AIと聞くと、まだまだ実用段階ではないと思う方が多いのではないだろうか。ただ、以前こちらの記事で紹介したように、少なくともネットワーク管理の分野においては、実用可能なAIが既に登場している。
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ネットワークの運用管理を劇的に変えるには、AIをどう使えばいいのか。その詳細は、ダウンロード資料を参照されたい。 |
参考：
地に足のついたAI活用がはじまる――
Juniper Mist Cloudが実現する、ネットワーク運用管理の現場改革
上の記事ではジュニパーネットワークスが提供するクラウド管理システム「Juniper Mist」と対話型AIアシスタント「Marvis」を紹介した。今回はこのAIをどう使えばネットワークの運用管理を劇的に変えられるのかを、同社のまとめたeGuideをもとにして解説していきたい。
ジュニパーネットワークス社提供 AI eGuide:
事前対応型のトラブルシューティングで顧客満足度を向上
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AIでトラブルシューティングを “事前対応型” へ
IT人材の不足が叫ばれる中で、多くのIT部門が「人が足りない」という課題を抱えている。日々の定常運用ならば何とか対応できるかもしれない。しかし、ひとたび障害が発生すると、復旧作業に追われてたちまち他の業務へ手が回せなくなってしまう。
“事後対応型” とも呼ぶべきこうしたトラブルシューティングは、障害復旧に多くのリードタイムがかかる、他の定常業務が停滞する、IT部門が疲弊するなど、人材難の中にあっては良い面がない。ジュニパーネットワークスが本書で提唱するのは、Juniper MistとMarvisを活用した “事前対応型” への変革だ。
Juniper Mistは、有線LANからWi-Fi（無線）、WAN、ネットワークセキュリティに至るネットワーク全体を、サーバー接続含めフルスタックで管理する。AIが自動で障害予測やユーザー体験を可視化してくれるため、定常業務に割く時間を大幅に減らすことが可能。
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管理画面からMarvisのタブを開くだけで、現在のネットワークの状態やボトルネックの所在を可視化してくれる。 |
では、ここで削減したリソースは何に割り当てるか。AIの肝は、継続的な学習によって判断の精度を引き上げていける点にある。対話型AIであるMarvisを介し、障害やユーザー体験に影響する幅広いテレメトリデータを学習させる。これによりAIによる判断結果を “より信頼できるもの” へと高めていく。こうした作業にリソースを費やせば、障害発生やユーザー体験の低下を未然に防ぐ “事前対応型” のネットワーク管理が実現できる。
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Juniper Mistは、日々の定常運用をラクにするという側面だけをみても、IT部門に大きなメリットをもたらしてくれる。さらにこれを応用して “事前対応型” に変革すれば、劇的な成果が得られるはずだ。事実、NTTはJuniper Mistの導入によって、運用コストの40%以上を削減している。
AIでネットワークの運用管理を変えるまでのプロセスを簡単に解説してきたが、ダウンロード資料ではより詳細に、このプロセスについて解説している。ネットワークの運用管理に携わる方には、ぜひご覧いただきたい。
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[PR]提供：ジュニパーネットワークス