WAN Insights

事後対応から脱却し、問題を未然に防ぎましょう。

あらゆるものがつながり合う現在の世界では、どのビジネスにおいても優れたデジタル体験を提供することが不可欠です。その中心にあるものがクラウドとインターネットです。ただし、これらの外部環境に依存すると、従業員のデジタル体験に盲点が生じかねません。ネットワークモデルが事後対応型になり、アプリケーションのパフォーマンスに影響が出るまでネットワークの問題に対処しないため、ユーザー体験がリスクにさらされることにもなります。

ThousandEyes WAN Insights なら、パフォーマンスデータの継続的な分析と統計モデルの応用によって状況を予測し、推奨策を提示できるため、事後対応型から予防型に移行できます。ネットワークオペレーションおよび IT チームにとっては、体験品質の低下や障害を未然に回避し、ハイブリッドワーク時代に最適なユーザー体験を確実に提供できるのです。

資格要件の詳細については、シスコの担当者にお問い合わせください。

WAN Insights の導入事例

ThousandEyes WAN Insights を Cisco SD-WAN 環境に導入すれば、ユーザーのアプリケーション体験をプロアクティブなアプローチで向上させることができます。ThousandEyes WAN Insights は、SD-WAN テレメトリの過去のネットワークパフォーマンスデータを基に、統計モデルを使用して状況を予測します。その予測に基づいて、IT インフラストラクチャを予め最適化することで、ネットワークチームは Cisco SD-WAN の体験品質を改善できます。Microsoft 365 をはじめとする重要なビジネスアプリケーションや、Webex by Cisco、音声アプリケーションなどのコラボレーションサービスについては、長期的なエンドユーザー体験の向上につながります。

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サイトに影響するネットワーク状態を予測する

ThousandEyes WAN Insights は統計モデルを Cisco SD-WAN テレメトリに適用して、ルーティングの推奨策を提示します。この推奨策は、アプリケーショングループのパフォーマンスに対して見込まれる改善量を基にしています。同時に、IT インフラストラクチャ全体のサイト、エッジルータ、およびインターフェイスの SD-WAN 設定を追跡し、品質をパスレベルで継続的に測定および評価します。

品質予測を基に、Office 365、Google Workspace、および音声アプリケーションに対する SD-WAN ポリシーの推奨事項を示す ThousandEyes WAN Insights のスクリーンショット

SD-WAN ポリシーをプロアクティブに最適化する

ThousandEyes WAN Insights は、アンダーレイネットワークデータの継続的なリアルタイム分析を使用して、特定のサイトで最適なアプリケーション体験を実現するための、推奨ポリシーを提示します。これらの長期的な推奨事項は各サイトとアプリケーションカテゴリに固有で、品質推定には各アプリケーションカテゴリの要件が反映されます。

Office 365 の過去 1 週間のサイト品質を示す ThousandEyes WAN Insights のスクリーンショット

SD-WAN の使用状況を制御

ThousandEyes WAN Insights キャパシティプランにより、IT チームやネットワーク運用チームは、さまざまな種類のトラフィックまたはアプリケーションが、すべてのサイトとネットワークデバイスで SD-WAN リソースをどのように使用しているかを強力に可視化できます。設定可能なしきい値、アラート、直感的なヒートマップを通じて、キャパシティに達しているかキャパシティを超えているサイトをプロアクティブに特定し、ポリシーまたは設定を調整して SD-WAN 回線の過剰使用を防ぐことができます。

ワークフォース体験と IT 運用の効率を改善する

ネットワークオペレーションと IT チームは、ThousandEyes WAN Insights により、Cisco Catalyst SD-WAN Manager でポリシーの最適化をシームレスに行うことができます。WAN Insights は、損失、遅延、およびジッターに基づき、ネットワークの Quality of Service（QoS）レベルを計測し、長期的な推奨事項のデータを整理します。これらの QoS 推定は、アプリケーションクラスごとに個別に定義されます。ネットワークチームは、問題が発生したサイトのネットワークの問題を迅速に確認し、プロアクティブな対策を講じることができます。トラブルシューティングやネットワーク管理に費やす時間が削減され、戦略的なビジネスの優先事項により多くの時間を費やせるようになります。

対象の Cisco DNA ソフトウェアライセンス階層を持つ Cisco SD-WAN のお客様は、ThousandEyes WAN Insights の導入により、プロアクティブな対処が可能に

Insight Global 社のように、アプリケーション体験とネットワークパフォーマンスを向上させる

人材派遣とサービスで国内有数の Insight Global 社が WAN Insights を使用した結果、優れたアプリケーション体験と弾力性のある企業ネットワークを提供できるようになりました。その経緯について、Insight Global 社のネットワークアーキテクト、Michael Kutka 氏の体験談をご覧ください。

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数々の賞を獲得したイノベーション。卓越した体験。

ThousandEyes WAN Insights は、その際立った革新性により、TMC の Cloud Computing Magazine により「2023 年クラウドコンピューティングプロダクト・オブ・ザ・イヤー」を受賞しました。

予測ネットワークについて

予測ネットワークとは

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。

予測分析とは

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。

予測分析と診断分析

SD-WAN の一部としての予測分析

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。

予測ネットワークの想定ユーザー

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。

予測ネットワークの仕組み

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。

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