ネットワーク監視のこつ【前編】
6ポイントで分かる、「ネットワーク監視システム」の構築方法はこれだ
ネットワークのパフォーマンスやセキュリティの問題を特定するには、ネットワーク監視システムの導入が効果的だ。どのように構築すればいいのか。6つのポイントに分けて解説する。
ネットワーク監視システムは、ネットワークやネットワークに接続されたデバイスに関する情報を収集して分析する仕組みだ。企業はネットワーク監視システムによって、ネットワークが正常に動作しているかどうかを把握でき、問題があれば迅速に対策を講じられる。ネットワークへのアクセスを制御して不正アクセスのリスクを減らすことも可能だ。ネットワーク監視システムはどうやって構築できるのか。「6つのポイント」に沿ってその具体的な方法を紹介する。
ネットワーク監視システム構築のための「6つのポイント」はこれだ
ネットワーク監視システムは、製品としてベンダーから導入することもできる。だが、自社のユースケースに合ったネットワーク監視を実現したい場合は、自社で構築することも有力な選択肢の一つとなる。ネットワーク監視システムの自社構築がもたらすメリットを以下にまとめた。
- コスト削減
- 自社に不要な技術やツールを省くことで、ベンダーから購入した場合と比べてコストを抑えられる場合がある
- カスタマイズしやすさ
- ネットワーク監視システム規模や機能、運用方法などを自社のニーズに合わせられる
- セキュリティ
- 第三者の技術やリソースの利用によるリスクを減らし、セキュリティを高められる
それでは、ネットワーク監視システムを自社で構築する際のステップや注意点を見てみよう。
1.要件を定義する
ネットワーク監視システムを構築する前に、パフォーマンスや動作、主な機能などの要件を明確にしておくことが重要だ。要件を踏まえて開発の優先順位を決めることで、開発を円滑に進められる可能性がある。
2.プログラミング言語を選択する
ネットワーク監視システムを新たに開発する場合、使用するプログラミング言語を選ぶ必要がある。一からのコーディングする手間を減らしたいのであれば、オープンソースのパッケージを利用する選択肢がある。その場合、パッケージのライセンス条件をよく確認することが大切だ。オープンソースのパッケージは、最終的にそれを利用しなくても、ネットワーク監視システムの構築方法に関するさまざまなヒントが得られる場合がある。
3.AI技術で自動化を図る
ネットワーク監視システムの構築に人工知能(AI)技術を取り入れれば、さまざまな作業の自動化を図れる。AI技術を使ってネットワーク監視システムのフレームワークを作成することも可能だ。
AI技術を利用する際のポイントは、まず、AI技術で「何を作りたいか」を明確に決めることだ。次に、AIツールにネットワーク監視システムのサンプルコードを提供し、「どのようなものを、どのように作ってほしいか」を具体的に示す必要がある。
AIツールにセキュリティリスクを特定するためのトレーニングを実施している場合、企業はAIツールを使ってネットワーク監視システムのコードにあるセキュリティ問題を調査することもできる。セキュリティ問題の大半はコードベースの初期段階で発生し、特定が遅ければ遅いほど修正が難しくなるため、問題の早期発見は重要だ。
4.コーディング標準に従う
企業はネットワーク監視システムを構築する際、命名規約などのコーディング標準に従おう。すでにアプリケーション開発のためのガイドラインを持っている場合、それをできるだけ利用するとよい。ガイドラインを持っていない場合は、ネットワーク監視システムの構築を機にガイドライン作成を始めよう。コーディング標準を決めることで、開発メンバー間でコードの書き方やルールが統一され、チームでの共同作業やレビューがスムーズになる。ネットワーク監視システムを構築した後は、仕様変更や修正内容などの変更点をきちんと管理することが重要だ。
5.適切な設計原則に従う
ネットワーク監視システムを設計する場合は、プロセス全体を通じて適切な設計原則に従わなければならない。一からネットワーク監視システムを構築する場合は、システムを機能ごとのコンポーネント(システムの構成部分)に分け、それらをクラスタとしてまとめつつ、共有データベースを利用して連携させるといった設計になる。その際、ネットワーク監視システムの各コンポーネントが連携するためのAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)を設計する必要がある。APIを設計する段階では、将来、ネットワーク監視システムに追加される可能性がある機能も考慮しておくことが重要だ。
6.ネットワーク監視システムを安全にする
ネットワーク監視システムを構築する際には、セキュリティ対策も欠かせない。ネットワーク監視システムを本番環境にデプロイする前、企業はテスト環境において脆弱(ぜいじゃく)性がないかどうかのチェック(セキュリティチェック)を実施し、セキュリティに問題がないことを確認する必要がある。そこで見つかった問題は、速やかに修正することが重要だ。
後編は、ネットワーク監視システムをベンダーから購入するシナリオを考える。
TechTarget.AIとは
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国Informa TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
TechTarget.AI
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[フォーティネットジャパン合同会社] 複雑化しがちな「SASE運用」 IT・医療・金融などの事例に見る導入成功の秘訣 -
製品資料
[フォーティネットジャパン合同会社] 「SD-WAN」導入で失敗しないための5つの重要事項 -
技術文書・技術解説
[フォーティネットジャパン合同会社] VPNの代替候補「ZTNA」を理解できるようになる“3大要素”とは? -
事例
[フォーティネットジャパン合同会社] すぐ分かる「SD-WAN」選定のポイント 成功企業はどんな成果を出した? -
製品資料
[SCSK株式会社] 「Dropbox」管理・運用の困りごと解決ガイド
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
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
3
みずほ証券が「液冷サーバ」を採用 1日3.6億件の計算を支えるための要件
-
4
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
5
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
6
Microsoft月例パッチ1400件超で過去最多 「限界点」を迎えたパッチ管理
-
7
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
-
8
RAGで「データをAIに送る」運用が限界を迎えている理由
-
9
SAP導入後も残る“Excel依存” 京急電鉄は「kintone」でどう解消した?
-
10
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
7
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
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
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