AIネイティブネットワーキングとは？

AIネイティブネットワーキングとは何か

AIネイティブネットワーキングとは、運用の簡素化、生産性の向上、信頼できるパフォーマンスを大規模に実現するために、AIをコアコンポーネントとして統合するという構想のもとに開発されたコンピューターネットワーキングシステムのことです。

AIを「後付け」で機能として追加されたシステムとは異なり、AIネイティブネットワーキングは、最初からAI（人工知能）とML（機械学習）を中心に構築されています。  

最新のAIシステムがそうであるように、AIネイティブネットワーキングシステムもまた、データから学習し、新しい状況に適応して、時間の経過と共に向上していくように設計されています。このように継続的に学習する機能を基本特性としているため、収集するデータとエクスペリエンスが多いほど、効率性と有効性が高くなります。

トレーニング、テスト、適用を適切な方法で行ったAIネイティブネットワークは、運用担当者やエンドユーザーが問題の存在を認識する前に、ニーズや問題を予測して、事前に対応して対処することができます。これによりITチームとネットワーキングチームが費やす時間とリソースが削減され、評判を損なうことなく、運用効率を高め、ユーザーエクスペリエンス全体を向上させることができます。

AIネイティブネットワーキングが重要な理由

デジタル変革、注目を浴びているAIイニシアチブ、爆発的なユーザー数、BYOD（Bring Your Own Device）の急増など、ネットワークはとてつもなく大きなプレッシャーと注目を浴び続けており、増加の一途をたどっています。スキルなどの要因に関連したITの予算と制約を考慮すると、複雑で予測不能な従来型ネットワークは重い負担となっていく可能性があります。

AIネイティブネットワーキングによる運用の自動化と最適化で、このように複雑なネットワークの管理は、シンプルで合理的になります。ネットワークがニーズの変化に合わせて調整と規模の変更を行い、人間が常時介入しなくても問題を解決します。ユーザーの行動と好みに基づいてパフォーマンスを最適化することで、エクスペリエンスがシームレスになり、強化されます。

手作業による時代遅れのプロセスや期待外れのユーザーエクスペリエンスなど、従来のネットワーキングの限界に縛られなくなるため、企業は、堅牢な適応型ネットワークインフラストラクチャを必要とする新しいビジネスモデル、サービス、テクノロジーを使用したイノベーションとエクスペリエンスを実現することができます。

AIネイティブネットワーキングのメリットとは

AIネイティブネットワーキングの導入には、次に示すさまざまなメリットがあります。

効率性とパフォーマンスの向上

AIのアルゴリズムは、ネットワークトラフィックのルート最適化や、帯域幅の割り当て状況の管理、遅延の短縮を可能にします。この結果、ネットワークのパフォーマンスが高速化して信頼性が向上します。これは、ビデオストリーミング、大規模なクラウドコンピューティング、AIトレーニングと推定プロセスのサポートなど、帯域幅を大量に使用するアプリケーションにとって特に有益です。

予測メンテナンスとダウンタイム削減

AIネイティブネットワークは問題が発生する前に事前に予測することで、事前にメンテナンスをスケジュールし、予期しないダウンタイムを削減し、エンドユーザーに影響を与える前に問題を修正することができます。こうしたことは、ネットワークの可用性が運用、収益、評判に直接影響するビジネスには特に重要です。

セキュリティの改善

AIネイティブネットワークには、膨大なネットワークデータをリアルタイムに分析する能力があるため、異常とセキュリティ上の潜在的な脅威を早い段階で検知できます。このセキュリティに対する事前対応型アプローチは、サイバー攻撃の阻止と機密データの保護に役立ちます。

コスト削減

ネットワーク管理タスクを自動化して手動による介入の必要性を低減することで、人件費と運用コストの大幅な削減につなげることができます。しかも予測メンテナンスが、コストのかかる緊急の修復とダウンタイムも予防します。

優れた拡張性と柔軟性

AIネイティブネットワークは、手動で再構成しなくてもニーズの変化に適応することができます。拡張性に優れているため、ネットワークがシームレスに負荷の増加と新しいタイプのデバイスに対応できます。

ユーザーエクスペリエンスの向上

AIネイティブネットワークは、ユーザーの行動と好みに基づいてネットワークのパフォーマンスを最適化し、IT運用担当者、従業員、顧客、インターネットサービスのユーザーに対して、優れたエクスペリエンスを継続的に確保します。

AIネイティブネットワーキングの仕組みとは

優れたAIには適切なデータが必要です。AIネイティブネットワークの有効性を最大限に高めるためには、収集するデータの量が膨大であること以外に、高品質であることも必要とされます。データに問題やや誤りがあると、不正確な応答や偏った応答につながりかねません。収集データには、トラフィックパターン、デバイスのパフォーマンスメトリック、ネットワーク使用状況の統計、セキュリティログ、リアルタイムの無線ユーザーステータス、さらにはルーター、スイッチ、ファイアウォールからのストリーミングテレメトリなどがあります。

収集されたデータは、MLアルゴリズムを使用して分析されます。これらのアルゴリズムは、データのパターンと異常を認識するようにトレーニングされています。時間をかけてネットワークの挙動から学習させてアルゴリズムを開発して改善することが、予測と決定の精度向上に寄与します。

説明可能なAIのプロセスとメソッドを適用することで、ユーザーはシステムのMLアルゴリズムによって作成された結果と出力をユーザーが理解し信頼できるようになります。データがどのように利用され、その出力がどのように証明されているかについてのインサイトを提供することは、非常に重要です。

AIネイティブネットワークは、データの分析と信頼性に基づいて、適切なリアルタイム応答を提供できます。意思決定プロセスがダイナミックに、かつリアルタイムに行われることで、ネットワークや状況の変化に迅速に適応できます。次のような応答が考えられます。

• 予測モデリング：将来のネットワークステータスや潜在的な問題を予測して、トラフィックの急増を予想することや、障害の発生や攻撃の対象となるネットワークの弱点を特定することができます。
• 自己最適化：AIネイティブネットワークでは、特定の時間に混雑するルートがAIによって検出されると、最適なパフォーマンスを維持できるように、トラフィックのルートを事前に変更さすることができます。
• 事前対応型メンテナンスと自己修復：ハードウェアの障害などの重大な問題が発生する前に、ネットワークが問題を特定して診断することができます。誤作動しているデバイスの再起動、バックアップシステムへの切り替えなど、是正措置も自動的に講じることができます。
• セキュリティの強化：潜在的な問題が検知されると、影響を受けるセグメントを分離したり、悪意のあるトラフィックをブロックするなど、セキュリティプロトコルを実装することができます。
• ユーザーエクスペリエンスの管理：AIネイティブネットワーキングでは、ユーザーのニーズを満たすようにネットワークパフォーマンスをカスタマイズし、ユーザーの行動や好みに基づいて優先順位とリソースを調整することができます。

AIネイティブネットワーキングのユースケース

AIネイティブネットワーキングのアプリケーションは、各種業界のさまざまなユースケースに及びます。ユースケースは一般的に、「AI for Networking（AIのためのネットワーク）」および「Networking for AI（ネットワークのためのAI）」という2つのカテゴリーのいずれかに該当します。

AI for Networking（AIのためのネットワーク）

AIネイティブネットワークは、ネットワークパフォーマンスを継続的に監視および分析し、速度、信頼性、効率性を最適化するために設定を自動的に調整することができます。これは、インターネットサービスプロバイダやデータセンターで使用されている大規模なネットワークでは特に便利です。

AIネイティブネットワークは、ネットワーク障害やボトルネックを発生前に予測することで、事前対応となるメンテナンスを推進して、ダウンタイムの削減やサービス信頼性の向上を可能にします。病院、緊急対応システム、金融機関など、重要なインフラストラクチャにはこうしたことが不可欠です。

AIネイティブネットワーキングは、サイバー脅威やセキュリティ侵害を示唆する普通と異なるパターンを検知できます。DDoS攻撃、マルウェア、不正アクセスの試行を特定して回避でき、銀行、政府機関、防衛などの作業における機密データの保護には欠かせません。

AIのためのネットワーキング

独自のトラフィックパターン、最先端のアプリケーション、高価なGPUリソースによって、AIのトレーニングや推論を実行する際には厳格なネットワーク要件が形成されます。AIネイティブネットワーキングシステムは、ジョブを迅速に完了し、GPUへの投資に対する優れたリターンを提供する堅牢なネットワークの実現をサポートします。

AIネイティブネットワーキングとジュニパーネットワークス

ジュニパーネットワークスは、AIの可能性を最大限に活用することを目的として、業界初のAIネイティブネットワーキングプラットフォームであるMist™を最初から構築しました。Mistプラットフォームは、ネットワーク全体の共通クラウドのエンドツーエンドで優れたアシュアランスを提供することで、業界で唯一となる真のAI for IT Operations（AIOps）を実現します。リアルタイムの障害分離、事前対応型の異常検知、自動是正措置などにより、キャンパスおよび支社/拠点、データセンターやWAN運用に、次世代のレベルの予測性、信頼性、セキュリティを提供します。

企業は、Mistプラットフォームを利用して現在抱えている管理上の課題を大幅に効率化しつつ、あらゆる接続の信頼性、測定性、安全性を保証することができます。ミッションクリティカルなAIワークロードの接続性、データ量、スピードの要件に合わせて最適化されたハイパフォーマンスな適応型のネットワークインフラストラクチャも構築できます。

すべては、ネットワーク事業者とエンドユーザーの双方にとって最善のエクスペリエンスを提供するために適切な質問を尋ねることに重点を置く、エクスペリエンスファーストアプローチへの戦略転換から始まりました。適切なエクスペリエンスを提供するMistの機能は、次の3つの基本的な柱に基づいて構築されています。1）適切なデータ、2）リアルタイムでの適切な応答、3）適切なインフラストラクチャの3つです。

適切なデータ

ジュニパーは最初に、適切な質問を尋ねて、ネットワーキングを各ユーザーとセッションのレベルまで詳細に把握するための適切なデータを把握します。10年以上をかけた強化学習、堅牢なデータサイエンスアルゴリズム、すべてのネットワークユーザーとデバイスから収集した関連性の高いリアルタイムテレメトリにより、正確で実用的な情報をITに提供します。

リアルタイムでの適切な応答

ジュニパーは、ネットワークに関する質問に対するリアルタイムの応答をIT運用担当者に提供します。カスタマイズ可能なサービスレベルと自動化されたワークフローにより、ユーザーの問題を瞬時に検知、修正します。また、Marvis® AI Assistantは、IT運用担当者とネットワークのやり取りに画期的な変化をもたらします。Marvisは、質問された内容に対して、人間と会話しているような自然言語で回答します。

適切なインフラストラクチャ

デバイスからオペレーティングシステム、ハードウェア、ソフトウェアにいたるまで、ジュニパーは業界で最も拡張性が高いインフラストラクチャを保有しており、AIネイティブネットワーキングプラットフォームを支え、サポートしています。真の意味でのクラウドネイティブでAPIに接続したこのアーキテクチャは、膨大なデータを処理し、ゼロトラストを実現し、リアルタイムで適切な応答を確実に返すように構築されています。