ネットワーク運用という変化の激しい世界では、一秒一秒が重要です。チームは問題の検出から解決まで、迅速かつ正確に行う必要があります。
そこでシスコは、Cisco AI Assistant の新機能を発表します。これは、重要な状況で NetOps チームが迅速に行動できるように設計されたイノベーションです。最初に紹介するのは、Network and Application Synthetics（ネットワークとアプリケーションの模擬テスト）の Views Explanations 機能です。この機能は、ThousandEyes のワークフローを強化し、ネットワーク運用における極めて困難な課題に直接取り組めるように作成されています。
- 問題の範囲と原因の把握にかかる時間を大幅に短縮することで、根本原因の明確化を促進します。
- イベントとメトリックの背景にあるコンテキストを保持して提示することで、問題の誤診断を削減します。
- 複雑な洞察に L1 および L2 サポートがアクセスできるようにすることでチーム全体に影響を拡大して、チームが迅速に対応し、適切なエキスパートにインシデントを転送できるようにします。
Cisco AI Assistant が ThousandEyes に直接組み込まれているため、Views Explanations は複雑なテレメトリを信頼できる平易な言葉による推論に変えて、あらゆるレベルのエンジニアが迅速に対応し、自信を持って問題を解決できるようになります。
また、NetOps チームをさらに支援するために、Cisco AI Assistant 内にもう 1 つの便利なツール、アカウントの正常性チェックを作成しました。これにより、モニタリング環境をプロアクティブに最適化し、最も必要なときにすぐに使用できるようにすることができます。
ThousandEyes に統合された Cisco AI Assistant によって、これらすべてが可能になる仕組みを詳しく見ていきましょう。
数秒でデータから診断へ：Views Explanations の紹介
ThousandEyes は、デジタルエコシステム全体のさまざまなホップ、パス、メトリックをキャプチャして、詳細な可視性を提供します。この詳細なテレメトリにより、大規模で複雑なデータセットが生成され、NetOps チームはパフォーマンスに関する豊富な情報を入手できます。そしてこのたび、Cisco AI Assistant の Views Explanations 機能により、これらの洞察をこれまで以上に迅速に活用できるようになりました。Cisco AI Assistant の推論モデルは、膨大な ThousandEyes データセットを処理し、Views ページ内で直接、明確で実用的な洞察に変換します。この推論モデルは、単に情報を集約するのではなく、テスト、エージェント、ネットワークパス、アプリケーション間の複雑な関係を分析、関連付け、説明するために特別に設計されています。以前はメトリックと仮説を手動で組み合わせなければ見えてこなかったものを、ワンクリックで数秒で把握できるようになったため、NetOps チームは最も重要なタイミングと状況で明確に理解することができます。
プロセスは非常にシンプルです。
1. Views のタイムラインで、テスト回を選択します。下にある例のビデオでは、調査が必要な赤いスイムレーンにアラートが表示されているテスト回を使用します。
2. [選択したものを説明（Explain Selection）] ボタンをクリックします。
3. 即座に Cisco AI Assistant がネットワーク、アプリケーション、BGP テストメトリック、詳細なネットワークパス、イベントの検出など、すべての関連データを分析し、障害ドメインが正確に分離されます。
4. フォローアッププロンプトを使用すると、Cisco AI Assistant が障害ドメインのアセスメントにどのように到達したかについてより詳細な説明が表示され、ThousandEyes のインテリジェンスに関する透明性が得られます。
5. また、フォローアッププロンプトを使用して、問題が特定のロケーションまたはエージェントにどのように影響するかを調査したり、問題自体の詳細を確認したりすることもできます。
図 1. ユーザーが Views で赤いフラグが付いているテスト回を選択し、[選択したものを説明（Explain Selection）] をクリックすると、即座に分析が表示される
まず、この強力な障害ドメイン分析は、次に示す最も一般的なテストタイプで利用できます。
- エージェントからサーバーへのテスト（ネットワークレイヤ分析）
- HTTP サーバーテスト（アプリケーションレイヤ分析）
- ページロードテスト（包括的な Web パフォーマンス分析）
この機能を強化させていくことに伴い、より多くのテストタイプのサポートを追加する予定です。
さらに多くのコンテキストを得て、問題の進展を正確に理解するために、隣接するテスト回を選択して有益な比較分析を行うこともできます。これは、異なる監視結果間の変化を特定するために不可欠です。また、問題が繰り返し発生しているものなのか、新たな異常なのか、それとも単一の孤立したインシデントなのかを速やかに特定するのに役立ちます。前後のテストに対してパフォーマンスの基準値を設定することで、根本原因をより適切に切り分けてその経過を追跡できるため、スナップショットにとどまらず、ネットワークの正常性を完全に把握することが可能です。
図 2. ユーザーが、隣接する複数のテスト回を選択して比較分析を実行
プロアクティブなモニタリングアシュアランス：アカウント正常性チェックの導入
デジタルエコシステムが成長するにつれて、モニタリング環境の運用面での健全性を維持するという課題も増加しています。大規模な場合、すべてのテストが設定され、すべてのエージェントがオンラインで、すべての重要なアラートがアクティブであることを確認しなければならず、常に警戒する必要があります。設定がわずかに異なる場合でも、可視性の死角になりかねません。
ThousandEyes デプロイメントの正常性をプロアクティブに管理できるよう、アカウント正常性チェックも導入しました。
ThousandEyes プラットフォームでCisco AI Assistant を開き、次のように知りたい情報を尋ねるだけです。
- 「オフラインまたは過負荷の Enterprise Agents はありますか？」
- 「いずれかの Enterprise Agents でエラーが発生していますか？」
Cisco AI Assistant が、優先順位の高いサマリーと明確な推奨事項をすぐに返します。もう、手動での監査や設定不備の追跡を行う必要はありません。より健全で信頼性の高いモニタリング環境を実現するための、明確で効率的な方法です。
図 3. アカウント正常性チェックの動作
これは始まりにすぎません。シスコはアカウント正常性チェックの進化に継続的に取り組んでおり、テストやエージェントからアラートや消費に至るまで、お客様のデプロイメントのあらゆる側面についてモジュール型の洞察を提供し、お客様のニーズに合わせたコンテキスト認識型の推奨事項を提供しています。
AI 支援による運用という新時代
Views Explanations とアカウント正常性チェックという 2 つの機能が連携して機能し、運用ワークフロー全体の向上を実現します。
- Views Explanations では、トラブルシューティング ワークフロー内で直接、即座に回答を得られるため、これまで以上に迅速に対応できるようになり、平均検知時間（MTTI）が大幅に短縮されます。
- アカウント正常性チェックを利用すると、プロアクティブな対応が可能になり、モニタリングの基盤が強固になるため、ThousandEyes のデプロイメントが常に最適化されているという確信を持って運用できるようになります。
調査を進めている場合も、環境が完璧に構築されているかを確認する場合も、Cisco AI Assistant がサポートします。
ThousandEyes の新機能を今すぐご体験ください。AI を活用した運用の未来を構築し続ける中で、シスコは皆様からのフィードバックをお待ちしております。