ネットワークの監視と分析
NetFlowプロトコルを使ったWAN監視
Ciscoが開発したネットワークトラフィック情報の収集技術「NetFlowプロトコル」の概要と、その導入に当たっての注意点について説明する。
「NetFlowプロトコル」は、ルータやスイッチなどのネットワークデバイスを通過するトラフィックについて膨大な情報を収集する技術だ。この情報には、ユーザーやアプリケーションの監視からトレンディング、ネットワーク計画まで、非常に多くの使い道がある。この情報でトラフィックエンジニアリングを実現することもできる。また、アカウンティングや課金に利用できるほど詳細だ。ネットワーク管理者にとっては難しいパフォーマンス問題の診断の際に非常に有用であり、大量のトラフィックが行き交うため従来のツールでは手に負えないDDoSやワームの問題を解決するのに役立つことが重要だろう。
NetFlowスイッチングというルータの高速化技術もあるが、本稿で取り上げるのは、ネットワークデバイスからネットワークトラフィックに関する情報をサーバに転送するために使われるNetFlowプロトコルだ。こうしてトラフィックデータを収集、保存するサーバは、「NetFlowコレクタ」と呼ばれる。NetFlowプロトコルはCiscoが何年も前に開発したもので、同社やほかのネットワークハードウェアメーカーがさまざまな形でサポートしている。一方、サンプリングを使用するsFlowのような競合技術を提供しているメーカーもある。NetFlowの最新バージョンはバージョン9だ。
NetFlowはプロプライエタリな技術だが、NetFlowをベースにしたIP Flow Information Export（IPFIX）の標準化がIETFで進められている。RFC 3954（IETF標準を規定するものではないInformational RFC）で、NetFlowバージョン9のデータエクスポート形式の仕様が記述されている。
このRFCの公開は、2つの大きな成果につながっている。
その1つは、非CiscoデバイスからNetFlowコレクタへのデータ転送が可能になったことだ。RiverbedのWAN最適化アプライアンスがその一例だ。これらの製品は通常、WANのエッジに置かれる。これは、WANの最適化にかかわる重要なデータをネットワーク上で収集するのに理想的な場所だ。最適化前後のパケットの情報を取得できるからだ。こうしたデバイスは、NetFlow形式でデータをエクスポートできる。
もう1つの成果は、管理ソフトウェアベンダーが、従来のSNMP/mini-RMONよりもはるかに詳細な情報源に直接アクセスできるようになったことだ。
NetFlowの導入
NetFlowの導入を検討する際には、幾つかの点に注意しなければならない。
NetFlowを使うと、ネットワークデバイスのCPU使用率が上がることがよく知られている。Ciscoのパフォーマンステストの結果を見ると、新しいハードウェアならこの負荷にうまく対応できそうだ。しかし、NetFlowを導入する前に、実際にテストしておく必要がある。非常に大きなジッタの発生や遅延の増加はCPU使用率が高い表れだ。また、デバイス上のサービスも影響を受けるかもしれない。
ネットワーク上で送信するNetFlowデータの量にも注意しなければならない。トラフィック量やNetFlowの設定によっては、NetFlowトラフィックが膨大になる場合がある。例えば、データセンタースイッチからのNetFlowデータを低速なWAN経由でNetFlowコレクタに転送するのは避けた方が無難だ。また、多数のデバイスからNetFlowデータを集約することで、NetFlowトラフィックが増大する場合もある。
本稿筆者のトム・ランカスター氏は、ネットワーク業界で15年の経験を持つコンサルタントで、CCIEおよびCNXの資格を有している。ネットワーキングに関する著作（共著）もある。最近の著作としては、「CCSP: Secure PIX and Secure VPN Study Guide」がある。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
7
Microsoft 365の知られざる5つの裏口 パスワードを変えても攻撃者は消えない
-
8
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
9
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー