Apstraクラウドサービスデータシート

データセンターダッシュボードからカテゴリを選択することで、ケーブルの不備やMTUの問題など、特定のメトリックの詳細を確認することができます。表1は、データセンターアクションのカテゴリとメトリクスの一覧です。

Marvisの対話型アシスタントは、高度な自然言語処理（NLP）と生成AI（GenAI）を使用して、ユーザーの意図と目標を理解し、自然言語による質問をコンテキスト化することで、トラブルシューティングのオペレーションやデータセンターのドキュメント検索などで、具体的な回答を出力します。

最新のビジネスアプリケーションは、通常、各サービスを個別に開発、導入、拡張することができる疎結合されたマイクロサービスの集合体で構成されています。各アプリケーションやサービスがファブリック全体とどのようにマッピングされ、サービスがどのように通信するのかについて正確に理解することは、面倒な作業です。アプリ/サービス認識には、Apstraと組み合わせることでアプリケーションとサービスデータがビジュアル表示され、サービスの実装と管理のタスクが簡素化され、必要な情報をすぐに確認できます。

sFlow、NetFlow、IPFIX、IFAなどの既存のネットワーク監視プロトコルと、Apstraの豊富なグラフデータ知識と組み合わせて強化することで、ネットワークを包括的にカバーするビューが得られます。ネットワークとサービスデータ間の関係について直接クエリし、従来のデータベースやテーブル間の移動では見つけるのが困難だったインサイトを得ることができます。アプリ/サービス認識では、論理的かつ物理的なトポロジーをアウェアネスしながら、ビジネスに不可欠なシステムについてより深く理解することができます。 

アプリ/サービス認識によってApstraネットワークナレッジグラフにデータが追加されることで、以下が得られます。

• サービスがネットワークに接続している場所およびアクセスする場所を可視化
• 「サービスからリソースへ」のマッピングをビジュアルで理解
• サービスの通信方法に対する理解
• 各サービスで消費されるリソース使用量

これらの情報により、ポートやリンクがダウンしたり、パフォーマンス低下が発生したときに、どのサービスが影響を受けるのかを正確に把握することができます。適切なサービスパフォーマンスと耐障害性を確保するための計画では、これは非常に重要です。影響分析機能と組み合わせることで、サービス問題の根本的原因を迅速に特定し、ノイズを排除し、平均解決までの時間を短縮することもできます。

データセンターファブリックに問題が発生すると、大量のアラートがしばしば発生します。これらのアラートを分類して、影響を把握し、優先順位を付け、トラブルシューティングを行い、問題を特定するために手動で追加のクエリを実行する作業は時間がかかるだけでなく、サービスがダウンし、ビジネスの生産性が脅かされているときに、非常に悪いタイミングで発生します。影響分析を実行すれば、大量アラートに悩まされることがなくなります。グラフデータベースにクエリし、フローデータを監視し、関係性全体にわたってネットワークの状況をアプリケーションやサービスの問題にマッピングすることで、異常がビジネスの他のどの部分に影響を与えているかを迅速に理解することができます。

影響分析ではAIモデルとMLモデルを活用しており、以下を通してトラブルシューティングエクスペリエンスを革新します。

• アラート疲労の削減：影響分析は、条件と影響をマッピングすることで情報を集約し、どの以上が問題に関連しているのか、どの異常が副次的影響または無関連なのかを区別するのに役立ちます。これにより、無関係なアラートに圧倒されることなく、重要な問題に集中することができます。
• 問題と影響を明確に把握：影響分析では、アプリケーションに影響を与える問題を包括的に把握することができます。問題とその影響をよりよく理解することができるため、より効率的に優先順位を付けて解決することができます。
• 異常分析用のML：影響分析は、MLアルゴリズムを使用して、グラフデータベースデータ、生のテレメトリデータ、ネットワークソースからのデータを分析し、状況とその影響をマッピングします。このプロセスにより、トラブルシューティングプロセスにおける憶測がさらに最小限に抑えられます。
• 異なる時間の状態を比較：影響分析では、異なる時点でのリソースの状態を比較することができます。この機能により、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性のある傾向、パターン、潜在的なボトルネックを特定できます。
• 迅速なリカバリ：問題とその影響をより明確に理解することで、より迅速に問題に対処して、素早くアプリケーションの稼働を再開させることができます。

Apstraクラウドサービスはユーザー定義のダッシュボードをサポートしており、インベントリやリソースの使用など、関心のあるメトリクスに関するインサイトを表示することができます。Apstraで管理しているデータセンターが複数ある場合（異なる地域や組織など）、すべてのネットワークをグローバルビューで表示したり、フィルターして特定のサイトのビューにすることができます。

ユーザーは、幅広く揃ったダッシュボードウィジェットから選択して、以下を表示することができます。

• トップトーカー
• クラスターの健全性とバージョン
• ポート数別の上位デバイス
• 異常の上位
• インベントリ：デバイスと仮想ネットワーク
• ポートアクティビティ
• 概要の概要：サイト、デバイス、サービス、異常の合計数
• Apstraの地理的な位置
• Apstraバージョン
• サイトの概要
• サイトの比較

Apstraは本質的にマルチベンダーであり、ジュニパー製だけでなく多くのサードパーティ製スイッチングデバイスでも動作します。Apstraクラウドサービスにはこのマルチベンダー特性が継承されており、どのスイッチングベンダーを導入しているかに関わらず、サービス、データセンターネットワークの健全性、異常検知、影響分析、推奨アクションを同じレベルで可視化することができます。

ACSはクラウドベースであり、Apstraはプレミスベースです。2つのアプリケーション間の接続は、REST APIリクエスト、レスポンス、遠隔測定データとアラートのストリーミングをサポートするセキュアなWebSocket接続を介して行われます。

Apstraクラウドサービスは、ライセンス層に応じてApstraに含まれています。

ジュニパーネットワークスは、単なる接続性は優れた接続エクスペリエンスと同じではないと考えています。ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、AIを活用し、エッジからデータセンター、クラウドにいたるまで、最高かつ安全で持続可能なユーザーエクスペリエンスを実現することを目的に、ゼロから構築されています。詳細についてはjuniper.netをご覧いただくか、X（旧Twitter)、LinkedIn、Facebookでジュニパーをフォローしてご確認ください。

1000796 - 001 - 英語 2024年9月