WAN Insights

予測ネットワークは、予測分析プロセスで履歴データを利用して将来の動作を予測し、そのネットワークで問題が発生 / 再発する確率を判断します。予測によって推奨事項を生成できることが特徴です。手動または自動でその推奨事項を適用すれば、問題が発生する確率が減り、ユーザーのデジタル体験が向上します。

予測分析は、履歴データに基づいて将来の成果の可能性を特定するために、モデルに適用されるアルゴリズムのアプリケーションです。

予測分析モデルを作成するには、さまざまなアルゴリズムを実行して、大量のトランザクション データ セットで繰り返しパターンを特定する必要があります。

機械学習は厳密には予測分析形式ではありませんが、予測分析モデルのパターン検出、成果予測、およびアクションの推奨機能を継続的に強化するために活用できます。

予測分析とは、履歴データに基づいて今後の成果を推測する、将来を見据えたデータ分析です。診断分析は事後対応型で、指定された期間に発生した変化を確認することが主な目的です。通常はイベントや傾向の背景を理解するために、過去に遡って使用されます。

SaaS アプリケーションをはじめとするクラウドベースのサービスは今や導入が拡大しており、その結果、WAN トラフィックを送信するためにインターネットへの依存が増加しています。しかし多くの重要なアプリケーションとサービスは、もはやデータセンター内部で稼働していません。そのため、従来型のマルチ プロトコル ラベル スイッチング（MPLS）サービスを使用すると、コストが高いバックホールの WAN 帯域の利用が最適化されません。そのため企業の間では、ダイレクト インターネット アクセス（DIA）、IP VPN トンネル、従来型の MPLS 回線を組み合わせたハイブリッド WAN アーキテクチャと SD-WAN テクノロジーへの移行が進んでいます。

ここ数年で、移行ニーズを満たすために、SD-WAN ベンダーとマネージド SD-WAN プロバイダーの一定規模の市場が形成されました。SD-WAN は、自動化されたアクションを利用することで、ある程度のレジリエンス（回復力）を提供するよう設計されています。これら多くの自動化された機能は、SD-WAN デバイス間のデータプレーントンネルのネットワークおよびパス特性を追跡し、収集された情報を使用してデータトラフィックの最適パスを計算できます。また、問題が発生した場合は最適なパスにデータトラフィックを自動的にリダイレクトします。この機能は自動ですが、事後対応型のままであるため、ユーザーのパフォーマンスに影響が及ぶ時点まで状況が悪化して初めて対応を開始します。

予測分析はこの事後対応型機能を基盤として、パケット損失、遅延、およびジッターなどを含むそれらの特性を利用し、幅広い時系列統計手法を適用してさまざまなアプリケーションのトラフィック中断の確率を予測します。そして、これらの予測を使用してネットワークに対する推奨パス選択を提供することで、予想される問題の発生とユーザーパフォーマンスへの影響を防ぎます。

SD-WAN ネットワーク内の既存のサイトと新しいサイトについて ITOps チームが目標とするのは、回線コストを低く抑えながら最高のアプリケーション パフォーマンスを確保することです。ただし、数千のサイト、ネットワーク、パス、アプリケーション、およびユーザーの大量のデータポイントを手動で評価して分析するのは不可能です。その結果、多くの組織は事後対応型のアプローチでユーザー体験を提供し、実際に発生した問題にのみ集中することになり、火消しモードの運用から移行できません。

インシデント数が減ると、ITOps が問題に対応する回数が減り、苦情に基づいた火消し対応業務からデータ駆動型の意思決定プロセスに移行できます。これによって、プロアクティブ型の対応業務モデルが促進され、これまで見落とされる可能性があったネットワークの状態を、ユーザーに顕著な影響が及ぶレベルに達する前に対処できるようになります。

これが複数レベルの ITOps 全体に適用できるようになると、組織全体でスキルの習得が可能になります。経験の少ないエンジニアでも情報に基づいた決定ができる十分な情報が提供され、さらに、経験豊富なエンジニアは戦略的な業務に注力する時間を確保できるようになります。

本格展開の期間にすべてのネットワークパスにおける選択されたアプリケーションの動作を継続的に監視することで、予測分析システムはすべての SD-WAN ネットワークサイトにおける過去のパフォーマンスを分析し、各アプリケーションカテゴリ（Office 365 や Voice など）の品質上の問題を特定できます。

システムは、現在のネットワーク設定を変更することで品質上の問題を回避できることを特定すると、特定のアプリケーションカテゴリについて推奨事項（通常はサイトの発信トラフィックをルーティングする代替パス）を生成します。