Self-Driving NetworkTMへの道のり

ジュニパーネットワークスが提唱する
Self-Driving Networkとは

ユーザーの目的を単独で実行するようにプログラムされた自律型ネットワーク

IP-CLOS Fabricをはじめとするデータセンターネットワークのアーキテクチャは、OSPF, BGP等のルーティングプロトコルを用いた汎用性の高いテクノロジーである一方、個々の機器設定・管理に多大な時間を要する側面があります。
インテントベースネットワーキング(設定者の意図に基づくネットワーク)の導入により、ネットワークの構築は人の手からプログラムによる設計へと移行し、作業の大幅な効率化を図ることが可能となります。

ネットワーク自体が設定、監視、管理、修正、防御、分析を行い、人の手の介入を最低限に留める

自律型ネットワークのアーキテクチャに基づき、ネットワーク構築後の運用を自動化するための各種ツールが導入されます。従来は運用エンジニアの手によって行われてきた管理作業や、障害箇所の特定・復旧作業など、人の手による運用はネットワークの内部で自動化され、人の手の介在を最小限に抑えたオペレーションを実現します。

パフォーマンスの問題を予測してユーザーに影響が及ばないようにする

自律型ネットワークの枠組みにおいては、安定したネットワーク環境提供のためハードウェアの監視も重要な要素となります。ここには二つのキーファクターが含まれます。
ひとつはハードウェア故障の予兆検知。ハードウェアの筐体およびモジュール単位で稼働状況を監視し、近い将来に故障が予測されるパーツを通知することで、故障前にプロアクティブな対応を実施することが可能となります。
もうひとつはリソース枯渇に対するアラート。日々ネットワークのデータ通信量が増大していく中で、既存リソースが限界を迎えるタイミングをあらかじめ予測することで投資タイミングを見極め、帯域の逼迫を事前に予防することが可能となります。

運用コストを低減し、セキュリティ、信頼性、耐障害性を向上させることでビジネススピードの加速に寄与

自律型ネットワークの採用により、エンジニアはこれまでネットワークの導入初期で実施してきた設計・設定作業や、導入後の日々の運用作業から解放されていきます。
結果、削減できた工数を新規ビジネス開発や注力プロジェクトへの従事に再配分することができるようになり、ビジネススピードを大幅に加速させることが可能となります。

Self-Driving Networkへと
至るステップ

車の自動運転と同様に、Self-Driving Networkはいくつかの段階を経て完成形へと向かっていきます。手動オペレーションが主体のネットワークから、部分的な自動化プロセスの導入、機械学習に基づく分析プロセス、ライフサイクル自動化を経て、完全な自律型ネットワークへの統合を目指していきます。