貫性、反復性が確保され、これによりお客様は運用費用を最大90%削減し、導入の時間を85%短縮、320%のROIを実現できます。 データセンター向け仮想ネットワークアシスタント「Marvis®」を用いて、ジュニパーはAIOpsをこの領域に導入してさらなる自動化とインサイトを提供することで、データセンターエクスペリエンスの最適化を進めています。データセンター向けのMarvis VNAは、Apstraの機能豊富なストリーミングテレメトリとリアルタイムモニタリングをMarvis Actionsダッシュボードに拡張して、運用ドメイン全体で事前対応型のトラブルシューティングと分析を可能にします。この統合は、マルチベンダーデータセンターに対してAIドリブンの実用的なインサイトを提供するための、基本となる最初の一歩です。また、Marvisをすでに使用しているキャンパスや支社/拠点の運用担当者は、データセンターの問題を同じダッシュボードで確認できるようになります。 AIで最適化されたオープンなイーサネットでベンダーロックインを回避する実証済みのテクノロジーを使用 ジョブ完了までにかかる時間を最小限に抑えるためにGPUの効率性を最適化することは、AIのコストを賄ううえで必要不可欠です。しかしこれまで、AIネットワーキングエコシステムはInfiniBandを中心に構築されてきました。このネットワーキングテクノロジーは、世界で最も広く展開されているL2テクノロジーであるイーサネットに比べて、相対的に高価で稀少です。 しかしこの状況は変わりつつあります。主要なAI開発者フレームワークであるPyTorch 2.0のリリースに伴い、AIネットワーキングのInfiniBandへの依存を断ち切るイーサネットベースの製品を導入しているGPUベンダーが増えています。さらに、ジュニパーも加盟しているUEC（Ultra Ethernet Consortium）が、マルチベンダーAIネットワーク向けのハイパフォーマンスで一般的なイーサネットアーキテクチャの開発を加速させる準備を進めています。 InfiniBandからイーサネットへの市場のシフトが進む中、それを有効に活かすため、今週ジュニパーは、AIデータセンターのイーサネット上での高帯域幅、ロスレス、低遅延、拡張可能なパフォーマンスを確保する、高度なトラフィック管理機能を発表しました。この機能は、InfiniBandと同等のパフォーマンスを提供しながら、イーサネットの経済的メリットを活かし、より高速なイノベーションを実現し、設計の柔軟性を最大限高め、サプライチェーンの課題を回避します。 データセンター向けのPTXシリーズルーターは、新たな高密度800 GbE PTX10002-36QDD固定スイッチと、PTX10000シャーシ向けの新たな800 GbEラインカードによって拡張されました。Express 5カスタムシリコン上に構築された最大のPTX10000シャーシ は、高基数スパインとスーパースパインアーキテクチャ向けに最大576 x
CES（コンシューマー・エレクトロニクス・ショー）でホールを歩き回ったり、ダボスで開催されている世界経済フォーラムで会話に耳を傾けたり、ソーシャルメディアのフィードをチェックしてみると、 どこもかしこも、AIの話でもちきりです。 2022年11月に、人間が会話するような受け答えや微妙な質問にも回答する能力を持つOpenAIのChatGPTが華々しく登場すると、ようやく多くの人々にとってAIが現実味を帯びてきました。そして、ChatGPTのユーザー数が最初の5日間で100万人を記録すると、この波に乗ろうとして独自のAIドリブンやAI活用のツール、製品を展開する企業が急増しました。 AIは生活のほとんどすべての側面を変える力を持つと私は考えています。AIブームが落ち着いたときには、新時代のコンピューティング、働き方、暮らし方が急速に具体化することでしょう。 ジュニパーネットワークスは、幸いにも数年前からAIの実情を認識していました。 2015年以降、ジュニパーのMist AIソリューションは、人工知能、機械学習、データサイエンスの技法を組み合わせて、世界中のお客様のためにエクスペリエンスファーストのネットワーキングを推進してきました。たとえばServiceNowは、Mistを使用してネットワークのトラブルチケットの数を90%削減しました。Gap, Inc.ではMistの導入によって、各店舗が自力でITの問題を解決できるようになり、店舗への人員の派遣を85%削減できました。 私たちは現在、次のレベルに進もうとしています。 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、AIをポートフォリオの全体に拡大することで、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エクスペリエンスを確保し、運用を簡素化する取り組みを進めています。 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とは何か 7年間のAIの学習を生かしたクローズドループのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、有線アクセス、無線アクセス、WAN、セキュリティ、データセンターの領域において、共有のクラウドホスト型AIOps（AI運用）とMarvisと呼ばれるVNA（仮想ネットワークアシスタント） を活用してエンドツーエンドの通信に信頼性をもたらします。 AIネイティブネットワーキングは、思い付きの言葉でもフレームワークでもなく、「市場構造」でもありません。エクスペリエンスファーストのネットワーキングを他の市販ソリューションよりも強力に推進するプラットフォームであり、なぜそれができるかといえば、オリジナルの製品アーキテクチャに実証済みのAIが組み込まれているためです。 ここで紹介するのは、最初からAIのために構築され、最適化されたネットワークです。 このプラットフォームの構築はどのようにして始まったのでしょうか？ まず、エクスペリエンスファーストに関して的確な問題点を挙げることから始めました。「ネットワークは稼働しているか」といったような問題ではありません。 そうではなく、「あらゆる場所にいるあらゆるユーザーが一貫したエクスペリエンスを得るには、どうすればよいか」、「ユーザーが気づかないうちに問題が解決されるようにネットワークを運用することは可能か」、「ネットワークは関係者全員のニーズを満たしているか」といったような問題です。 きわめて長い間、業界ではデバイスのパフォーマンス、ネットワークインフラストラクチャのステータス、機器のスピードとスループットなどの指標が重視されてきました。これらはパズルの重要なピースではありますが、過去数年間でパズルは大きく複雑になりました。次の10年間のネットワーキングの勝者は、完璧なエクスペリエンスを提供することの必要性を理解している人になるでしょう。 エクスペリエンスファーストに関する問題点を探った後、その答えとなる適切な技術を求めました。たとえば、エンドツーエンドのネットワーク全体で実行可能な業界唯一の真の意味でのAIOpsです。 ただし、すべてのAIOpsが同じというわけではありません。ワールドクラスのAIOpsには3つの主要な特性があると、ジュニパーは考えています。 第一に、適切なデータが与えられていることです。何を修正すべきかわからなければ、修正は不可能だからです。 幸い、私たちには先見の明があり、豊富なネットワークデータを抽出できるようにする製品を数年前に構築していました。したがって今では、スイッチ、アクセスポイント、ルーター、ファイアウォールから正しいデータを山のように収集して、ネットワーク運用担当者がエンドユーザーのエクスペリエンスを把握できるようにしています。 もちろん、適切なデータの収集だけでは不十分です。データを利用することが重要です。リアルタイムでの適切な応答には、実用的であること、および瞬時のアラームよりも優れていることが求められます。ネットワーク上のすべてのユーザーの満足度を常に把握することで、私たちはユーザーが気づかないうちに問題を解決します。 不適切なAIOpsの例を挙げると、たとえばライトが点滅してアラームが発行されるものの、その多くが間違いで、IT管理者は最終的にそれらを無視するしかありません。ジュニパーのAIOpsのような適切で優れたAIOpsは、エクスペリエンスに影響する前に事前対応で問題を修正します。 最後に、適切で安全なインフラストラクチャがあります。これがなければすべて不可能です。 ジュニパーは、デバイス、オペレーティングシステム、クラウドのハードウェアとソフトウェアなど、業界で最も拡張性が高くて安全な、AI時代に適したインフラストラクチャを保有しています。大量のデータを処理し、画期的な成果を達成するために構築されたインフラストラクチャです。 真の意味でのAIかどうかは、これらの3つの要素にかかっています。すなわち、適切なデータ、適切な応答、適切なインフラストラクチャを備えていることが求められます。結果としてもたらされるのは、優れた俊敏性、自動化、複雑さの解消、生産性の向上、信頼できるパフォーマンスの大規模な確保です。 そしてミスが発生しないこと。これはロードマップではありません。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は、7年の歳月をかけて構築され、そして今、真の意味での製品、新の意味でのプラットフォームとして登場しました。 さらにその傘下に、いくつかの新たなイノベーションが加わりました。それらについてここでご紹介します。
ジュニパーネットワークスが誕生したのは、ちょうどインターネットが急激に広がろうとしているときでした。そして、ジュニパーの存在がなければ、多くの点でインターネットは今の状態にはなっていなかったことでしょう。 1990年代に、私はエンジニアとしてジュニパーに入社しました。小規模なチームと一緒に、インターネットを拡張する新しいタイプのルーターを考案し、ドットコムブームを起こし、それまでになかったイノベーションに拍車をかけました。それ以来、変化を受け入れること、現状を打破すること、新たな技術シフトのたびに起こる困難な問題を解決することが、私たちのDNAの中にしっかりと埋め込まれてきました。 現在、AIが押し寄せています。それも大きな波です。これは、インターネットの出現以来、最大の転換点だと思います。私たちが製造しているテクノロジーだけでなく、私たちの暮らし方、仕事の仕方、遊び方にも影響を与えるものです。 ジュニパーは7年前に、この機会を捉えるための一歩を踏み出しました。優れたAIOpsにより、お客様のために手作業を削減し、導入を加速し、時間のかかるトラブルチケットをなくしました。ネットワークにできることや、あるべき形についての考え方を変え、それは大きな成功だったとみなしています。実際、このAIを活用した製品による収益は、報告された過去2四半期で、前年比ほぼ100%の増加を達成しています。そして、たとえば新たなAIトレーニングや推論モデルの処理などを行うAIデータセンターの実現と自動化に対して行った投資に、さっそく勢いが見え始めてきています。 ジュニパーでは、「AI」とは「All In（すべて組み込み）」の略です。 また、一世代に一度のチャンスを最大限に活用するためには、大きく、大胆に進んで、AIにすべて組み込んで全面的に支持することが必要だと認識しています。 そうした理由から、HPEによるジュニパーの買収が最終的な合意に達したことを、私は嬉しく思っています。 この統合によって、AIネイティブネットワーキングにおける製品やサービスが強化されることでしょう。同時に、あらゆる分野においてイノベーションが加速されるでしょう。たとえば、コンピューティングやストレージやネットワーキング、シリコンやシステム、ソフトウェア、そしてキャンパスや支社/拠点、データセンターや広域ネットワークにおいてです。 HPEとの統合により、より包括的で競争力のある、真にエンドツーエンドでエクスペリエンスファーストのAIネイティブソリューションを提供できるようになることを、私たちは期待されています。 エンドツーエンドのセキュアで確実な接続性：WLAN、有線、セキュアなSD-WAN、ネットワークアクセス制御、屋内位置情報サービス、クラウド型セキュリティなどで実現し、優れたMist AIOpsにより、企業はビジネス目標に基づいて独自のペースでAIとクラウドを柔軟に導入できます。さらに、お客様はSASEとゼロトラストアーキテクチャを活用できるようになります。 差別化されたサービスとしてのネットワーク（NaaS）の提供：私たちは統合後には、HPE GreenLakeをJuniper Mist独自のAI機能と組み合わせることで、非常に包括的な形でNaaSをお客様に提供できるようになります。 AIデータセンター：コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングなどの包括的なデータセンターソリューションが提供されます。HPEの高性能コンピューティングにおける長年の経験は、Slingshotのような相互接続テクノロジー、液体冷却ソリューション、GPUサーバーなど、すべて現行のAIデータセンターの変革に生かすことができます。すでに世界中でお客様のDC運用の簡素化を実現しているジュニパーのインテントベースの自動化ソリューションであるApstraや、QFXスイッチ、PTXシリーズルーターと組み合わせることで、私たちは、AIデータセンターを構築するお客様に適した包括的なソリューション開発における先駆者となるでしょう。 エンドツーエンドの広域ネットワーキング：エクスペリエンスを確保しながら、コア、エッジ、メトロの全体にわたって自動化ネットワークを効率的に導入できるポートフォリオです。私たちには、サービスプロバイダ、クラウド、エンタープライズWANのお客様という強力な基盤があります。より広範なエンドツーエンドのソリューションを提供して、こうした重要なお客様を有することの存在感を高める大きな機会になると考えています。 よって、今回の統合は間違いなく、企業セグメントにとって大きなチャンスです。この統合により、グローバルな展開が劇的に促進され、クラウド、サービスプロバイダ、エンタープライズなど、あらゆるお客様の業界にアプローチできるようになることが期待されます。これが実現されれば、より広範なインストールベースにわたって、きわめて詳細に集約されたテレメトリに基づき、収集、保護、分析、処理ができるようになります。それは、エンドユーザーエクスペリエンスのさらなる向上とネットワーク運用の効率化の推進へとつながります。 HPEは、ジュニパーと同様に、価値を重視し、人を尊重し大切にする企業です。持続可能性に関する強固な実績、多様性と受容性の重視、イノベーションに対する深く根付いた情熱を共有し、この新たな取り組みの段階に入る私たちにとってHPEは最適なパートナーといえるでしょう。 ジュニパーで育まれてきた考え方や活力は、HPEとの統合でさらに強化されると信じています。次の時代においても、AIネイティブネットワークの分野で確立されたポジションを基に成長を続けるにあたり、新たなスピード感とスケール感をもって、ネットワークエクスペリエンスに対する今日の進化するニーズに対応していく所存です。 私たちすべての可能性は無限大です。ともに業界のリーダーとしての位置を築いているHPEと始める新たな時代において何がもたらされるか、とても楽しみにしています。 Cautionary Statement Regarding Forward-Looking Statements This document contains “forward-looking
非常に優秀なネットワークエンジニアが退職したとしたらどうしますか。知識が非常に抱負で、ネットワークを設計および構築し、信頼できる単一の情報源となっている人が退職したとしたらどうしますか。 非常に優秀なネットワークエンジニアが退職することは、信頼できる単一の情報源を失うことでもあります。新しいエンジニアを採用、配置、トレーニングして組織を再構築するには、気の遠くなるような時間と労力が必要となることが少なくありません。 問題 現在、ネットワークに関するこの「信頼できる単一の情報源」を、エンジニアたちは非常に頼りにしています。新型コロナウイルス感染が拡大する中、さまざまな業界で非常に多くのエンジニアが退職しました。その目的は、新たな挑戦をする、新しい環境にトライする、仕事と生活のバランスを改善する、あるいは、単により高い収入を求めるなど様々です。サプライチェーンの問題に加え、大量退職と、それに伴う人材不足により、リーダーたちは、型にはまった考え方は捨て、優秀な従業員を維持するための戦略を再評価せざるをえなくなりました。 解決策 チームの全員を花形エンジニアにします。そのためには、信頼できる単一の情報源は数名のエンジニアという考え方は捨て、ガードレールとテンプレート、自動化された保証、セルフでの文書作成と検証の機能を備えた新しいツールを用意して多くのエンジニアが利用できるようにします。最も重要なのは習得が容易で、すべてのハードウェアベンダーで利用できるツールを用意するということです。 SDN（Software Defined Networking）の時代に得た教訓があるとしたら、ネットワーク運用を一元化することには意義があるということです。ネットワークを一箇所で運用すれば、よりシンプルになるだけでなく、そこが信頼できる単一の情報源となる、そのツールを構築するための論理的な場所にもなります。SDNと聞いて思い浮かべるのは、耐障害性に優れた高性能のネットワークを構築するには、分散ネットワークが最適ということに変わりはないということです。このため、ネットワークを分散する技術を引き続き利用する一方、運用を一元化することで運用を簡素化し、信頼できる単一の情報源を構築する必要があります。 IT部門にできること ITを簡素化する：責任者は、繰り返しに適した設計とアーキテクチャを備えており、経歴と年齢を問わずすべてのネットワークオペレーターが簡単に習得して利用できるソリューションを選択する必要があります。インテントベースネットワーク構築と自動化を活用することで、迅速かつ確実にサービスを設計、構築、導入、運用できるようにし、業務のニーズとイノベーションのスピードに遅れないようにします。 運用を見直す：自動化と速さより重要なのが信頼性です。道を間違えたら、速くても意味がありません。設定を自動化しても検証しなければ、自動化は危険なものとなります。繰り返し可能な運用を実現し、高速かつ自動化が可能で、さらには途中で変更内容を検証できるツールを、IT部門の責任者は選択する必要があります。このようなツールは、実施した変更内容に問題があった場合に、即座にロールバックする機能を備えている必要もあります。このようなツールがあれば、チームの全員が運用の中核を担えるようになり、技術者の1人が退職しても業務のスピードが落ちることはありません。 技術要件を再検討する：スタッフの不足とサプライチェーンの問題により、ベンダーロックインという問題がかつてないほど明白になっています。現状に疑問を持ち、イノベーション、指標、可用性に基づいてベンダーを選択する柔軟性が企業には必要とされていることを認識すべき時です。ITチームにとって最も困難な障害は、各種のベンダー技術を管理できる人材をトレーニングし、つなぎ留めることです。あらゆるベンダーのCLIを使いこなすエンジニアを見つけるのはほぼ不可能です。そこでIT部門の責任者は、特定のベンダー技術の複雑さを抽象化するツール（1つのツールですべてを管理）を選択することで、ITチームの業務成績を大幅に高め、市場投入までの時間を大きく短縮できます。 最新のデータセンターを導入する：IT部門の責任者は、性能と信頼性を備え、自動化が可能で、定型的な構成要素に導入して規模にかかわらず簡素化ができるアーキテクチャを導入する必要があります。最新のアーキテクチャであれば、マルチベンダー戦略が考慮され、オープンスタンダードをベースにしたものであるはずです。また、管理とトラブルシューティングが簡単で、エンジニアがより効率的に作業ができます。独自仕様のアーキテクチャとプロトコルは導入すべきではありません。それに束縛されてしまい、オープンスタンダードに比べ、機能が追加されることがまれだからです。 前述したものすべてを達成する： ジュニパーネットワークスは、最新のデータセンターアーキテクチャにおけるリーダーです。EVPN/VXLANなどのオープンスタンダードを利用して、拡張性と耐障害性に優れたデータセンターファブリックを構築します。こうしたオープンスタンダードを利用するため、マルチベンダー環境での運用が可能で、ベンダーロックインの問題は発生しません。 さらに、Juniper Apstraは市場で唯一の、マルチベンダー対応のインテントベースネットワーク構築ツールです。Day 0からDay 2以降まで、最新のデータセンターファブリックを設計、構築、導入、運用するために必要とされるあらゆる運用ツールを備えています。ApstraによってITチームは、「大量退職時代」を生き残るために、エンジニアにとっての信頼できる単一の情報源を繰り返しが可能なプロセスにすることができます。
企業の重要資産であるデータが、一元管理型/自己完結型のデータセンターから、複数の場所に分散したデータセンターに移動すると、どうなるでしょうか？ 当然、管理やセキュリティの保持が難しくなります。 これはあらゆる企業が直面している課題です。企業はマルチクラウド戦略を採用し、ストレージやコンピュータをエッジに配置し、クラウドプロバイダはこの要求に応えるためのインフラストラクチャを構築しています。また、サービスプロバイダは5Gアーキテクチャや新しい収益化の機会をサポートするために、メトロサイトを分散型エッジクラウドに移行しています。 この環境の変化に対応するには、最新のデータセンターアーキテクチャが必要です。そのアーキテクチャとは、シンプルで一貫性があり、さまざまなハードウェア環境で容易に自動化可能なデータセンター運用を活用して、信頼できるパフォーマンスを提供するものです。またAIモデルのトレーニングなど、最も厳格なワークロードをサポートできるオープンでハイパフォーマンスなネットワークインフラストラクチャを備えたものです。データセンター内やデータセンター間のセキュリティを犠牲にすることなく、高いパフォーマンス、拡張性、信頼性、単純さを実現できるアーキテクチャです。 今日、これを実現する業界初のソリューションを提供しているのがジュニパーネットワークスです。ジュニパーはConnected Security Distributed Services Architectureを導入することで、その独自の革新的な機能により、根本的な変革をもたらしています。それらの機能は、統合セキュリティ管理パラダイムとクラス最高のルーティングおよびAI予測による脅威防止を統合することで、運用を簡素化するとともに、データセンターセキュリティに合わせて拡張します。さらに、受賞歴のあるジュニパーネットワークスSRXファミリーに、新たに4つのハイパフォーマンスのファイアウォールプラットフォームも追加しました。これは、1 RUのフットプリントで比類なきパフォーマンスを実現し、コストを大幅に削減し、持続可能なメリットを提供します。 これらの新機能により、セキュリティサービスとゼロトラストポリシーを分散型データセンター環境全体にシームレスに拡張でき、お客様はデータセンターアーキテクチャの移行をご自身のペースで進めることができます。ジュニパーの安全で自動化されたデータセンターのその他の重要な要素、Juniper Apstraデータセンターファブリック管理と自動化ソフトウェア、およびジュニパーQFXシリーズスイッチ、MXシリーズユニバーサルルーター、セキュリティポリシーを設定および管理するためのSecurity Director Cloudを組み合わせることで、企業は、最高のオペレータおよびエンドユーザーエクスペリエンスを目指して、データセンターインフラストラクチャ環境を最新化するために必要なすべてのツールを手に入れることができます。 ファイアウォールからファイアウォーリングへ 従来、セキュリティサービスの実装には、シャーシベースのファイアウォール、固定フォームファクターのファイアウォール、固定フォームファクターのルータの3つのアプローチがありました。しかし、いずれも理想的なアプローチとはいえませんでした。 従来のシャーシベースのファイアウォールは管理が簡単で、ある程度までは簡単に拡張できます。しかし、シャーシのサイズやコンピューティング能力には制限があり、デバイス自体が単一障害点となるため、冗長性にも限度があります。また、基本価格が高額なため、高コストになります。さらに、シャーシベースのシステムは多くのスペースと電力を必要とするため、メトロエッジやコロケーションファシリティへの導入には適していません。 固定フォームファクターのファイアウォールは、フットプリントが小さく、水平方向への拡張性に優れています。しかし、ネットワークに接続するデバイスの数が増えると、管理が急激に複雑化します。また、アップグレードが大変で、セキュリティサービスを有効化するとフォワーディングパフォーマンスが低下します。実際、従来のセキュリティベンダーのデバイスでは、ハイパフォーマンスと高度な脅威防御を両立できないため、多くのユーザーが高度なセキュリティ機能をオフにせざるを得ません。これは、多くのお客様が、ゼロトラストデータセンターを構築するためにジュニパーのソリューションに目を向けている理由の1つでもあります。 固定フォームファクターのルータは、フットプリントが小さく、フォワーディングパフォーマンスは高いのですが、セキュリティデバイスに依存しないかぎり高度なセキュリティサービスはないため、管理がより複雑化します。 従来のデータセンターの分散化を進めるうえで、ファイアウォールを自己完結型エンティティから、ネットワークのすべての接続ポイントを防御するセキュリティファブリックに進化させる必要があります。より具体的には、容量やデータパスによって制限されたデバイスから、ネットワークのニーズに合わせて、データの存在するすべての場所にインテリジェントかつダイナミックに拡張できる、拡張可能な適用ノードにする必要があります。 Security Director Cloudによって管理される、ジュニパーのConnected Security Distributed Services Architectureがそれを実現します。ジュニパーは、以下の独自の機能を提供することで、業界をファイアウォールからファイアウォーリングへと変換しています。 拡張性：シャーシの制限なしに、必要に応じて水平方向に柔軟に拡張できます。すべての分散型ファイアウォールが1つのファブリックとして連携して機能し、マルチパスの冗長性により、耐障害性の自動化を実現できます。1つのファイアウォールで障害が発生した場合は、自動的にロードバランシングが行われ、他のファイアウォールがカバーします。 簡素化：分散型ファイアウォールエンジンの数を問わず、すべてを単一の論理要素として管理できます。各サイトに適したフォームを展開でき、シャーシに仮想サービスカードを追加するかのように、すべてを同じ方法で管理できます。Juniper Security
従来のWANモデルは、ここ数年で劇的に変化してきました。パンデミック以前のWANは、オフィスで働く従業員に対し規模やタイプ、レベルの異なる複数のデータセンターに分散している情報やアプリケーションを提供するために、幅広く利用されていました。 現在では、あらゆる従業員が、時間や場所を問わず、一切の制限やサービス品質の低下に直面することなく、業務を遂行できることが求められています。今日の最新のITおよびネットワーキング環境は、クラウドファーストであることに加え、以下に挙げるすべてをサポートするものでなければなりません。現代の企業をサポートするためには、WANを進化させる必要があります。そこで役立つのがAI（人工知能）です。 複雑さへの対応 WANの大きな特徴の1つが、ネットワークトラフィックおよびサービスに対する可視性と制御性です。この可視性と制御性は、重要なトラフィックを適切なタイミングで適切な場所に誘導するために必要となるものです。ネットワークトラフィックとパフォーマンスの最適化は、エンドユーザーエクスペリエンスの保護と優れた満足度につながります。 ご存じのとおり、現代のネットワークはますます複雑化しています。デバイスや接続の数は飛躍的に増えているため、それに合わせてネットワーク管理も改善しなければなりません。 デバイスや接続の数は、一般的なネットワークチームには対応できないほどのペースで増加しています。ただでさえ複雑なネットワーク構造を管理しながら、こうした増加状況にリアルタイムで対応するためには、AIの導入が不可欠です。 トラフィックルーティングの改善 ネットワーキングの良し悪しは、どのようなエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるかによって決まります。ジュニパーネットワークスはそのことを理解しています。情報やアプリケーションを遅延なく、すぐに利用できるかどうか。ビデオ通話で遅延や切断は発生していないかどうか。ネットワークは従業員の効率的/効果的な業務遂行を可能にしているのか、それとも業務遂行の妨げになっているのか。そうした点がカギになります。 ここで絶大な効果を発揮するのがAIです。AIを活用してトラフィックに適切に優先順位を付け、効率的にルーティングすることで、エンドユーザーエクスペリエンスを強化（および保護）できます。AIを統合することで、特定のタイプのトラフィックを優先することや、問題の兆候（サービス品質の低下など）を監視し、ネットワークチームに通知することも、あるいはAIが自ら修正することもできるようになります。AIは、関与した不確定要素に対する理解を時間が経つにつれて深めていきます。そのため、典型的な状況の原因と結果を把握して事前に調整を行うなど、予測的なアクションを取ることも可能になり、予防策を講じることもできるようになります。 ネットワーク、サービスレベル要件、ユーザーのニーズ、トラフィックの最適なルートなどを理解したうえで、そのすべての最適化を行うのは大変な作業です。AIを活用して問題をより管理しやすいものにすれば、ネットワークチームはもっと重要な問題に取り組めるようになります。 運用の改善 ITおよびネットワーキングチームは、トラフィックパスの選択、セキュリティアラートの確認、問題のトラブルシューティングなど、自社ネットワークの細かい運用作業に忙殺されています。ネットワーキングチームの仕事量は増える一方であり、この負担を少しでも軽減できるネットワークが必要とされています。AIを活用すれば、拡大し続ける複雑なネットワークを管理しやすくなるだけでなく、セットアップや修理などの作業も高速化できます。 AIはプロビジョニングでも役立ちます。機器の展開を最適化するうえでの手助けになるばかりか、新規サイトやサービスによるシステムへの不正接続に関してアラートを発信します。また、このような不正接続の試みを隔離、通知、防止することもでき、新たに追加された機器や機能に基づいて新しいポリシー定義を調整や適用することもできます。 ネットワークの問題を迅速に診断して修正できることも、AIを活用するメリットの1つです。問題やアラートが発生すると、ネットワーキングチームはまず、そのアラートが直ちに対応が必要な重大な問題かどうかを判断します。次に、問題の根本的原因を特定して、隔離し、修正します。しかし、企業ネットワークの成長と拡大に伴い、問題（およびアラート）の数も増加することとなります。企業ネットワークの拡大に合わせて、社内のネットワーキングITチームの規模も拡大することはほとんどありません。つまり、既存のチームでは対応できないほどの量のアラートが発生することになります。 AIを導入すれば、AIがアラートを確認し、重要なアラート、すぐに対応の必要のないアラート、誤検知などを分類します。十分にトレーニングされたAIなら、問題を自ら調整/修正することもできます（ネットワークの帯域幅を増やすなど）。運用プロセスにAIを導入する大きなメリットの1つが、あらゆる問題の修正を迅速化できることです。アラートとは、問題が発生した際に、その問題の内容を大まかに伝えるものでしかありません。AIは、問題の詳細（遅延やビデオ通話切断の原因など）に加え、修正手順も正確に教えてくれます。 展開と管理の作業が簡略化されれば、導入期間や修正期間を短縮でき、時間のかかる反復的な作業からネットワークチームを解放できます。 Juniper SD-WAN driven by Mist AI ジュニパーのAIドリブンSD-WANテクノロジーにより、現代の最新ネットワークにAIを導入し、エンドユーザーとITのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。AIを通じて企業の高速化と効率化を推進する方法の詳細については、次のオンデマンドオンラインセミナーをご覧ください。 SD-WANの再定義に関するオンラインセミナーシリーズパート1：Nemertes Researchのジョン・バーク氏に聞くSD-WANにおけるAIの導入事例（英語）。 また、AIドリブンSD-WANの導入事例については、隔週開催のオンラインセミナー（開催時間はEMEAおよびAMER向け）をご覧ください。
私は、ジュニパーネットワークスが毎年公開しているCSR（企業の社会的責任）レポートをいつも楽しみにしています。ジュニパーの製品がどのようにして市場に投入され、世界中のお客様が抱える技術的課題を競合他社よりも効果的に解決しているのか、これを成し遂げるのは容易ではありませんが、それを進めるのが私の主な仕事です。しかし、それだけではありません。ジュニパーが優れた企業市民として運営されていることを確認するのも、私の重要な仕事になります。 優れた企業市民であるためには、地球の環境を保護し、当社の事業運営の信頼性とガバナンスを強化し、従業員が誇りに思えるような組織を築くなど、重要な責任を果たさなければなりません。 ジュニパーの2023年度のCSRレポートでは、当社がこの責任をいかにして果たしているのかについて取り上げています。その例を紹介します。 ジュニパーはEthisphereからの評価を獲得し、2023 World’s Most Ethical Companies™の1社に選出されました。この分野の栄誉あるグローバルリーダーにジュニパーが位置づけられたのは、今回で5回目です。 ジュニパーは世界中のサプライヤに対して、サプライチェーンのカーボンフットプリントを2025年までに10%、2030年までに25%（2021年比）削減することを掲げています。 ジュニパーは、競合製品と比較して消費電力が最大77%削減されるJuniper® ACX7000シリーズCloud Metroルーターをリリースしました。 今年のレポートでは初の試みとして、TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）に従って、リスクと機会を開示しています。 インドのExcellence Centreのオフィスや研究所では、カルナータカ州チトラドゥルガにある太陽熱発電所により、プロジェクトのライフタイムを通じて約57万トンの二酸化炭素排出量の削減を見込んでいます。 ジュニパーは、Juniper Career Connect（JCC）という名称の新しいプラットフォームも公開しました。このプラットフォームにより、ジュニパーの従業員は社内のメンターと関係を築くことや、社内で公開している求人への応募、社内のギグワーク（単発の仕事）への挑戦などを行うことができます。JCCは公開から3か月で、4,000人以上のユーザーと100人以上のメンターが利用しています。 このような例が記載されたレポートを読むと、ジュニパーの変革と改善のために世界中で献身的に取り組んでくれているジュニパーのイノベーターたちに対して、誇りと感謝の気持ちでいっぱいになります。 ただし、このレポート自体は最終目標ではなく、目標達成を祝福するものでもありません。 ジュニパーはCSR戦略における進捗状況に満足していますが、やるべきことがまだ多く残されていることも自覚しています。企業としての責任を果たしながら、人々をつなげて変革をサポートするという当社の使命に向けて今後も取り組んでいきます。 ジュニパーは、CSRに真剣に取り組まない企業は必ず失敗すると考えています。今日の世界では、製品を出荷して業績をウォール街に報告するだけでは、事業は運営できません。ジュニパーが企業として事業を運営し、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ことで人のつながり、仕事、生活に変革をもたらします。そのCSR戦略は極めて重要な存在となります。このCSR戦略は、当社の成功を後押しする重要な意思決定の指針でもあります。当社の掲げる目標や、従業員、パートナー、お客様が当社の中核的な使命と考える価値観を遵守するための指針となるものです。最新のCSRレポートでは、レポートの対象期間中にジュニパーがいかにしてその価値観を体現し、使命を達成してきたかを紹介しています。 CSRレポートもぜひご確認ください。また、こうした問題に対する貴社の取り組みについてもぜひご意見をお聞かせください。 その他のリソース 究極のデジタルエクスペリエンス：より良い地球のために（英語） アースデイ2023のその先へ：エネルギーの節約と無駄の削減はみんなの責任（英語） 気候変動と持続可能性
データセンターネットワーク関連では、新しいソリューションが毎年のようにリリースされているにもかかわらず、私たちは依然として大きな課題に悩まされています。つまり、既存のテクノロジーに新しいテクノロジーを追加するとデータセンターファブリックがますます複雑になり、制御が困難になるという問題です。また、こうしたインフラストラクチャの無秩序な拡張に対応できる開発者やエンジニアが絶えず必要にもなります。とはいえ、スキルに優れた人材を見つけることも困難です。加えて、企業は俊敏性を向上させ、継続的に成長してイノベーションを推進し、市場で勝ち抜いていかなければならないという熾烈なプレッシャーにもさらされています。 このような問題の解決に役立つと主張する自動化ツールはいくつかありますが、自動化を成功させるうえで最重要な要素に対処できているわけではありません。すなわち、ユーザーという要素です。ジュニパーネットワークスの自動化は、その最重要な要素に重点を置いています。Juniper® Apstraは、エクスペリエンスファーストのデータセンター自動化に焦点を当てた、 インテントベースでマルチベンダーのファブリック自動化ソリューションです。直観的なグラフィカルインターフェイス、コーディング不要のテンプレート、再利用可能なブループリントにより、プログラミングやCLI（コマンドラインインターフェイス）に関する高度な知識がなくても自動化を活用できます。最新のApstraでは、さまざまな改良と統合により、さらなる自動化を推進しており、クラウドと同じくらい簡単にプライベートデータセンターを運用できるようになっています。 今回のApstraの最新のリリースでは、以下が実現されています。 自動化のエクスペリエンスの向上：改良された新たなUI（ユーザーインターフェイス）と自動化されたDCI（データセンターの相互接続） 可視性の向上：マルチベンダーのフローデータ分析およびインテントベース分析により、パフォーマンス、セキュリティなどを最適化 高速で信頼性に優れたデータセンター運用：Juniper Validated Design（JVD）を使用 簡易性と一貫性が向上したクラウド制御：さまざまなサードパーティツールを統合クラウド管理フレームワークに組み込むことが可能 これらにより、これまで以上に効果的に自動化を推進できます。急成長中の自動化ソリューションとして、Apstraが市場で評価されている理由はそこにあります。 より優れた自動化エクスペリエンスの実現 自動化ツールの中には、実際には使用するユーザーではなく、プロの開発者向けに設計されていると感じるものが数多くあります。それらは、いうなれば複雑な「DIY」ツールであり、このようなツールを利用するには、多層アーキテクチャ、各種のテクノロジやプロトコル、高度なプログラミング言語、CLIなどに関する幅広い知識が必要とされます。最近のAnalysys Masonの調査によると、データセンターネットワークの自動化に投資している組織のうち、こうしたDIYツールを選択した組織の55%が、最初からやり直せるとしたら別のソリューションを選択すると述べています。一方、独自仕様の自動化ソリューションを提供するベンダーもいます。このようなソリューションを選択すると、ベンダーロックインになるか、同じベンダーの機器を使用しないと相互運用性を確保することが困難になります。自動化がベンダーロックインのための新たな手段となっている事例は多々あります。 Apstraは異なるアプローチを採用しており、次の特長を備えた自動化を実現します。 高い信頼性：実際のデータセンターにおいては、予測可能性と再利用可能性がスピードの決め手となります。Apstraでは検証済みのテンプレートとガードレールが用意されているため、初回から適切に自動化を設計でき、アーキテクチャのブループリントを安心して再利用できます。 インテントベース：Apstraは、インテントベースネットワーク構築の業界におけるパイオニアです。チームは「実行内容」（「新しいサーバーのセットアップ」など）に専念し、「実行方法」のほうをApstraに任せることができます。こうしてApstraがダイナミックにネットワークを構成し、目的の状態を達成します。そのため、ネットワークに関する広範なトレーニングを受けなくても、高度なプログラミングスキルがなくても、誰もが自動化を構築して使用できます。 マルチベンダー：Apstra独自のマルチベンダー機能は、お客様に比類ないメリットをもたらします。ハードウェアの価格交渉力が向上するだけではありません。任意のベンダーのデバイスを使用できるため、独自仕様のインターフェイスやCLIについて学ぶ必要はありません。そのため、すべてのユーザーがApstraを活用でき、全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。また、特定のベンダーの機器に精通したエキスパートを採用する必要がないため、雇用の柔軟性も向上します。さらに、サプライチェーンの遅延に妨げられることがないため、拡張に要する期間も短縮できます。基盤となるファブリックに関係なくデータセンターを設計できるため、Apstraのお客様の中には、RFP（提案依頼書）の作成後、最も短期間で対応できるベンダーを選択して発注するお客様もいます。 セキュア：Juniper Connected Securityポートフォリオはデータセンターに緊密に統合できるため、お客様は他のベンダーのソリューションではできないような方法で自動運用の範囲を拡大できます。さらに、ゼロトラストデータセンターを導入することで、スイッチ、ルーター、ファイアウォールを含むすべてのネットワーク接続ポイントにわたって、ユーザー、アプリケーション、データ、インフラストラクチャを保護できます。 こうした既存のメリットにさらにApstraの新たに強化された機能が加わることで、プライベートデータセンターをクラウドと同じように簡単に運用できるようになりました。 新機能：クラウドの俊敏性をプライベートインフラストラクチャで実現 パブリッククラウドは今や、自動化された俊敏なIT管理を実現するうえでの新たな標準的存在となっていますが、どのような目的にも適しているわけではありません。利用したことのある人なら、クラウドのコストが瞬く間に膨れ上がることを知っているはずです。また、セキュリティやデータ主権の要件が極めて厳しいワークロードにも不向きです。そのため、ほとんどの組織は現在でもプライベート環境やハイブリッド環境を利用しています。しかし、これらの環境はシンプルさとスピードの点でハイパースケールクラウドにかないません。そこで出番となるのがApstraです。 以下のような新機能と機能強化により、Apstraではパブリッククラウドと同等の自動化エクスペリエンスをプライベートデータセンターで実現できます。パブリッククラウドと同じくらい迅速かつ簡単に新しい環境をスピンアップして、利用を開始できます。 簡素化されたユーザーエクスペリエンス：Apstraの使いやすく直感的なインターフェイスがさらに改良され、メニュー、ウィザード、グラフィック表示の操作がより一層簡単になりました。すぐに利用可能なデバイスプロファイルとインターフェイスマップ、インタラクティブなラック設計インターフェイス、ゼロタッチプロビジョニングなどの機能が豊富に用意されており、最小限の時間で操作方法を習得できます。経験の少ないスタッフでも、熟練のエキスパートのように迅速にデータセンターを自動化できます。 統合DCI：Apstraでは、シームレスなVXLAN（仮想拡張LAN）トンネルのスティッチングによるDCI（データセンターの相互接続）の自動化がサポートされているため、複数のデータセンターを1つのプライベートクラウドに簡単に統合できます。再利用可能なテンプレートを使用して、標準化された構成をデータセンター全体に迅速に導入するとともに、各地にある重要なビジネスアプリケーションを容易につなげることができます。また、このDCIの自動化により、障害のあるドメインを隔離して障害の影響範囲を縮小できるため、可用性と耐障害性も向上します。 テレメトリ、分析、マルチベンダーフローデータの強化：Apstraの強力なグラフデータベースとIBA（インテントベース分析）フレームワークがさらに強化され、収集したテレメトリをカスタマイズして、あらゆるネットワークデータを可視化できるようになりました。マルチベンダーデバイスやネットワークを通過するアプリケーションフローの正常性とパフォーマンスが詳細に可視化されるようになり、コーディング不要のUIを使用してその内容を確認できます。そうして取得したインサイトにより、トラブルシューティングの迅速化、セキュリティやコンプライアンスの問題の特定、データドリブンな意思決定によるパフォーマンス、容量、コストの最適化を実現できます。 Juniper
IT運用チームの能力を補強するためにAI（人工知能）を使用することが増えてきています。これは一般的に、AIOpsと呼ばれています。AIOpsに激しく抵抗を示すITチームもあれば、熱心に支持するITチームもあります。では、どうしてAIOpsを導入すべきなのでしょうか？ 企業にとって、またITチームに所属する個人にとって、AIOpsはどのような意味を持つのでしょうか？ まずは、誰も触れたがらない話題を取り上げましょう。他の業界でデジタル化が労働者に大混乱をもたらしていることを考えると、AIOpsの導入によって仕事をコンピューターに奪われるのではないかとITチームが警戒感を抱くのは理解できます。 ITチームの皆さん、ご安心ください。AIOpsを導入しても、ロボットがあなたの仕事を奪うことはありません。実際は、その反対といえるでしょう。 AIOpsは長年の間、形を変えながらも身近に存在していました。AIOpsがバスワードのようになったのは数年前のことで、それ以降、ジュニパーをはじめとする大手技術系ベンダーのポートフォリオの一部となっています。AIOpsの導入理由と方法に関してはデータが存在しており、拡張と迅速な成長の双方に対処しなければならないことがAIOpsの採用を後押ししていることは明白です。人員の削減を望んでいるためではありません。 人間の限界 人間が記憶できる情報の量には限界があり、どれだけの数の変数を追跡できるか、新しい問題にどれだけ早く対処できるかという点でもそれは変わりません。ある程度までは、チームに人員を追加することで個人の限界に対処できます。しかし、あくまで「ある程度までは」にすぎません。 システムの複雑さが一定のレベルを超えるか、あるいは複雑化が急速に進むと、チームを増員しても助けにはなりません。ITにおいてはシステム思考が必須です。そしてシステム思考には、変数のほとんど（すべてとはいわないまでも）を記憶する能力が必要とされます。こうした限界は、チームで担当を分担することである程度回避できます。ただし最終的には、誰かが、あるいは担当するグループが、全体を把握して、今の状況を推し進めた場合にどのような変化が生じるかを理解しなければなりません。 状況があまりにも複雑だと、私たちは抽象化を行います。管理インターフェイス、自動化、オーケストレーション、可視化、分析、レポートが最新のITチームのツールです。ストレージ、コンピューティング、ネットワーキングといったさまざまなレベルで複雑さが抽象化されます。それは大規模なITチームが定期的に、プログラムを利用して大規模に仮想データセンター全体を作成して壊すようなものです。 ただし、何層にもわたるこのような抽象化には、システムに徐々に及ぶ変化の影響が不明瞭になるという問題点があります。ストレージを好きなだけ抽象化することはできますが、SAN（ストレージ エリア ネットワーク）の動作に問題を発生させ、実稼働環境にインパクトを与える可能性が残ります。 テクノロジーの成熟度が増すほど、こうした問題に直面する頻度は低くなります。結果として、実際に問題に直面したときに、その問題がさらに不明瞭なものになっているか、あるいは発生頻度がきわめてまれになっているかのいずれかとなり、問題解決の難度は上がります。 ITチームの補強 複雑さ、成長、拡張に対処するために抽象化を利用できるようになると、そのために用いる管理ツールに応じて知識のギャップが生じます。AIOpsのテクノロジーはそうしたギャップを解消します。AIOpsのAIはすべて、さまざまな形で「正常」と見える状態を学習し、異常と見える状態になるとこれに懸念を抱きます。この点で、AIOpsのAIは、従来のSIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）システムによく似ています。 ただしSIEMは、問題が発生したときにアラートを発するだけです。AIOps製品は、ジュニパーネットワークスの仮想ネットワークアシスタント「Marvis」を含め、問題の内容だけでなく問題の解決方法も記録します。Aの動作がXに似ている場合、Yソリューションを適用すると問題が解決する、ということを学習します。そしてAIは、数年間同じ問題が発生しなくても、その問題と解決策を記憶しています。 ITチームもまた、チケットシステムを使用して、これと同じことを数十年間行ってきました。残念ながらチケットシステムは検索に依存します。つまり、適切なメタデータやセマンティックタグといった要素が重要になります。必要なデータが見つかるかどうかは、担当者が情報を正確に記録していることや、前回のインシデントでチケットの情報が詳細に記述されていることに左右されます。そして人間はドキュメントの作成が苦手です。 しかしAIOpsのAIは、ドキュメント作成に優れています。統計、ログ、チケット、ヘルプの問い合わせなど、所定のインシデントに関連するすべてのデータにアクセスできれば、特定のタイプのインシデントに関連付けられたものとして、そのすべてのデータを、AIが存在する限りいつまでも保存できます。異常が発生するたびに、AIはそれまでの学習内容のすべてを確認します。新たに発生したイベントが過去のイベントに似ていれば、解決できる可能性のある方法に関する情報をITチームに迅速に通知します。 実際便利かもしれないと思えるようになってきましたか？ では気を引き締めましょう。状況ははるかに良くなっているのですから。 未来につながるAIOps ITチームのイベントから時間をかけて学習すれば、AIOpsのAIはますます便利なものになっていくでしょう。ただし、そこまで到達するにはかなりの時間がかかると考えられます。AIが大きめのデータセットに基づくトレーニングを必要とすることは常識です。AIOpsによって解決しようとしている問題の1つが、人間はドキュメントの作成が苦手だということであるとしても、チケットシステムのどこにAIを利用するか正確に指定することはできないため、魔法のようなことは起こせません。 ただし、AIの利用を1社の企業だけに制限しないとしたら、どうでしょうか？ AIがあらゆる企業から学習するとしたら、どうでしょうか？ そのAIの背後で、既知の問題に対するハードコード化された答えという形でも、またAIの向上に貢献しようとして参加した企業の助力を得ながらAIのナレッジベースを拡張していくという方法でも、ベンダーがナレッジを絶えず追加しているとしたらどうでしょうか？ AIの機能は突然、飛躍的な成長を示し、ITチームは、過去に自社で発生した不明瞭なインフラストラクチャエラーの修正方法だけでなく、参加企業のすべてで発生した不明瞭なインフラストラクチャエラーの修正方法も参考にできるようになります。そして、ソリューションに一定の自信を持てるようになると、IT部門の介入なしで自動的に修正を適用するようにAIを設定できます。 こうしたことは、ITチームが以前に行っていた作業と関係するでしょうか？ はい。しかしそれは、誰もが嫌い、明らかに苦手としている仕事の一部を自動化するという作業です。AIOpsは、人間の仕事を奪うロボットを意味する言葉ではありません。本来の仕事ができるよう繰り返しの作業から人間を解放し、人間だけでは対応できないようなより大規模で複雑な、より急速に成長するネットワークに企業が対処できるようになる製品を指す言葉です。 このシリーズのその他のブログ 実際のAIによる意思決定は常に第六感を上回る（英語）