NetOps、SRE、DevOps チームが複雑なデジタルエコシステムに対処し、ますます複雑になっていく AI の世界で見つけにくい問題を診断する中で、AI を活用したアシスタントという新しい強力な味方が登場しました。これは、ServiceNow などの中核的な運用プラットフォームのファブリックや、カスタム ChatOps 環境に組み込まれています。
AI エージェントは、ワークフローのオーケストレーションと情報処理に優れていますが、その潜在能力は、専門家レベルの豊富なリアルタイムのデータによって強化された際に発揮されます。チケットデータだけでなく、Cisco ThousandEyes プラットフォームが提供する深い専門知識で AIOps プラットフォームが強化されることを想像してみてください。会話によってインターネットインテリジェンスを即座に活用できるようになることで、インシデント対応ワークフローを強化できるとしたらどうなるでしょう。
まさに今、そのビジョンが現実になっています。シスコはこのたび、会話形式で洞察を紹介する新しい統合である ThousandEyes Model Context Protocol（MCP）サーバーのアルファ版のリリースを発表します。これは、信頼できるメソッドを置き換えるものではなく、強化するものであり、チームは専門知識をこれまで以上に効果的に活かせるようになります。
ネットワークインテリジェンスを AgenticOps ワークフローに統合
ThousandEyes MCP サーバーは、安全なユニバーサルアダプタとして機能します。これは、AI エージェントを ThousandEyes プラットフォームのライブデータストリームに接続するために設計されています。チームがすでに仕事をしている環境に ThousandEyes のインテリジェンスを直接取り入れることで、ワークフローを強化し、認知負荷を軽減し、インシデント対応のライフサイクル全体を迅速化できます。このアプローチにより、人とプラットフォームの両方への既存の投資をさらに活用できます。
- チームが：最も効果的な「一元管理」の場所は、多くの場合、チームが現在使用しているツール、たとえばServiceNow のインシデントチケットや ChatOps クライアント用の専用チャンネルなどです。MCP サーバーは、重要なネットワークコンテキストをこれらのインターフェイスに直接取り込みます。これにより、エキスパートはコンテキストを切り替えたり、情報を手動で関連付けたりする必要がなくなり、ThousandEyes のデータで現在の環境が強化されるため、集中してスムーズに作業を進めることができます。
- データ収集の合理化と促進：きわめて重要なインシデントの発生中は、1 秒 1 秒が重要で。エンジニアの専門知識は、データの取得という反復作業ではなく、分析と解決に費やすことが最善です。 MCP サーバーはインテリジェント アシスタントをサポートし、調査のデータ収集フェーズを自動化します。これにより、時間と精神的なエネルギーが解放され、チームはマシンの速度で検出から診断に至ることができます。
- ツールチェーン全体の価値を最大限に増幅：基盤となるデータがシステム間で自由かつ安全に流れると、各コンポーネントの価値が向上します。ThousandEyes を AIOps 戦略のコアデータソースとして統合することで、インテリジェントで応答性の高い効率的な運用エコシステムを構築できます。
会話型のトラブルシューティングで迅速に回答を取得
ThousandEyes MCP サーバーにより、エコシステム内の AI エージェントは、単純なコマンドではなく、データ主導の高度な対話を実行できるようになります。チームは自然言語で複雑な質問をして、合成された回答を得ることができ、生データを必要に応じて実用的なインテリジェンスに変換できます。この、即時に得られる大まかな概要を調査の指針として、専門家は ThousandEyes プラットフォームをさらに深く掘り下げて分析を続行し、どこを調べれば必要な情報を効率的に見つけることができるかを正確に把握できます。
- 情報へのアクセスの合理化：調査の最初のステップは、可視性の範囲と、アクセスできる関連データを理解することです。MCP サーバーにより、このプロセスが簡素化されます。チームは、モニタリングフットプリント全体を即座にクエリして、調査中のサービスに関連するテストを見つけることができます。
- 「Salesforce インスタンスに関連する ThousandEyes のテストをすべて表示ください。」
- 「名前に『チェックアウト』が付いているアクティブな Web テストを一覧表示してください。」
- 「Azure 米国東部リージョンへの接続をモニタリングしているエージェント間テストはありますか？」
- パフォーマンスの変化に関する効率的な説明の取得：AI を活用した分析で、イベントを互いに関連付け、考えられる原因を提案することで、チームの診断プロセスを強化します。これにより、有利なスタートを切ることができ、専門家に適切な道筋が示され、問題の背後にある理由を理解するまでのプロセスが短縮されます。
- 「最近『APIゲートウェイ』テストで遅延が増加したことについて説明してください。これは、BGP の変更に関係していますか？」
- 「過去 3 時間にわたる主要な Web アプリケーションのパフォーマンスを要約してください。」ネットワークレイヤとアプリケーションレイヤの遅延を区別してください。」
- アクティブな障害の初期トリアージを自動化：ThousandEyes MCP サーバーは、Tier 1 のアナリストとオンコールエンジニアが自然言語で効率的なトリアージを実行できるように設計されています。AI アシスタントにアラートのトラブルシューティングを依頼することで、障害のある領域に関してデータに基づく提案をすぐに取得できるため、最初から適切なチームに問題をエスカレーションできるようになります。
- 「サンノゼで報告された OpenAI イベントをトラブルシュートしてください。考えられる障害領域を提案して、裏付けとなる証拠を提供してください。」
- 「VPN コンセントレータのテストで発生した最新の障害を分析してください。問題があるのは、モニタリングエージェントか、ネットワークパスか、それともターゲットサーバー自体ですか？」
セキュア、ガバナンス、エンタープライズ対応
シスコは、信頼は企業にとって最も重要なものであるという認識に基づいて、ThousandEyes MCP サーバーを構築しました。強力なデータソースを AI システムと統合するには、堅牢で透明性の高いセキュリティ態勢が必要です。シスコの MCP サーバーは、この標準を満たすためにゼロから設計されているため、自信を持ってイノベーションを進めることができます。
最も重要なことは、MCP サーバーは既存の ThousandEyes セキュリティモデルを完全に継承し、尊重するように設計されていることです。MCP インターフェイスを通じて行われるすべてのリクエストは、組織を管理しているものと同じ、きめ細かい権限とアカウントグループの境界に基づいて承認されます。ThousandEyes UI でテストを表示する権限がユーザーにない場合、AI アシスタントには MCP サーバー経由でテストのデータにアクセスする権限がありません。これにより、確立されたデータガバナンスポリシーが自動的に適用されることが保証されるため、制御を犠牲にすることなく、AI を活用した運用の利点を享受できます。
IT 運用の次の時代は、人間の専門知識と人工知能の相乗効果によって定義されるでしょう。ThousandEyes MCP サーバーによって、それらを接続する重要なデータファブリックを提供できることを、シスコは誇りに思っています。
免責事項：記載されている製品と機能の多くは開発段階にあり、使用可能になった時点で順次提供される予定です。これらの製品と機能の提供スケジュールは、シスコがその裁量で変更することがあり、シスコはこの文書に記載された製品または機能の提供の遅れまたは中止について一切の責任を負いません。