機械学習で複雑怪奇なネットワークに立ち向かえ「ネットワーク監視分析アプライアンス」はネットワーク管理の救世主となるか (1/2)

規模が巨大になりアクセスユーザーが膨大になると、そのネットワーク管理は人知を超えた次元に突入する。グローバル企業や行政機関では既に現実となったこの問題を解決するニッチな製品を検証する。

[鈴木淳也（Junya Suzuki），著]

Cisco Tetration Analyticsのネットワーク監視画面。監視情報を全て保存し、問題が発生したら時系列で参照して問題解決の糸口とする《クリックで拡大》

　データセンターの運用が複雑さを増しつつある。理由は幾つかあるが、業務の拡張や変更に合わせてアプリケーションを拡張し更新してきた結果、サーバに仮想マシンやコンテナが乱雑に存在することになったことが大きい。

　サーバ内の仮想マシンやコンテナは互いに関係を持ちながら複雑に動作するため、ひとたび問題が発生するとその原因の発見が難しい。さらにアプリケーションのパブリッククラウド移管や企業の買収や合併による組織変更でも、サーバ内の仮想マシンやコンテナは無秩序に増殖していく。

　企業のIT管理者からすれば、カバーすべき範囲は広がり、ネットワークが日々変化していることも状況把握を難しくしている。

　セキュリティ対策も考慮すれば、こうしたネットワークやアプリケーションの動きを可視化し、逐次のトラブル解決だけでなく、問題が発生する兆候を把握して未然に防ぐことも重要となる。そして、何より導入から運用開始まで労力も時間もかからない“ターンキー”型の「ネットワーク監視分析アプライアンス」を関係者、ことデータセンター管理者は強く望んでいる。

併せて読みたいお勧め記事

データセンター最新事情

• 「液冷方式」普及も――2016年データセンターを変える8つのトレンド
• 電力効率がより重要になるサーバ選び、そのためのツールとは？

研究が進むデータセンターと機械学習

• Googleは機械学習をどうデータセンター管理に生かしているのか？
• もはやケーブルは触らない、API連係で自動化が進むデータセンターの今