AIネットワーク監視とは

AIシステムを使用してネットワーク・データ・ストリームをリアルタイムで処理し、正常なネットワーク動作を構成するものを学習し、確立されたベースラインを使用してネットワーク・アクティビティーの逸脱を検知します。AI駆動型監視戦略は、ネットワーク・オペレーターが、今日のネットワークの規模、複雑さ、高度化には不十分な場合が多い、従来のルール・ベースや手動による手法の限界を克服するのに役立ちます。

従来のネットワーク監視ツールは、定期的なポーリング、静的ルール、デバイス中心のメトリクスに依存しているため、よりシンプルで小規模なネットワークに適しています。しかし、現代のコンピューティング・ネットワークは、シンプルでも小規模でもありません。これらは、多様で動的なグローバル環境と、相互接続された何千ものデバイスを備えたハイブリッドクラウド・インフラ・ストラクチャーにまたがっています。たとえば、平均的なマルチクラウド環境は12の異なるサービスとプラットフォームにまたがります。

高度なネットワークは、従来のネットワークと比較して膨大な量のデータも生成します。技術リーダーの大多数（86%）は、従来の監視方法では、現代のネットワークが生成するデータの量と速度に追いつけないと考えています。したがって、より洗練された監視ツールと手法が必要になります。

AIネットワーク監視ツールを使用すると、オンプレミスのデータセンターやクラウド環境からの膨大なテレメトリー・データセット（トラフィック・フロー、ログ、追跡データ、ユーザーのやり取りなど）を継続的に分析できるため、ネットワーク・アクティビティーの可視性が広がります。AIツールはインテリジェントなアルゴリズムを使用して、異常を検知し、コンポーネントの故障を予測し、修復ガイダンスを提供できるため、ネットワーク・エンジニアや管理者は、運用の中断（またはユーザー体験への影響）を引き起こす前に、潜在的なネットワークの問題を予測できます。

そのため、AIを活用したネットワーク監視により、企業はより効果的なネットワーク管理手法を実装し、よりスマートで高速、かつレジリエントなエンタープライズ・コンピューティング・ネットワークを構築できます。

AIネットワーク監視は、さまざまなプロセスと機能を利用してネットワーク管理タスクを自動化します。これらのプロセスには、以下が含まれます。

AIネットワーク監視ソリューションは、ネットワーク・デバイス（スイッチ、ルーター）、データ・クエリー、合成トランザクションなど、さまざまな情報源からテレメトリー・データやその他のオブザーバビリティー・データを収集します。データを能動的に（テスト・トラフィックを使用して）収集することも、受動的に（ライブの運用トラフィックを観察することにより）収集することもできます。そして通常、AIシステムはストリーミング・テレメトリーを統合することでデータを強化し、従来の方法（Simple Network Management Protocol（SNMP）ポーリングなど）を超えるリアルタイムの詳細な知見を提供できます。

ヘッダー、メタデータ、システムレベルの性能メトリクスを含む未加工データは、AIモデルのトレーニング用にクレンジング、構造化、集約されます。

MLモデルは、履歴データと外部データ・ソースを使用して、ネットワークのベースライン動作、通常のトラフィック量、アプリケーション・パフォーマンス・ベンチマークを学習します。そして、AIモデルは、外れ値のパターンを特定し、性能の変動と実際のセキュリティー脅威、非効率性、ポリシー違反を区別するように構成されています。

高度なモデルでは、深層ニューラル・ネットワークと教師なし学習を採用して、教師なし異常検知（事前定義されたシグネチャなしで新しい脅威や未知の脅威を認識できるモデル）も実現できます

オートエンコーダー、畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）、回帰型ニューラル・ネットワーク（RNN）などのディープニューラル・ネットワークは、高次元の非構造化データから複雑なパターンと表現を学習するように設計されています。これらのモデルは、ネットワーク・データの複雑な依存関係と非線形性を捉えることができるため、通常のアクティビティーと異常なインスタンスを区別することに優れています。

AIモデルは、リアルタイムのデータ・ストリームを監視するために使用され、すべてのネットワーク・フロー、イベント、セッションを分析して、不審なアクティビティーや差し迫った障害を検知します。たとえば、AIシステムは、差し迫ったDDoS 攻撃の前兆となる異常な帯域幅の急増にフラグを立てたり、従来のセキュリティー・フィルターを回避する暗号化トラフィック・フローを認識したりすることができます。

監視ツールは、シミュレートされたユーザーのやり取りによってネットワークとアプリケーションの可用性を検証する外形監視や、トラフィック分析と異常検知のためにパケット・フローを要約するフローベースの監視などの方法を採用できます。

AIネットワーク監視ツールも、データを関連付けて、より堅固な検知を実現します。一連の異種のアラートが共通の根本原因（構成に誤りのあるスイッチなど）にすべてリンクされている場合、プラットフォームはそれらを集約し、異常を単一の実行可能なインシデントとしてITチームにエスカレーションできます。

監視システムが異常または脅威を検知すると、（ITスタッフまたはネットワーク管理者に）アラートをトリガーし、場合によっては（トラフィックの再ルーティング、悪意のあるIPのブロック、追加のリソースのプロビジョニング、ネットワークポリシーの調整など）適応型の対応を開始します。

AI監視ツールは予測分析を使用し、ITチームが傾向データに基づいて将来のネットワークの問題を予測し、コンポーネントを先見的に修復できるようにします。たとえば、システムがルーターのハードウェア障害を予測する場合、ITスタッフはルーターが故障する前にハードウェアの交換をスケジュール設定できます。

監視ツールは、ネットワーク負荷の分散と待ち時間を分析し、構成の変更を推奨し、ネットワーク調整を自動化して容量計画を改善できる最適化アルゴリズムも実行します。

AIを活用した根本原因分析により、ネットワーク層とデバイスログの点と点をすばやく結び付け、問題解決までの時間を短縮します。

AIベースのネットワーク監視システムは、ネットワーク・データから継続的に学習してベースラインを更新し、異常検知モデルを改良して、ネットワーク構成やトラフィック・パターンの変化に適応します。AIモデルが取り込む、前後関係の情報が豊富なデータほど、自己最適化をより効果的に行い、将来のシステム停止を防ぐことができます。

従来のネットワーク監視は、手動のセットアップと、特定の条件（一例として、CPU使用率が特定の割合を超えるなど）が満たされたときにアラートを生成する静的ルールまたはしきい値に依存しています。従来の監視環境の場合、ネットワーク管理者はネットワーク・デバイス（スイッチ、ルーター、ファイアウォール、サーバー、アクセス・ポイント）全体に監視センサーを展開し、センサーは SNMP、インターネット制御メッセージ・プロトコル（ICMP）、NetFlowなどのプロトコルを使用して、デバイスの状態、トラフィック・フロー、および全体的なネットワークのパフォーマンスに関するデータを収集します。

従来の監視アプローチでは一般に、ポーリング方式を使用して定期的にデータを収集し、主にデバイス・レベルの正常性メトリクスに焦点を当てます。この方法は簡単で、ベンダーに依存しない監視戦略を実現しますが、いくつかの大きな制限があります。

例：

• 複数のデータ点を関連付けたり、因果関係を理解したりすることなく、事象を単独で扱うことが多いため、根本原因の分析やインシデント対応が遅れる可能性があります。

• ルールベースの監視は、事前に定義されたしきい値と条件に依存するため、静的なルールは動的なネットワーク条件に容易に適応できません。この問題により誤検知やアラート疲労が生じる可能性があり、場合によっては監視システムが重大なイベントを見逃してしまう可能性があります（特にクラウドベースのネットワークやハイブリッド・ネットワークの場合）。

• このアプローチは主に事後対応型であるため、問題はネットワークに影響を与えた後にのみ検知されます。

それとは対照的に、AIベースのネットワーク監視は、適応力に優れた事前対応型アプローチを採用しています。このアプローチでは、以下のことが可能です。

• 複数の情報源（トラフィック、ログ、デバイス）にわたるデータを相互に関連付けることで、包括的な知見を得て、トラブルシューティングと根本原因分析を迅速に行えます。

• 進化するネットワーク状況に動的に適応し、時間をかけて学習します。

• 拡張して、複雑なIT運用とネットワーク・インフラストラクチャーを効率的に処理します。

• 時間の経過とともにアラートの精度を改善することで誤報を減らし、ネットワーク・エンジニアの通知疲労を軽減し、全体的な対応効率を向上させます。

• 微妙な異常を検知し、ネットワークに影響を与える前に潜在的な問題を先見的に予測します。

• ネットワークのセキュリティーとパフォーマンスを維持するための是正措置を推奨、または自動的に適用します。

AIネットワーク監視により、ITチームは事後対応の手動ネットワーク管理から脱却し、現代のネットワークに求められるインテリジェントで予測的な自動化されたアプローチに移行できるようになります。

IBM Institute for Business Value（IBM IBV）によると、「AI対応ワークフロー（その多くはエージェント型AIによって駆動）は、2024年は3%だったのが2026年までに25%に拡大する見込み」で、AI導入が8 倍に増加することになります¹ 。AIベースのネットワーク監視アプローチを採用すると、企業は次のような数多くのメリットを享受できます。