ネットワーク管理の基礎知識
なぜネットワークの可用性「99.999%」が常に重要なのか
ネットワークの可用性は、ネットワークサービスベンダーにとって、重要なパフォーマンス指標だ。ネットワークの可用性の測定方法やネットワークの信頼性との違いについて解説する。
ネットワークの可用性とは、特定の時間間隔においてネットワークシステムが稼働している時間の割合を指す。稼働時間(アップタイム)は、ネットワークが完全に動作している時間を意味する。
ネットワークの管理者は、ネットワークの可用性をパーセンテージで測定し、エンドユーザーが常に安定してネットワークを利用できるよう、リアルタイムで監視や記録をする。ネットワークのパフォーマンスをリアルタイムで監視するツールを用いることにより、可用性の中断が発生した瞬間に速やかに把握できるようにしている。
ネットワークの可用性「99.999%」の重要性と測定方法
ネットワークの稼働時間と可用性は、ネットワークサービスを提供するベンダー、特に複数のデータセンターを活用している事業者にとって、重要なパフォーマンス指標となる。一定の可用性を維持することで、ネットワーク障害に備えた計画策定や、問題の早期発見、エンドユーザーへの一定レベルのサービス品質の提供が可能になる。
ネットワークの可用性は、一定期間(通常は1年以上)においてシステムが完全に稼働していた時間の割合で表される。サービスベンダーは、サービス品質保証契約(SLA)の中で、ネットワークの可用性の具体的な水準を明示することが一般的だ。
可用性の計算は、稼働時間(アップタイム)をサービスを提供している総時間で割ることで得られる。総時間とは、稼働時間と停止時間(ダウンタイム)を合わせたものであり、停止時間には以下が含まれる。
- メンテナンス時間
- 突発的な障害による停止時間
- システム復旧にかかる時間
ネットワークの管理者は、理想的には100%の可用性、つまりネットワークシステムが常に完全に稼働している状態を目指す。それを念頭に置いた高可用性の目標値としてよく使われるのが、ファイブナイン(99.999%)だ。この数値は、1年間(約52万5600分)で約5.26分のダウンタイムしか許容しないということであり、厳しい基準だと言える。
ネットワークの「可用性」と「信頼性」の違い
ネットワークの信頼性は可用性と似ているが、稼働時間の長さではなく、システムが障害を起こす可能性を測定する指標だ。信頼性は、ネットワークインフラがどれほど長く中断なく動作し続けるかを追跡する。
信頼性も可用性と同様にパーセンテージで表される。完全に信頼できるシステムは、100%の可用性を持つとされる。ネットワーク信頼性は以下の2つの方法で計算される。
- 平均故障間隔(MTBF)
- サービスを提供している総時間を故障回数で割ったもの
- 故障率
- 故障回数をサービスを提供している総時間で割ったもの
これらの指標を用いることで、ネットワークの安定性と品質をより詳細に把握できるようになる。
翻訳・編集協力:雨輝(リーフレイン)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト&ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
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 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
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
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
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
-
3
【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」
-
4
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”
-
5
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
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
BMWも導入 78兆円市場に化ける「フィジカルAI」の衝撃
-
9
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
10
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」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
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