自律型ネットワーク 自律型ネットワークとは
自律型ネットワークは、人間の介入を最小限に抑えて、または介入なしに自動的に最適化できる高度な人工知能 (AI) 主導のネットワークです。AIと機械学習 (ML)、高品質のリアルタイムデータ、セキュアでスケーラブルなクラウドベースのネットワークアーキテクチャーを活用することで、信頼性、セキュリティ、効率を向上させます。この方法により、従来のネットワーク管理の複雑さが大幅に軽減されます。
自律型ネットワークは実現に近づきつつあります。自動運転車が手動運転から運転支援、そして現在の自動運転へと進化したように、ネットワークも同様の軌跡をたどっています。手動のリアクティブな管理から、自己構成、自己最適化、自己修復が可能な、プロアクティブで自律的な最適化へと移行しつつあります。
読了所要時間: 5分14秒 | 公開日: 2025年10月1日
目次
自律型ネットワークが必要とされる理由
安定した接続は、単なる贅沢品ではなく、ビジネスに不可欠なものです。組織に必要とされているのは、シームレスで高パフォーマンス、かつセキュアなエクスペリエンスを、あらゆるユースケースで一貫して提供するネットワークです。ITのスキル不足などネットワークリソースに制約がある場合、手動のネットワーク管理では持続不可能になります。その一方で、ネットワークがより複雑化しつつあり、セキュリティの脅威が増大しています。こうした複合的なプレッシャーにより、AIと自律型ネットワークのニーズが高まっています。
自律型ネットワークのメリット
自律型ネットワークは、複雑さを軽減してセキュリティを強化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることで、ネットワーク運用に変革をもたらします。
- 効率と有効性の向上: AI主導のワークフロー自動化により、手動のトラブルシューティングが最小限に抑えられることで、ITチームが日常的なネットワークのメンテナンスではなく、戦略的な取り組みに集中できるようになります。
- パフォーマンスの向上: 自律型ネットワークが問題をプロアクティブに検出して解決することで、信頼性が向上し、ダウンタイムが削減されます。
- スケーラビリティの向上: 自動プロビジョニングを使用して、動的にデバイスに名前を付けてからサイトに割り当て、デバイス構成プロファイルを適用することで、オンボーディングと構成の時間が大幅に短縮されます。
- セキュリティの強化: AIアルゴリズムは、運用に支障が出る前に迅速に脅威を特定して被害を軽減できるため、セキュリティも強化されます。
- ユーザーエクスペリエンスの向上: エンドツーエンドの自動化により、ネットワークがネットワークトラフィックの需要に動的に適応するようになり、エンドユーザーに卓越したパフォーマンスが提供されます。
自律型ネットワークを導入することで、より拡張性、安全性、耐障害性に優れた、将来を見据えたインフラストラクチャを実現できます。
自律型ネットワークの仕組み
自律型ネットワークは、膨大な量の高品質データとスケーラブルでセキュアなクラウドベースのアーキテクチャーに基づいた、高度なAIおよび機械学習 (ML) アルゴリズムを活用します。リアルタイムのアラート、分類子、優先順位付けメカニズムを使用して問題を特定し、解決策を推奨し、ヒューマンインザループ (HITL) 権限で許可された場合は修正を実行します。時間と共に、AIの機能がさらに高度かつ高精度になると、ネットワークは、人間の介入を最小限に抑えて、または介入なしに自己管理できるようになります。
実際の仕組みは次のとおりです。
- 学習フェーズ: ネットワークが自らを監視し、通常のネットワーク動作のベースラインを確立します。
- 決定フェーズ: ネットワークがGenAIとエージェンティックAIモデルを使用して潜在的な問題を予測し、対応方法を決定します。
- 実行フェーズ: HITLモデルで信頼が得られると、ネットワークがそれらの決定事項を自動的に適用して問題を解決します。
自律型ネットワークの段階
自律型ネットワークは、5段階の高度化を経て発展します。企業が新たなレベルのネットワーク自動化を導入するたびに、ニーズの変化にリアルタイムで適応できる、より信頼性が高く、セキュアでアジャイルなネットワークが実現します。
1. データ収集: ネットワークからリアルタイムで高品質なデータを収集し、AIおよびMLアルゴリズムに必要なデータを提供します。
2. インサイト: AIを活用した分析により、このネットワークデータを処理してインサイトを生成し、ネットワーク内のパフォーマンスの傾向、運用中断のリスク、または非効率性を特定します。
3. 推奨事項: ネットワークがこれらのインサイトに基づいて、パフォーマンスの最適化や問題解決のためのアクションに関する推奨事項を作成します。これらの推奨事項を優先して、最も差し迫った問題に対処します。
4. 運用支援: ネットワークが自律的に調整を開始しますが、IT部門は監視を継続します。是正措置を講じる必要がある場合もありますが、ネットワークが想定どおりに動作することを確認する必要があれば、引き続きIT部門が介入できます。
5. 完全自動運用: AIが完全に制御し、人間の介入なしにリアルタイムで調整と最適化ができます。ネットワークが日常的な管理タスクを処理できるようになると、ITチームはより戦略的な業務に重点を移します。
自律型ネットワークの主な機能
自律型ネットワークの主な機能は次のとおりです。
- ヒューマンインザループ (HITL): 人間の判断が、自動化されたAIプロセスに積極的に統合されます。HITLでは、機械が完全に単独で動作するのではなく、トレーニング、意思決定、監視などの重要な段階に人間が関与することが保証されます。
- 自律運用: エコシステム全体のネットワークとアプリケーションの稼働状態を継続的に監視し、人間の介入なしにリアルタイムで問題を特定して対処します。
- 予測分析と保証: ネットワークがAIとMLを活用して、エンドユーザーに影響が及ぶ前に障害やパフォーマンスの低下を予測します。
- 自己構成: ネットワークが新しいサービス、デバイス、アプリケーションを自動的に構成できるため、手動のセットアップが不要になります。
- 自己修復: 問題を自動的に診断して修復し、パフォーマンスの低下やダウンタイムを最小限に抑えます。
- 自己最適化: ネットワークがパフォーマンスを常に監視し、ルートを変更して輻輳や障害を回避するなど、最適な速度、信頼性、効率を得るための調整を自動的に行います。
- 自己監視: データフロー、デバイスのパフォーマンス、ネットワーク全体の稼働状態を継続的に追跡し、パフォーマンスの問題の兆候となり得る異常なパターンを検出します。
- アダプティブセキュリティ: ネットワークが、マルウェア、フィッシング、サービス拒否 (DoS) 攻撃などのセキュリティ上の脅威を識別して、是正措置を講じます。
- インテントベースのネットワーク (IBN): オペレーターが達成したいビジネス成果を記述すると、ネットワークがそれらの目標を、その達成に必要な構成に変換します。
- ポリシー適用: ネットワークが、接続されているすべてのデバイスに対して、セキュリティ、アクセス制御、サービス品質 (QoS) のポリシーを自動的に適用します。
ユーザーが自律型ネットワークへの信頼を高める仕組み
ネットワークがより自律的になるなかで、ITチームは、AIの意思決定に対する信頼を高める必要があります。この信頼は、安定したパフォーマンスと透明性を通じて、徐々に培われます。AIは、継続的に学習し、改善していくなかで、エコシステム全体で正確な評価を行ってネットワークの最適化を進める能力を発揮し、最終的には全体の効率を向上させるはずです。こうした継続的な開発により、その有効性に対する信頼が高まります。
信頼をさらに強固にするために、ベンダーは、AIの意思決定プロセスにおいて透明性を確保する必要があります (説明可能なAI (XAI) とも呼ばれます)。ベンダーは、こうした意思決定を推進するテクノロジー (強化学習、自然言語処理、決定木など) について詳しく説明し、AIがどのようにしてその結論に達したのかをITチームが把握できるようにします。このような透明性により、明確さと安心感がもたらされ、ネットワークによって実行されたアクションが信頼できると同時に有益なものであることが保証されます。
自律型ネットワークにより、ITスタッフは不要になるのか
自律型ネットワークは、ITチームが見逃す可能性のある有益な情報を明らかにし、根本原因を迅速に特定してトラブルシューティングの時間を短縮し、自己修復を行って最適なパフォーマンスを確保します。その結果、ネットワークはよりスマートに機能し、ITチームは問題解決ではなくイノベーションに集中できるようになります。
自律型ネットワークによってIT関連の仕事が完全になくなるわけではありませんが、IT職の性質は変化します。一部の日常的なタスクは自動化される可能性がありますが、こうしたネットワークを設計、管理、監視する熟練した専門家が求められることの重要性は変わりません。AIの統合、ビッグデータ分析、戦略的プランニングなどのより高度なスキルの需要が高まる見込みです。
HPEとSelf-Driving Network
HPE Networkingは、Mist AIとMarvis Virtual Network Assistant (VNA) を通じて、Self-Driving Network™ への移行を後押ししています。Mist AIとMarvisを組み合わせることで運用を効率化し、セキュリティを強化し、卓越したユーザーエクスペリエンスを提供するとともに、運用の複雑さを軽減できます。
Mist AIは、ネットワークデバイスとアプリケーションから豊富なテレメトリデータをリアルタイムで継続的に収集し、セキュアでスケーラブルなマイクロサービスクラウド内に集約し、長年のAI/MLのトレーニングを適用して、実用的なインサイト、プロアクティブな推奨事項、自己修復ネットワーク機能を提供します。この方法により、パフォーマンスが最適化され、ネットワークの運用が合理化され、ITチームの負荷が軽減されます。
Mist AIは、10年以上にわたるAIのトレーニングと開発を基に、データ収集、インサイトの生成、実用的な推奨事項、自己修復機能、そして最終的には完全自律型のネットワークという、ネットワーク自動化の重要な段階を経て、有効性とインテリジェンスを着実に向上させてきました。AI機能が進化し続ける中、Mist AIは、手動のトラブルシューティングを減らし、ネットワークがデータ主導の意思決定を行って自律的に対応できるようにすることでITチームをサポートします。こうした継続的な進化により、企業は、パフォーマンスの問題にいち早く対応し、最適なネットワークの稼働状態を維持し、より耐障害性、安全性、効率に優れたネットワークインフラストラクチャを構築することができます。
Mist AI主導のMarvis VNAは、ITチームの貴重な拡張機能として、パフォーマンスに影響を与える重要なイベントを特定し、Marvis Actionsを通じて推奨される修復手順を示します。Marvisを使用するのに特別な知識やスキルは必要ありません。Marvisは、自然言語処理・自然言語理解 (NLP・NLU)、大規模言語モデル (LLM)、生成AI (GenAI)、エージェンティックAIを活用した対話型インターフェイスによって直感的なやり取りを実現します。