相互接続、ハイブリッド、クラウドネイティブなネットワークが混在する今日の世界では、最適なネットワーク・パフォーマンスとアップタイムの確保がこれまで以上に重要になっています。ネットワーク観測可能性には、いくつかの重要な利点があります：ダウンタイムの最小化：根本原因を迅速に特定することで、平均解決時間（MTTR）を短縮し、ユーザーや業務への影響を最小限に抑えます。ネットワークパフォーマンスの最適化包括的な可視化によりリソースを効果的に割り当て、ネットワークの速度、効率、信頼性を向上させます。セキュリティ体制の強化ネットワークトラフィックと動作を分析することで、潜在的な脅威を早期に検出し、対応します。積極的な問題解決潜在的な問題が業務に影響を及ぼす前に、容易に予測し対処できます。コラボレーションの促進：サイロ化を解消し、チーム間でインサイトを共有する際に協力的なトラブルシューティングを可能にします。コンプライアンス管理の向上：包括的なログ機能と監査機能により、規制文書要件を簡単に満たすことができます。ITオペレーションを合理化します：ネットワーク管理タスクを自動化し、リソースを解放して効率を高めます。ユーザーエクスペリエンスの向上：最適なネットワークパフォーマンスにより、ユーザーにより良い体験を提供します。

Q: DevOpsの可観測性とネットワークの可観測性の違いは？

DevOpsの観測可能性は、アプリケーションのパフォーマンスと動作を監視するためのメトリクス、ログ、およびトレースに焦点を当て、DevOpsチームがソフトウェアの問題をトラブルシューティングするのを支援します。 観測可能性についての詳細はこちらをご覧ください。 ネットワーク・オブザベイラビリティは、ネットワークの健全性とパフォーマンスに関する洞察を提供し、物理環境、仮想環境、クラウド環境にわたるデータの流れと接続性を分析して、ネットワークの問題を特定して解決します。 オープンテキストのネットワーク管理ソリューションが、堅牢なネットワーク監視の実践にどのように役立つかをご覧ください。

Q: ネットワーク観測可能性は、従来のネットワーク・モニタリングとどう違うのか？

ネットワーク・モニタリングがネットワーク問題の症状を特定するのに対して、ネットワーク・オブザベイラビリティは、その問題の背景と理由を提供するために、より深いところまで踏み込みます。モニタリング・ツールはチームにパフォーマンスの低下を警告しますが、観測可能性ツールは次のような重要な質問に答えます：ネットワークで何が変わったのか？なぜ問題が発生したのですか？この問題はどうすれば解決できますか？このように深く理解することで、ITチームは、問題が業務に支障をきたす前に未然に防ぐ、事後対応型の管理から事前対応型の管理に移行することができます。

Q: AIと機械学習はネットワークの観測可能性においてどのような役割を果たすのか？

人工知能(AI)と機械学習(ML)がネットワークの観測可能性を変えます：異常検知：異常検知：AIアルゴリズムは、膨大な量のネットワーク・データを分析して、パフォーマンス上の問題やセキュリティ上の脅威を示す可能性のある異常なパターンや動作を特定できます。これにより、従来のしきい値ベースの監視では見逃される可能性のある問題を、より迅速に検出することができます。予測分析：機械学習モデルは、ネットワーク・パフォーマンスの傾向を予測し、潜在的な問題がユーザーや事業運営に影響を及ぼす前に、企業がプロアクティブに対処できるよう支援します。根本原因分析の自動化：AIを搭載した観測可能性ツールは、さまざまなネットワーク層やコンポーネントのイベントを自動的に相関させ、複雑な問題の根本原因を特定するプロセスを大幅にスピードアップします。インテリジェントなアラート：機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習し、誤検知を抑制し、最も重要な問題に優先順位を付けることで、アラートによる疲労を軽減します。 オープンテキストのAIおよび分析ソリューションが、高度なAIおよびML機能によってネットワークの観測性をどのように強化しているかをご覧ください。

Q: ネットワークの観測可能性は、ネットワーク・セキュリティにどのように貢献するのか？

ネットワーク観測可能性は、組織のネットワーク・セキュリティ体制を強化する上で極めて重要な役割を果たします：コンプライアンスと監査です：ネットワーク・オブザベイラビリティ・ソリューションの包括的なロギングと監査機能は、組織が規制要件や業界標準を満たし、セキュリティ監査に必要なデータを提供するのに役立ちます。行動分析：高度なネットワーク観測ツールは、通常のネットワーク動作のベースラインを確立し、セキュリティ侵害の可能性を示す逸脱が発生した場合にセキュリティ・チームに警告を発します。ネットワーク・セグメンテーションの検証：Observabilityツールは、ネットワーク・セグメンテーション・ポリシーが意図したとおりに機能しているかどうかを検証するのに役立ちます。

Q: ネットワーク観測可能性を実装する際に、組織はどのような課題に直面するだろうか？

包括的なネットワーク観測可能性を採用するには、それなりの課題が伴います：複雑さ：最新のネットワーク・インフラは、物理環境、仮想環境、クラウドベースの環境にまたがっています。これらの可視性を確保することは不可欠ですが、適切なツールがなければ困難です。拡張性：組織が成長するにつれ、ネットワークも成長します。ネットワーク観測可能性ソリューションは、パフォーマンスを低下させることなく、大規模で複雑な環境をサポートするために効率的に拡張する必要があります。セキュリティとコンプライアンス：観測可能性には、脆弱性を検出し、業界規制へのコンプライアンスを確保するための強固なセキュリティ対策も含まれていなければなりません。データ過多：データを収集するのは簡単ですが、膨大な量の情報から実用的なインサイトを導き出すには、スマートなフィルタリングと分析機能が必要です。このような課題を克服するために、組織は次のようなことができます：段階的なアプローチから始め、まずネットワークの重要なエリアに焦点を当てます。必要なスキルを身につけるため、IT スタッフの研修・育成に投資。既存のツールと簡単に統合できる観測可能性ソリューションを選択します。観測ソリューションの総所有コストを慎重に評価し、より柔軟な価格設定が可能なクラウドベースのオプションを検討します。強力なデータガバナンスポリシーを導入し、コンプライアンス機能が組み込まれた観測可能性ツールを活用します。

ネットワーク観測可能性が最適なパフォーマンスとシームレスな接続性を保証する方法をご覧ください。

コア・クラウド・ネットワーク観測可能性デモ

概要

ネットワークの観測可能性とは、ネットワークの状態とパフォーマンスについて、深く、実用的な洞察を得る能力を指す。問題がいつ、どこで発生したかを特定するだけの従来のモニタリングとは異なり、ネットワーク観測可能性は問題がなぜ発生したかを明らかにし、より迅速な診断と解決を可能にする。この積極的なアプローチにより、弾力性があり効率的なネットワーク・インフラを確保することができる。

ネットワーク可観測性

ネットワーク・オブザベイラビリティを導入するメリットは何ですか？

相互接続、ハイブリッド、クラウド・ネイティブのネットワークが混在する今日の世界では、最適なネットワーク・パフォーマンスとアップタイムの確保がこれまで以上に重要になっています。ネットワーク観測可能性には、いくつかの重要な利点がある：

ダウンタイムの最小化根本原因を迅速に特定して平均解決時間（MTTR）を短縮し、ユーザーや業務への影響を最小限に抑えます。
ネットワークパフォーマンスの最適化包括的な可視化によりリソースを効果的に割り当て、ネットワークの速度、効率、信頼性を向上させます。
セキュリティ体制の強化ネットワークトラフィックや動作を分析することで、潜在的な脅威を早期に検知し、対応する。
問題をプロアクティブに解決：潜在的な問題が業務に影響を及ぼす前に容易に予測し、対処。
コラボレーションの促進：サイロ化を解消し、チーム間でインサイトを共有する際に協力的なトラブルシューティングを可能にする。
コンプライアンス管理の向上：包括的なログ機能と監査機能により、規制文書要件を簡単に満たすことができます。
ITオペレーションを合理化します：ネットワーク管理タスクを自動化し、リソースを解放して効率を高めます。
ユーザー・エクスペリエンスの向上：最適なネットワークパフォーマンスで、ユーザーにより良い体験を提供します。

ネットワーク観測可能性の重要な要素とは？

ネットワーク・オブザベイラビリティは、様々なネットワーク・データ・ソースと変化イベントを分析することで、コンテキストと実用的なインサイトを提供し、単純なモニタリングにとどまらない。主なコンポーネントは以下の通り：

変更のモニタリング：観測可能性を確保するには、設定更新やソフトウェア・パッチなどのネットワーク変更をリアルタイムで追跡し、パフォーマンスへの影響を把握する必要があります。
トポロジーマッピング：ネットワークと、そのコンポーネントがクラウドおよびオフクラウドのインフラストラクチャ間でどのように接続されているかを視覚的に表現することで、問題や影響を受ける依存関係を特定するのに役立ちます。
パフォーマンス分析：ネットワーク・セグメント全体のパフォーマンス・メトリクスを継続的に測定し、ボトルネックや潜在的な障害点を特定します。

ネットワークの可観測性は、変更イベントをパフォーマンス・データと相関させ、IT チームが何が起こったかだけでなく、なぜそれが起こったか、そしてどのように解決できるかを判断できるようにする場合に、特に価値があります。

真のネットワーク観測可能性を達成するために、組織は以下のようなソリューションに焦点を当てるべきである：

リアルタイムの変更追跡：ネットワーク構成とステータスの変更に関する洞察を継続的に更新します。
統合されたトポロジーマッピング現在のネットワーク状況を反映した最新のビジュアライゼーション。
変化イベントをネットワーク・パフォーマンスとリンクさせ、根本原因分析（RCA）を加速させるプロアクティブ診断。

DevOpsの可観測性とネットワークの可観測性の違いは？

DevOpsの観測可能性は、アプリケーションのパフォーマンスと動作を監視するためのメトリクス、ログ、トレースに焦点を当て、DevOpsチームがソフトウェアの問題をトラブルシューティングするのを支援する。観測可能性についてもっと知る。

ネットワーク・オブザベイラビリティは、ネットワークの健全性とパフォーマンスに関する洞察を提供し、物理環境、仮想環境、クラウド環境にわたるデータ・フローと接続性を分析して、ネットワークの問題を特定して解決します。

OpenTextのネットワーク管理ソリューションが、堅牢なネットワーク監視の実践にどのように役立つかをご覧ください。

ネットワーク観測可能性は、従来のネットワーク・モニタリングとどう違うのか？

ネットワーク・モニタリングがネットワーク問題の症状を特定するのに対して、ネットワーク・オブザベイラビリティはより深く、その背景と理由を提供する。モニタリング・ツールはチームにパフォーマンスの低下を警告するが、観測可能性ツールは次のような重要な質問に答える：

ネットワークで何が変わったのか？
なぜ問題が発生したのか？
どうすれば問題を解決できるのか？

このように深く理解することで、ITチームは対応的な管理から予防的な管理へと移行し、業務に支障をきたす前に問題を未然に防ぐことができる。

AIと機械学習はネットワークの観測可能性においてどのような役割を果たすのか？

人工知能（AI）と機械学習（ML）がネットワークの観測可能性を変革している：

異常検知：AIアルゴリズムは、膨大な量のネットワークデータを分析し、パフォーマンス上の問題やセキュリティ上の脅威を示す可能性のある異常なパターンや動作を特定することができます。これにより、従来のしきい値ベースの監視では見逃される可能性のある問題を、より迅速に検出することができる。

予測分析：機械学習モデルは、ネットワーク・パフォーマンスの傾向を予測し、潜在的な問題がユーザーや事業運営に影響を及ぼす前に、企業がプロアクティブに対処できるよう支援します。

根本原因分析の自動化：AIを搭載した観測可能性ツールは、異なるネットワーク・レイヤやコンポーネント間のイベントを自動的に相関させることができ、複雑な問題の根本原因を特定するプロセスを大幅にスピードアップします。

インテリジェントなアラート：機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習し、誤検知を抑制し、最も重要な問題に優先順位をつけることで、アラートによる疲労を軽減します。

OpenTextのAIおよび分析ソリューションが、高度なAIおよびML機能によってネットワークの観測性をどのように向上させるかをご覧ください。

ネットワークの観測可能性は、ネットワーク・セキュリティにどのように貢献するのか？

ネットワーク観測可能性は、組織のネットワーク・セキュリティ態勢を強化する上で極めて重要な役割を果たす：

コンプライアンスと監査：ネットワーク監視ソリューションの包括的なロギングおよび監査機能は、組織が規制要件や業界標準を満たし、セキュリティ監査に必要なデータを提供するのに役立ちます。

行動分析：高度なネットワーク観測ツールは、通常のネットワーク動作のベースラインを確立し、セキュリティ侵害の可能性を示す逸脱が発生した場合にセキュリティ・チームに警告を発することができます。

ネットワーク・セグメンテーションの検証：Observabilityツールは、ネットワーク・セグメンテーション・ポリシーが意図したとおりに機能しているかどうかを検証するのに役立つ。

ネットワーク観測可能性を実装する際に、組織はどのような課題に直面するだろうか？

包括的なネットワーク観測可能性を採用するには、それなりの課題が伴う：

複雑さ：最新のネットワーク・インフラは、物理環境、仮想環境、クラウドベースの環境にまたがっている。それらの可視性を確保することは不可欠だが、適切なツールがなければ難しい。
拡張性：組織が成長するにつれ、ネットワークも成長します。ネットワーク・オブザベイラビリティ・ソリューションは、パフォーマンスを低下させることなく、大規模で複雑な環境をサポートするために効率的に拡張する必要がある。
セキュリティとコンプライアンス：観測可能性には、脆弱性を検出し、業界規制へのコンプライアンスを確保するための強固なセキュリティ対策も含まれなければならない。
データ過多：データを収集するのは簡単だが、膨大な量の情報から実用的な洞察を導き出すには、スマートなフィルタリングと分析機能が必要だ。

こうした課題を克服するために、組織には次のような方法がある：

まずネットワークの重要なエリアに焦点を当て、段階的なアプローチから始める。
必要なスキルを構築するため、IT スタッフの研修・育成に投資する。
既存のツールと容易に統合できる観測可能性ソリューションを選択する。
観測可能性ソリューションの総所有コストを慎重に評価し、より柔軟な価格設定が可能なクラウドベースのオプションを検討する。
強力なデータガバナンスポリシーを導入し、コンプライアンス機能を組み込んだ観測可能性ツールを活用する。

OpenText™の業界をリードするネットワーク監視ソリューション

OpenTextは、包括的なネットワーク監視機能を提供するネットワーク管理ソリューション・スイートを提供しています。これらのソリューションは、企業がネットワーク・インフラストラクチャを深く可視化し、パフォーマンスの問題をプロアクティブに特定して解決し、ネットワーク運用を最適化し、ネットワーク全体の健全性を高めることを可能にします。

OpenText Network™ Operations Managementは、リアルタイムの変更監視や動的なトポロジー更新など、強力な観測機能を提供します。
OpenText™ Core Cloud Network Observabilityは、パブリッククラウドとハイブリッド接続の可視性を提供し、ITチームがネットワークパフォーマンスをプロアクティブに管理し、トラブルシューティングできるようにします。

これらのソリューションにより、企業はエンド・ツー・エンドの観測が可能になり、ネットワークの信頼性、安全性、高性能を維持することができる。