ネットワーキングにおけるAI AIネットワーキングとは
ネットワーキングにおけるAI (またはAIネットワーキング) とは、拡張された高度な AIOpsテクノロジーと刷新されたNMS UXを統合してネットワークインフラストラクチャのパフォーマンス、セキュリティ、管理を最適化および自動化する、次世代のクラウド管理型ネットワーク管理システム (NMS) のことです。 AIネットワーキングでは、大規模なネットワークテレメトリデータに対してGenAIトランスフォーマーやディープラーニング分類AIなどの高度なデータサイエンス手法も活用し、ネットワーキングにおけるAIOps機能の有効性を高めます。
- AIネットワーキングの解説
- AIネットワーキングが必要な理由
- AIネットワーキングのメリット
- AIネットワーキングに対するAIテクノロジーの使用事例
- AIネットワーキングをサポートする主なテクノロジー
AIネットワーキングの解説
AIOpsは、インテリジェントな自動化とリアルタイム分析を活用して、ネットワーキングなどの重要なITインフラストラクチャの管理と監視を最新化します。より広範囲のコンテキスト化されたネットワークエクスペリエンスを監視できるように設計された、新しいNMSインターフェイスと組み合わせて使用することで、組織は、運用の効率化とユーザーエクスペリエンスの向上に役立つインサイトを取得できるようになり、ネットワークの応答性だけでなく耐障害性も確保できます。
さらに、AIが使用傾向を分析して将来の需要を予測することで、プロアクティブなキャパシティプランニングを可能になり、企業がリソースを効果的に割り当て、成長に応じて最適なパフォーマンスを維持することができます。これにより、組織は変化する市場状況やユーザーのニーズに迅速に対応できます。
AIネットワーキングが必要な理由
AIネットワーキングの重要性は、管理を自動化してパフォーマンスを最適化し、セキュリティを強化するというその変革能力にあります。これによって企業は、需要と脅威を予測して対処できるインテリジェントで適応性の高いネットワークを構築できます。AIネットワーキングが注目を集めている理由は次のとおりです。
- ネットワークに関する専門知識の追加: AIが、さまざまな顧客とネットワーク環境を網羅する膨大なデータセットを活用して推奨事項とインサイトを提供するほか、専門的なトレーニングが不足しているネットワークの専門家をサポートします。
- 監視の強化: AIが膨大な量のネットワークデータに含まれるアラートのコンテキスト化をサポートすることで、ネットワークオペレーターのMTTI/MTTRを短縮できます。
- 拡張のサポート: ネットワークの分散化が進むにつれて、AIモデルが短時間でデータをふるいにかけ、最適化と推奨事項を特定するようにトレーニングされるため、ITリソースに負担をかけずにネットワークをより迅速に拡張できます。
- セキュリティの強化: AIは従来の方法よりも効果的に異常や潜在的な脅威を検知できるため、セキュリティチームが範囲と影響を把握し、今日の複雑なデジタル環境においてセキュリティを強化するのに役立ちます。
- 問題の最小化: AIの予測機能は、潜在的な問題が深刻化する前に特定し、ダウンタイムやサービスの中断を最小限に抑えるのに役立ちます。
- コストの低減: AIが日常的なタスクを自動化して効率を向上させることで、ネットワーク管理に関連する運用コストを削減できます。
AIネットワーキングのメリット
AIネットワーキングは、次のような機能を通じて、今日のユーザーやアプリケーションのニーズに的確に対応できる、耐障害性、効率、セキュリティに優れたネットワークを実現します。
- 予測分析: AIが履歴データを分析して潜在的なネットワークの問題を発生前に予測することで、プロアクティブなメンテナンスとダウンタイムの最小化が可能になります。
- 管理の自動化: AIが構成、監視、トラブルシューティングなどの日常的なネットワーク管理タスクを自動化することで、人間による作業が不要になります。
- アダプティブラーニング: AIは、時間の経過とともに新しいデータから学習して、効率とセキュリティを継続的に向上させることができます。
- ネットワークパフォーマンス: AI は、トラフィックパターンを分析し、輻輳を予測し、帯域幅の割り当てを動的に調整することで、ネットワークを最適化できます。
- 従業員の効率: AIが反復作業を自動化し、エラーを減らし、より適切な意思決定をサポートすることで、ユーザーは日常業務をより効率的に処理して、戦略的な取り組みに注力できるようになります。
AIネットワーキングに対するAIテクノロジーの使用事例
高度なAI手法により、ネットワークの変革が進んでいます。その例をいくつか紹介します。
- チャットボットのサポート: AI搭載のチャットボットがネットワークに関する問題のトラブルシューティングを支援し、サポートと情報をオペレーターに即時提供します。
- ピア比較: AIは、パフォーマンスが優れている同等サイトにおけるネットワークカバレッジとパフォーマンスギャップを自動識別し、ユーザーエクスペリエンスのニーズ増大に対応するためのインサイトを引き出すことができます。
- クローズドループ構成: AIを使用してプロセスを制御し、必要な出力を維持することで、継続的な監視とリアルタイムデータに基づく調整が可能になります。
- トラフィック管理: AIアルゴリズムがネットワークパターンを分析し、帯域幅の割り当てとルーティングの決定を最適化することで、パフォーマンスを向上させてレイテンシを削減します。
- 異常検知: AIシステムがネットワークの動作を監視し、セキュリティの脅威を示す可能性のある異常なパターンを識別することで、迅速なインシデント対応が可能になります。
- キャパシティプランニング: AIがトレンドを分析し、より適切なリソース割り当てと投資決定をサポートすることで、組織が将来のネットワーク需要を予測できます。
- ロードバランシング: AIが、サーバーおよびリソース間でワークロードを動的に分散させることで、最適なパフォーマンスを確保して過負荷を防ぐことができます。
- サービス品質: AIが、重要なアプリケーションを優先して、必要な帯域幅を利用できるようにすることで、より高度なQoSの仕組みを実現します。
- IoTとの統合: AIがネットワーク内の接続とパフォーマンスを最適化することで、IoTデバイスの管理を強化します。
- ネットワークセキュリティ: AI主導のセキュリティツールが膨大な量のデータを分析して脆弱性や侵害のリスクを特定することで、全体のセキュリティポスチャが強化されます。
これらのユースケースは、AIによって組織運営をどのように変革できるのかを示しています。
AIネットワーキングをサポートする主なテクノロジー
- 機械学習 (ML): AIの一種で、システムがデータから学習し、時間の経過とともに意思決定とパフォーマンスを改善できるようにします。
- ディープラーニング (DL): MLの一種で、ニューラルネットワークを使用して大規模なデータセット内の複雑なパターンをモデル化して理解します。画像認識と音声認識、自然言語処理などのタスクで高い精度が得られるため、特に非構造化データの分析に効果的です。
- 自然言語処理 (NLP): AIの一種で、感情や意図の認識を通じてデータ分析を強化し、最終的には効率とアクセシビリティを向上させることで、機械が人間の言語を理解、解釈、生成できるようにします。
- 生成AI (GenAI): 入力されたトレーニングデータのパターンと構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成することで、テキスト、画像、ビデオなどのデータを生成できるAIです。
- 分類AI: 機械学習手法の一種で、データを事前定義済みのクラスまたはラベルに分類します。このプロセスでは、1つのデータセットを使用してモデルをトレーニングします。
- 高性能データウェアハウス: さまざまなソースから生成された膨大な量の構造化データと非構造化データを分析することで、パターン、傾向、インサイトを明らかにし、十分な情報に基づいた有益な意思決定につなげます。
AIは、膨大な量のデータを処理して複雑な計算を実行するうえで必要なコンピューティング性能とインフラストラクチャを提供します。高度なテクノロジーなしには、AIシステムが学習、適応、有益なインサイトを提供することは不可能になり、さまざまなアプリケーションで有効性が低下します。