パフォーマンス向上のために
機械学習をネットワーク分析に活用するとどうなる？
企業におけるネットワークのパフォーマンスへの期待とプレッシャーが高まっている。今こそIT担当者は機械学習を用いたネットワーク分析ツールに注目すべきだ。
ネットワーク分析ツール活用のニーズが高まる《クリックで拡大》
現在の仮想化された企業ネットワークは、IT担当者に複雑な問題をもたらす。IT部門は環境の異種化が進む中での運用を求められている。IT環境にはクラウドベースのアプリケーションとオンプレミスのレガシーアプリケーションが混在するようになり、管理に骨が折れるようになった。その上、パフォーマンスへの期待はとてつもなく高い。こうしたことから、高度なネットワーク分析ツールへのニーズが明らかに高まっている。
企業ネットワーク管理ツールは、急速に進化するインフラの管理に必ずしも追い付いていない。複数のベンダーを利用する分散型環境の隅々まで目を通せるようにすることも、難題の1つだ。複数のベンダーが用意する管理ツールをまとめただけでは、ネットワークアクティビティーを隅々まで見通すことはできない。
ネットワーク分析のメリット
企業ネットワークの最適化を目指す上で不可欠な要素としてよく推奨されるのが分析だ。トラフィックとアプリケーションデータを解析し、リアルタイムのインシデント情報と長期的な傾向を明らかにするのだ。そのため、ベンダーはコグニティブテクノロジーに投資し、正確性を向上させ、トラブルシューティングを迅速に行えるようにしている。
専門分野を定めたネットワーク分析ツールを提供するベンダーもある。だが、企業は必ずしもそうした新しい特殊な製品に投資する必要はない。ネットワークベンダーは、大量のトラフィックや、場合によってはアプリケーションデータを短時間で処理できるように、機械学習のようなツールを使用してネットワークの監視／管理の分析機能を絶えず向上している。
ネットワーク分析ツールでは、パフォーマンスの問題を解決する最善の方法を提案することも可能だ。IT担当者に比較的小さな問題についての警告が殺到すると、それだけで警告疲れが起きてしまう。ただし、ネットワークベンダーは、警告があまりにも多過ぎるとIT担当者が重要なインシデントを見逃す恐れがあることを理解している。そのため、イベントの統合や優先順位を付ける機能を強化している。
IT担当者はルート分析を利用して、パケットの配信を妨げる恐れがあるプロトコルの異常や構造上の問題を特定できる。この情報は、IT担当者が遅延を許容範囲内に収め、サービス中断の恐れを回避するのに役立つ。
継続的な傾向を分析するネットワーク分析ツールは、サービスが実際に中断される前にそれを特定するのに役立つ。このようなツールは、現状のボトルネックへの優れた洞察を提供することで、長期的なキャパシティープランニングでIT部門を支援する。IT担当者はこうしたデータを利用して将来の要件をより正確に予測可能だ。分析を基にさらに段階的な修正を加え、パフォーマンスを改善することも考えられる。
ネットワーク分析が絶えず進化しているとしても、従来の課題はまだ幾つか残っている。仮想化が進むマルチベンダー環境でのデータの統合は依然として難しい問題だ。IT担当者は全てのネットワーク分析ツールについて、その利点と制約の両方を認識する必要がある。成功の鍵は、全ての情報を効率的に管理する方法を見つけることだ。企業管理において自動化が大きな役割を果たすようになる中、IT担当者は、分析の成果を利用し始めている。
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