AIウォッシングとは簡単に言えば、企業や組織がその製品、サービス、運用を実際よりも革新的であるか、あるいは技術的に高度であるかのように見せようとして、AI（人工知能）を採用していると誇張または見せかけの主張をすることです。そうする理由はさまざまです。たとえば投資を促すため、株価を上げるため、製品をより魅力的に見せるため、競争上の優位性を得るためなどです。 AIウォッシングは、実際には単純なアルゴリズムしか使用していないか、そういったものをまったく使用していないにもかかわらず、ML（機械学習）やディープラーニングなどのAI機能を活用していると示唆するため、顧客、投資家、市場をミスリードするおそれがあります。これは透明性と真実性の問題であり、商慣行におけるテクノロジー利用の倫理的な表明について疑念を生じさせる原因となっています。 なぜ今、このようなことが起こっているかといえば、「お金を追いかけるため」といわれています。AIを採用していると受け取られるだけでも、新たな投資、新たなビジネス、企業価値の向上に拍車がかかります。AI関連の投資が持つ魅力や評価の高まりが、テクノロジーのブランドイメージを急いで変えようと企業を駆り立てており、誤解を招くような主張が市場で蔓延する原因となっています。 AIウォッシングに惑わされない 幸いにも、AIウォッシングは何もないところから発生しているわけではありません。SEC（米国証券取引委員会）のゲイリー・ゲンスラー委員長は、AIウォッシングや見せかけだけの主張を行わないよう各企業に警告しており、AIアセットがポートフォリオに含まれていると主張しておきながら、実際にはそうではない場合、その企業の資金凍結もありうるとほのめかしています。これに負けじと、FTC（連邦取引委員会）も、AIに関する見せかけの主張には注意を払っており、必要に応じて調査を実施すると述べています。 こうした警告にもかかわらず、AIウォッシングは相変わらず、ネットワーキング業界において猛烈なペースで広がっています。ベンダーは自社のソリューションを「AI対応」、「AI採用」、「AIドリブン」などと宣伝していますが、その大部分は純粋なAI機能が提供されるものとはほど遠い状況です。要するに、AIのメリットを実現するために必要な堅牢性にも成熟さにも欠けています。 本物とそうではないものを見分ける IT運用チームとネットワーキングチームは、成熟したITのためのAI（AIOps）というテクノロジーを活用することで、エラーを減らし、運用を効率化し、信頼性に優れた安全なエクスペリエンスをエンドユーザーに提供できます。では、名前だけのAIソリューションと、IT部門やエンドユーザーに純粋にメリットをもたらすAIソリューションとを区別するには、どうすればよいでしょうか。 まず、AIが真新しいテクノロジーではないということを忘れないことが大切です。自社の分野にAIを適用することに本当に熱心な企業は、数年かけて実際に活用しているはずです。対象ベンダーを数社に絞り込んだら、技術および運用に関して基本的ないくつかの質問を行い、回答をもらうことが不可欠です。デューデリジェンスや調達活動への取り組みと同様、回答の詳細度から重要な知見を得ることができます。回答を理解するうえで、ある程度の技術的な解釈が必要になるかもしれませんが、ベンダーの主張が妥当なものであることを確認するうえで、このようなヒアリングを推奨します。 確認しておくべきいくつかの重要な質問事項を、以下に示します。 そのAIOpsソリューションはネットワーク全体でユーザーエクスペリエンスを予測できるか？ そのベンダーのカスタマーサポートチームは自社のAIOpsソリューションを使用しているのか？ そのベンダーのデータサイエンスチームとカスタマーサポートチームは連携しているか？ AIOpsによってサポートチケットの件数が減り、ユーザーエクスペリエンスが向上したという顧客事例が、そのベンダーにあるか？ そのAIOpsソリューションは、サービスを混乱させることなく頻繁かつ迅速な製品公開に対応できるマイクロサービスクラウドアーキテクチャによってサポートされているか？ これに加えて、AIOpsソリューションを評価する際には、以下の重要な3つの要素を考慮する必要があります。 適切なデータ：優れたワインは適切な葡萄から生まれるように、優れたAIは適切なデータから生まれます。適切な回答を得るには、適切なデータ（量と質の両方）が必要です。適切なデータがなければ、AIが返す回答は効果と正確性に欠けます。「説明可能な」AIは、データがどのように利用されているかに関してインサイトを提供し、その出力が正しいことを立証します。 リアルタイムでの適切な応答：適切なデータとデータサイエンスアルゴリズムが使用されている場合には、成熟したAIはリアルタイムで適切に応答します。ネットワークの問題を解決するよう絶えずプレッシャーにさらされているIT運用チームからすると、AIウォッシングが行われていたソリューションに起因する応答の遅延や誤検出が、生産性の低下やAIへの投資の取り消しといった意図しない結果をもたらします。 適切なインフラストラクチャ：リアルタイムで問題を解決でき、ユーザーエクスペリエンスを正確に予測可能な大規模なディープラーニングモデルを実行できるAIOpsソリューションを構築するには、適切なクラウドネイティブのアーキテクチャが必要です。AIソリューションがクラウドで構築されていない場合、ビジネスの拡大に応じてソリューションを拡大することはできないでしょう。 真のAIの実現に基づいて構築されたJuniper Mist 2015年以来、ジュニパーのMist AI™エンジンは、人間のIT分野のエキスパートと同等またはそれより速くネットワークを導入および運用でき、世界中のお客様にエクスペリエンスファーストネットワーキングを推進できるよう、AI、ML、データサイエンスの各技術を組み合わせて利用してきました。たとえば、ServiceNowはMist AIを利用して、ネットワークの障害対応チケットを90%削減しました。衣料メーカーのGapは、ITの問題を自社で解決するためにMist AIを利用し、店舗への人員派遣を85%削減できました。 ジュニパーは、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によりポートフォリオ全体にAIを拡張することで、エンドユーザーと運用担当者のために最高のエクスペリエンスを確保し、ネットワークのあらゆる領域にわたりエンドツーエンドで運用を簡素化する取り組みを進めています。 AIネイティブとは何であり、AIウォッシングという誇大広告の壁を突き破るとはどういうことか、その詳細については、ジュニパーのCEOであるラミ・ラヒムのこちらの最新のブログ投稿をご覧ください。また、先日開催されたジュニパーのバーチャルイベント「AI-Native Now」のオンデマンド配信もぜひご覧ください。
組織がネットワーク運用にあたり、ネットワーク上の望ましくない行動に対応しつつ、その潜在的な影響を最小限に抑えようと苦労するのはよくあることです。理想は、自動応答によってリアルタイムでインシデントに対応し、大きな損害を被らないようにすることです。しかし、これを実現するためには、複雑な技術的専門知識と効果的なスタッフの配置が必要になります。 今日の世界では、ネットワークチームとセキュリティチームは、複数のダッシュボードを使用してネットワーク全体にわたってセキュリティイベントを特定するという難題に挑んでいます。このように断片的な可視化はセキュリティギャップにつながり、これがスタッフの頭痛の原因であるとともに、日々の管理を面倒なものにしています。 しかし、このお悩みを解決する方法があります。 ジュニパーが先日発表した新しいセキュリティインサイト機能に関して、うれしいお知らせがあります。ジュニパーのセキュリティ機能のさらにいくつかがMistプラットフォームに導入されました。ジュニパーは業界で初めて、ネットワーキングとセキュリティの運用を1つのユーザーインターフェイスにまとめました。これにより、Juniper Mist Premium Analyticsダッシュボードでセキュリティイベントが完全に可視化されます。 最新のセキュリティインサイトにより、セキュリティ運用チームは潜在的な脅威をほぼリアルタイムで特定して対応できるため、セキュリティリスクの低減と組織のセキュリティ体制全体の改善につながります。加えて、ネットワークチームとセキュリティチームの間に共有運用ポータルが導入されたため、組織はセキュリティの問題に総体的に対応できるようになります。ネットワークチームとセキュリティチームの間でより緊密な連携が育まれ、最終的には組織の全体的なセキュリティリスクが低減します。 Juniper Mist Premium Analyticsダッシュボードに組み込まれたセキュリティインサイト機能は、共有運用ポータルを通じてネットワーキングチームとセキュリティチームに重要なインサイトを提供し、両チームのエクスペリエンスを効率化します。この機能により、次のようなメリットが得られます。 完全な可視化が実現され、潜在的なセキュリティの脅威とイベントを特定して対応することが可能になる 運用ワークフローが強化され、ネットワークチームとセキュリティチームの俊敏性が向上する セキュリティイベントへの対応か監査の実施かを問わず、問題を迅速に検知して対応する能力が得られる 単一のインターフェイスでネットワークとセキュリティの運用状況をリアルタイムで確認できる ジュニパーの新しい共有運用ポータルは、ネットワーキングチームとセキュリティチーム双方のニーズにきめ細かく応えます。そのため、脅威への対応が迅速化し、コラボレーションやカスタマーエクスペリエンスの向上につながります。 今回の画期的な発表によって、ジュニパーは組織がネットワークを完全に可視化することでネットワークのセキュリティを強化できるようにしました。その結果、脅威への対応を迅速化するだけでなく、セキュリティリスクを低減し、セキュリティ全体を強化できるようになります。機能強化として導入されたペルソナベースのワークフローによる応答システムにより脅威の緩和が加速し、俊敏性が向上、運用コストが削減され、潜在的な損害が低減します。結果として、ネットワークチームとセキュリティチームは俊敏性が向上し、ネットワークのセキュリティとパフォーマンスを維持するための態勢を整える能力が上がります。 新しいセキュリティインサイト機能を備えたJuniper Mist Premium Analyticsが組織と運用チームにもたらす影響の詳細については、https://www.juniper.net/jp/ja/products/cloud-services/premium-analytics.htmlをご覧ください。
ルーティングに関してジュニパーが発揮しているリーダーシップは、会社設立時にまでさかのぼります。1996年、ジュニパーは、大規模なインターネットトラフィックの管理を効率的に行う必要があるISP（インターネットサービスプロバイダ）向けにカスタマイズされた、パケットベースのルーターを構築するために創業されました。 同様に、Mistは元来、AIドリブンインサイトと自動化をネットワーキングに導入することを目標として創業されました。9年を超えるデータサイエンスの進化（2019年にMistを買収して以降は、ネットワーキングの多くの領域に拡大しました）を経て、ジュニパーは、AIOpsによって有線および無線LANの分野で明確にリーダーになったと考えています。 REESE’S（アメリカのお菓子メーカー）の宣伝文句を借りるなら、この2つは「一緒に食べるとおいしい2つのおいしいもの」なのです。 本日、この統合が現実のものになったことをジュニパーは発表しました。そのことを大いに誇りに思います。ジュニパーのMXおよびACXエッジルーターで、優れたMist AI™エンジンとマイクロサービスクラウドを利用できるようになりました。分散型の企業環境において、ジュニパーの実証済みかつ持続可能なルーターをすべてのアシュアランスとともに容易に導入でき、AIOpsの導入に伴ってコスト削減を実現できます。 WANエッジの課題 今日のデジタル環境において、競争の厳しさが増す中で他社の一歩先を行こうとする企業は、数多くの課題に直面します。WANを成功のための重要な要因と考えている組織は、その最新化を目指しています。そうした組織では、以下のことを実現できるWANエッジが必要になります。 エッジデバイスの容易なオンボーディング ビジネスクリティカルアプリケーションの優先度の決定 エンドユーザーパフォーマンスの保証 進化するビジネス要件や変化するトラフィックパターンに継続的に対応できる機能 パブリッククラウドからプライベートクラウドへのワークロードの回帰のサポート 新しいAIワークロードを含む大量のトラフィックに対応可能な信頼性の高い相互接続 運用の簡素化とMTTR（平均修復時間）の短縮 従来のルーティングインフラストラクチャはアップデートが難しいため、企業は多くの場合、重要なWANの変更やアップグレードの実施を先延ばしにします。変更が行われた場合、たいていは回避可能なヒューマンエラーによって基本的な設定ミスが発生します。こうしたことはすべて不要なリスクであり、WANがダウンするか、パフォーマンスが良くないか、安全性に問題がある場合、企業はコストの負担を強いられます。 電気通信業界では、企業経営陣の86%が、熟練したITスタッフを見つけることを最上位の課題に挙げています[1]。エッジルーティングの場合、上記の問題のいくつかは、典型的なITリソース不足を考えると特に解決困難となる可能性があります。利用可能なリソースをすべての支社／拠点に配置することは不可能であり、分散型の企業環境において自動化されたリモートからの運用が不可欠である理由がそこにあります。このような理由から、ジュニパーは新製品としてJuniper Mist™ Routing Assuranceを構築し、エッジのMXおよびACXシリーズルーターでMarvis® VNAを利用できるようにしました。 AIネイティブネットワーキングプラットフォームの大胆な拡張 ジュニパーの新製品であるRouting Assuranceはクラウド型サービスとして、運用を簡素化し、複数の支社／拠点、WANエッジ、ピアリングの場所の全体にわたって極めて効率的に問題の迅速な監視、分析、解決を行えるようにします。Marvis VNAはルーティング向けに拡張され、ドキュメント検索の高速化によってWANの運用を強化します。ネットワーク運用担当者はネットワーク構成を照会したり、製品に関して詳細な質問ができるようになります。 さらに具体的に説明するなら、ジュニパーのエッジルーティングポートフォリオによって以下の機能が提供されます。 MX304、MX204、ACX7024の各デバイスの容易なオンボーディング Mistダッシュボードでのルーターに関するインサイト（BGP、サービスクラス、キューイングなど） 主要なイベントおよび事前対応のアクションの提案 デバイスの健全性を監視するAIネイティブのSLE（サービスレベル期待値） 同様に、ジュニパーのお客様およびパートナーは、継続するAIネイティブの進化の一環として以下の重要なメリットを獲得できます。
WANネットワークの管理が難しいことは、誰もが知っています。たとえば、運用の複雑さ、拡張性のなさ、ネットワークとセキュリティの管理のサイロ化などの課題に直面します。そしてもちろん、すべてのエンドユーザーに優れたエクスペリエンスを確実に提供する必要がありますが、問題の根本的原因を迅速に見つけて解決するための適切なツールがありません。 従来のネットワーキングはこのような状況でした。 今では、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプ��ットフォームがあります。共通のクラウドホスト型AIOps（AIの運用）を活用し、ネットワーキングのすべての領域にわたってエンドツーエンドのアシュアランスが提供されます。そのため、ネットワークの運用は簡素化され、あらゆるエクスペリエンスを信頼性、測定可能性、安全性において優れたものにすることが可能です。ジュニパーのプラットフォームは、すべてのネットワークユーザーおよびデバイスから得た適切なデータを活用して、適切な応答をリアルタイムで提供します。そのため、運用担当者は迅速に問題を修正できます。また、このプラットフォームは、API接続されたクラウドネイティブの適切で、かつ安全なインフラストラクチャによって支えられており、信頼性の高いパフォーマンスを大規模に提供できます。 本日、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に素晴らしい高度な機能がいくつか追加されたことを発表しました。これらの機能は、AIのメリットを活用して安全な支社・拠点の管理をさらに簡素化します。ジュニパーは、SD-WANおよびSASEにシンプルでシームレスかつ安全なエクスペリエンスを提供するため、Juniper Mist WAN Assurance、Premium Analytics、およびVNA（仮想ネットワークアシスタント）のMarvis®を拡張しました。さらに、業界で初めてAIネイティブの自動化とインサイトを従来のエッジルーティングトポロジーに適用した新製品、Routing Assuranceをリリースしました。 これらのAIネイティブのイノベーションについて、以下で詳細をご確認ください。 事前対応のAIOpsにより運用担当者とエンドユーザーのSD-WANのエクスペリエンスを改善 ジュニパーはさらに、SD-WAN向けのMarvis MinisおよびWAN Assuranceの新機能として、混雑監視のための新しいSLE（サービスレベル期待値）、dPCAP（ダイナミックパケットキャプチャ）、アプリケーションルーティングインサイトを追加し、SD-WANの管理の簡素化を進めています。 業界初のAIネイティブデジタルエクスペリエンスツインであるMarvis Minisは、今ではキャンパスと支社・拠点をフルスタック（無線、有線、SD-WAN）でカバーしています。SD-WAN向けのMarvis Minisは、ユーザーがネットワークに接続していなくても、常時稼働状態で自動的に速度テストを実行し、ネットワークが想定通りに動作していることを確認します。運用担当者は、ユーザーが接続する前であってもSD-WANの問題を解決できるようになりました。 WAN Assuranceの新機能も、IT運用チームがエンドユーザーに優れたエクスペリエンスを提供するうえで非常に役立ちます。たとえば、混雑監視用の新しいSLEは、運用担当者にネットワークインターフェイスの使用率を知らせ、インターフェイスが過剰に使用されていてユーザーエクスペリエンス低下の原因になっている場合にはアラートを発します。 加えて、Juniper Mist Wirelessのお客様の間ですでに高評価を得ているダイナミックパケットキャプチャですが、SD-WANでも利用できるようになりました。ダイナミックパケットキャプチャは、エラーイベントが発生すると自動的にパケットのキャプチャを実行する機能です。そのため、運用担当者は詳細な可視性を得られ、トラブルシューティングの際に役立ちます。この機能により、問題の再現や発見の難しい問題の探索を行う必要がなくなります。 そして最後に、アプリケーションルーティングインサイトでは、ネットワーク運用担当者は使いやすい表示画面でSD-WANを通過するトラフィックを確認でき、帯域幅を大量に消費するアプリケーションを特定したり、すべてのトラフィックのルーティングが正しいことを確認したりすることができます。 これらの高度な機能により、SD-WANのパフォーマンスの可視性が大幅に向上し、ネットワーク運用担当者がトラブルシューティングにかける時間が少なくなり、信頼性の高いネットワークパフォーマンスが提供されるようになります。 統合されたSASEインサイトにより、セキュリティとネットワークの管理の簡素化と脅威への対応の迅速化が実現 Premium Analytics製品に内蔵されている新しいセキュリティインサイトダッシュボードを利用すると、チームはすばやく問題を特定して迅速に脅威に対応でき、セキュリティを強化できます。このダッシュボードはジュニパーのSASEソリューションで拡張されており、MistのSecure Edgeコネクターを介してSSEをJuniper SD-WANにシームレスに統合できます。統合されたインサイトと監査ダッシュボードを使用して、セキュリティチームとネットワーキングチームは作業での連携を強めることができます。その結果、ワークフローの簡素化、効率性と俊敏性の向上、運用コストの削減を実現できます。 業界をリードするAIOpsがWANルーティングに対応
各企業のCIOと話していると、ある共通の話題をよく耳にします。デジタル化を通じて業務運用を変革し、IT投資からより多くの価値を引き出す。そして、より少ないITリソースでより多くの成果を達成すること。それらが業界を問わず強く求められています。これを実現するためには、無限の可能性を秘めたAIを活用して事前対応型の自動化を導入する以外に方法はないと、全員とはいわないまでも多くのIT責任者が考えています。私もまったく同意見です。 Mistは、AIの価値に着目して2014年に設立されました。AIと最新のクラウドを活用することで、ITチームがネットワークやアプリケーションのデータからより多くのインサイトを獲得し、ユーザーが問題に直面する前に事前に問題を解決できるようにサポートします。5年前にジュニパーがMistを買収したことで、Mistは本格的なAIネイティブネットワーキングプラットフォームへと進化し、すべての主要ネットワーキング分野（有線、無線、WAN、データセンター）に対応できるようになりました。これは、「すべての接続を重視する」というジュニパーのミッションを達成するための取り組みの一環でもあります。 このような大胆なアプローチにより、ジュニパーは真の価値をもたらし、時間とコストの削減を可能にする事前対応型ネットワーク運用のリーダーとなりました。たとえば、障害が顕在化する前にネットワークを診断して是正措置を提案するAIネイティブのアクションをどこよりも早く市場に投入したのはジュニパーです。障害時のオンサイト対応を回避できるダイナミックパケットキャプチャを最初に導入したのもジュニパーです。また、専門分野の知識と経験を融合してユーザーエクスペリエンスを最適化する、カスタマイズ可能なSLE（サービスレベル期待値）を最初に採用したのもジュニパーです。さらにいえば、他社に先駆けてAIネイティブのVNA（仮想ネットワークアシスタント）であるMarvisをリリースしたのもジュニパーです。Marvisの対話型インターフェイスを使用すると幅広い専門知識に簡単にアクセスでき、またデジタルツイン機能が統合されているためユーザーの介入を必要とせずに問題を検出して修正できます。こうした製品イノベーションにより、ジュニパーのお客様とパートナーは、OpExを最大85%、インバウンドネットワーク関連の障害対応チケット数を最大90%削減することに成功しています。これらが2024年度、ジュニパーが「Gartner® Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」のすべてのユースケースで１位のスコアと評価されたり、「Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」レポートでジュニパーがリーダーの1社に位置づけられた理由であると、私たちは考えています。 ここ数年、ジュニパーが提供する業界初の有線／無線機能のお披露目の場となってきたのが、MFD（Mobility Field Day）イベントです。その慣例に従い、本日のMFD11でも、ジュニパーの新機能のお披露目をしたいと思います。具体的には、事前対応型のAIネイティブ運用に関する以下のイノベーションについて発表いたします（こちらからライブ／オンデマンドでご覧いただけます）。 事前対応のインサイトでエンドユーザーエクスペリエンスを保証 新しいMarvisのアプリケーションエクスペリエンス機能は、継続的に学習を行うことで貴重なインサイトを提供し、ZoomやTeamsの通話関連の問題の根本的原因を特定します。 有線向けのMarvis Minisは、ユーザーの介入を必要とせずに有線関連の問題を事前に検出します。 新しいSLE（サービスレベル期待値）により、ネットワーク、クライアント、アプリケーションに関する主な指標の状況が監視されるため、有線のエクスペリエンスが保証されます。 事前対応のトラブルシューティングと修復により運用を簡素化 唯一無二のAIネイティブダイナミックスペクトラムキャプチャにより、ネットワークリワインド機能を活用して無線干渉に起因する問題を特定できます。
キャンパスやブランチの全体にわたってダイナミックなネットワーキングのニーズを管理する作業は、極めて複雑であり時間もかかります。しかし、もはやそのような苦労をする必要はありません。ジュニパーのVNA（仮想ネットワークアシスタント）である「Marvis™」を利用すると、Juniper Mist™環境全体にわたって、各分野に固有のデータセットと9年以上をかけて蓄積されたデータサイエンスの専門知識が提供され、ネットワーク運用を簡素化できます。そして今週、ジュニパーは有線および無線向けの革新的な強化機能を新たに導入して、Marvisの能力をさらに高めました。 Marvis VNAの機能がさらに向上 Marvisでは、他にもいくつか独自の機能がありますが、代表的な例として、事前対応を可能にする有線、無線、WAN向けの実用的なインサイト、Self-Driving Network運用、対話型インターフェイスなどを利用できます。MarvisはジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームのコアコンポーネントであり、キャンパスやブランチからデータセンターに至る全体にわたって、定量化可能なメリットを提供します。Juniper Mistを利用することでOpExを最大85%削減し、障害対応チケットを最大90%減らせるなど、そうしたメリットの中核を成すのがMarvisです。 この1月に、ジュニパーは無線向けのMarvis Minisをリリースすることで、最初のレベルアップを図りました。この製品は、史上初の統合された常時稼働のデジタルエクスペリエンスツインです。Minisはユーザーエクスペリエンスをシミュレーションして潜在的な問題を特定するため、ユーザーがそうした問題に遭遇して障害チケットを送信する必要が出てくる前に、IT部門が対処できます。このような事前対応型のアプローチでトラブルシューティングを実施できるため、ユーザーやIT部門の貴重な時間を節約できてネットワークパフォーマンスを向上できるばかりか、大幅なコスト削減にもつながります。 本日ジュニパーは、Marvisの有線および無線向けの革新的な一連の新機能について発表しました。これらの機能によって、すでに紹介したMarvisの能力がさらに向上します。Minisを有線の分野にまで拡張し、新たな有線向けのアクションを追加したことに加えて、コラボレーションアプリケーションのエクスペリエンスの可視性と分析性能を向上させました。その仕組みについて、またそれが日常的なネットワーキング業務においてどのような意味を持つのかについて詳しくは、以下の各項目をご確認ください。 有線向けのMarvis Minisが優れたユーザーエクスペリエンスを確保 ジュニパーは特に、Marvis Minisの能力が有線ネットワークにまで拡張されたことに深い満足を覚えています。1月後半にリリースされてから数か月のうちに、Marvis Minisのサポートによって無線の接続前のMarvisアクションの12%が検出されました。その際、ネットワーク上にユーザーが接続している必要はありませんでした。有線向けのMarvis Minisを利用すると、ユーザーやデバイスが接続されていなくても有線の認証の問題を診断できるため、Marvisを活用してネットワークを事前対応で運用きるようになります。また、無線におけるMarvis Minisと同様に、追加のネットワークセンサーやエージェントは必要ありません。 図1：新しいスイッチの認証の状況が表示されているMarvis Minisのダッシュボード コラボレーションアプリケーションのパフォーマンス低下が「発生する前」に対応 ビデオ会議での問題の発生は、ユーザーにとってもIT運用担当者にとっても、絶え間のないイライラの原因となっています。会議の流れが中断し、業務生産性が低下するうえ、数えきれないほどの障害チケットに対応しなければならなくなります。エクスペリエンスの悪化の原因を把握してこれを解決するのは常に困難で、場合によっては不可能です。原因はクライアントなのか、ネットワークなのか、アプリケーションなのか。通常、簡単に答えは得られません。 昨年、ジュニパーはMistとZoomの統合を発表しました。その結果、ITチームは根本的原因を迅速に特定して、ITチケットの解決を早められるようになりました。また、Marvis Application Experience Insightsの導入により、ZoomおよびMicrosoft® Teamsの両方を対象にした、さらに詳細なAIネイティブのサポートが提供されるようになっています。Marvis Application Experience Insightsでは、ShapelyのデータサイエンスモデルにZoomとTeamsをサポートするジュニパーの継続的なユーザーエクスペリエンス学習を統合することで、アプリケーションパフォーマンスの詳細が提示されます。これにより、WAN、無線、クライアントのいずれにおいても、潜在的なユーザーエクスペリエンスの問題の正確な根本原因分析が可能になります。AP、クライアント、機能ランキングのディストリビューションがリスト表示された、直観的に閲覧できる画面により、事前に問題に対応してコラボレーションアプリケーションの最適なパフォーマンスを確保することが容易にできます。これにより、優れたユーザーエクスペリエンスが提供されると考えています。 図2：Marvis
エクスペリエンスファーストネットワーキングを通じてインテントを提供するための新しいアプローチであり、必要なあらゆるものが1つにまとまっています。所要時間、作業量、エラーを削減して、耐障害性と顧客満足度を向上させます。 完璧なネットワークパフォーマンスの維持に、深い専門知識と豊富な予算は不要 独自のトランスポートネットワークを管理している運用担当者にとって有益な情報をご紹介します。ジュニパーは本日、刷新したJuniper Paragon Automationをリリースします。この製品は、さまざまなユースケースに対応します。AI対応の自動化を活用することで、高性能なWANの管理に要する時間、作業、コストを削減できるように設計されています。 このブログでは、まったく新しいユースケースであるインテントベースのサービスオーケストレーションについて詳しく紹介します。Juniper Paragon Automationによるインテントベースのサービスオーケストレーションを利用すると、他に類のないほどの成功を成し遂げられると自信を持つことができます。 ネットワークインフラストラクチャ全体にサービスを導入して管理することは、困難な作業です。トラフィックの量は急増し、ユースケースは多岐にわたります。プログラム可能であることは、さまざまな可能性に対応できる一方で、非常に複雑になることも意味します。そして、従来の手法とツールを用いる場合、通常は両者をつなぎ合わせ、大幅にカスタマイズすることが多いため、運用チームが十分に準備しておくことはできません。Uptime Instituteによると、ネットワークの問題に起因する主要な停止の45%は「構成または変更管理の失敗」が原因とされていますが、こうした事態が起こる理由はそこにあります。[1] いってみれば、マニュアルのギアを搭載しパワーステアリングをオフにしたF1™カーに乗り込み、事故を起こさずにサーキットを走行させようとするようなものです。 たとえば、ジュニパーのエクスペリエンスファーストネットワーキングアプ���ーチをインテントベースネットワーク構築の長年の課題に応用すると、状況は一夜にして一変します。重要なのは機能だけではありません。共通のプラットフォームを基盤にしてこれらの機能を組み合わせたことが、ジュニパーのソリューションを際立たせています。 ネットワークサービスを正しい仕様のとおりに完璧に導入できるとしたらどうでしょうか。つまり、F1のピットと同じように変更を迅速に行い、条件の変更に応じてサービス提供をリアルタイムで推進し、ユーザーが気づく前に問題を回避することができるとしたらどうでしょうか。次のようなことを想像してみてください。 数週間または数か月を要していたサービスインスタンス化の所要時間を数時間に短縮 主要なネットワーク停止の人的エラーに起因する45%の大半を回避 未検知の問題の60%を顧客から報告が出される前に排除[2] イノベーションを推進するインテントの潜在能力 今日ではネットワークは極めて多様に構成できますが、それはまったく同じサービスの設計方法が無数に存在するということです。これは問題といえます。サービスの作り直し、変更、トラブルシューティングの際に、まず設計方法を知る必要があるためです。多くの場合、この知識は数人のエキスパートの頭の中にしまわれています。モデルベースのサービスでは、このような専門知識を解放し、標準モデルでコード化されています。そのため、エキスパートは価値の創造とユーザーエクスペリエンスの向上に集中できます。 主要な3つの機能を1つの固有のソリューションに統合することで、俊敏性、パフォーマンス、効率性が向上 こうしたメリットは、3つの主要な構成要素を独自に組み合わせることで得られます。その構成要素は、単一のAIネイティブネットワーキングプラットフォームからJuniper Paragonによってのみ提供されます。その3つの要素とは、柔軟性の高いモデルベースのインテント設計、自動化されたプロビジョニング/検証/アクティブアシュアランス、および統合されたクローズドループ自動化です。 インテントによる俊敏性の推進（Day 0）：俊敏性と将来性を考慮した柔軟性の高いモデルベースのインテント設計です。数か月を要するカスタマイズプロジェクトが不要になります。 ジュニパーのソリューションには、L3VPN、L2VPNなど、標準に沿った検証済みサービスモデル[3]が付属しており、指定されたビジネスインテントの遂行に必要なネットワークリソースと構成を決定して割り当てることができます。このため、従来は数か月を要していたサービス設計を数時間で完了することができ、しかも完全に反復可能なため、人の介入は一切必要ありません。 ビジネスインテント（求められているロケーション、スピード、スループット、遅延、信頼性など）に限らず、Juniper Paragonはその他のあらゆる機能を提供します。使用可能なリソースの特定や、必要とされる構成、検証テスト、パフォーマンスモニタリングルーチンの定義を行います。 これらのモデルの設定とカスタマイズを自分で行うことで、独自のビジネス目標を満たすようにサービスを調整できます。あるいは、独自のサービスモデルを構築することもできます。モデルベース設計自体から論理的に分離された、基盤となるオーケストレーションエンジンのカスタマイズにコストと時間をかける必要はありません。 サービスは稼働するとインベントリの一部になります。変更のたびに作業を繰り返す必要はなく、インスタンスを取り出して必要なパラメーターを調整するだけで終了です。変更と変更者に関して完全な監査証跡が得られるため、ラップトップを開いてサービス変更の記録を探す必要はありません。 インテントによるパフォーマンスの推進（Day 1）：
「3」はマジックナンバー！ Gartnerの2024年度「Gartner Magic Quadrant for Indoor Location Services」で、ジュニパーネットワークスが3回連続でリーダーの1社に位置づけられたことをお知らせいたします。この評価は、「ビジョンの完全性」および「実行能力」に対してGartnerが定めた基準に基づくものです。 歴史的に見て3という数字には特別な意味があり、常に「公認」という意味を強力に示す数字と考えます。当社にとって今年の評価は特に喜ばしいものです。ジュニパーの長年の懸命な取り組みや絶え間ないイノベーション、優れたデジタルエクスペリエンスをお客様に届ける能力が真に実証されたと信じています。 このMagic Quadrantでリーダーに位置づけられたことは、1つの明白な事実を示していると私たちは確信しています。それは、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が、事業部門の屋内位置情報を利用するユーザーとネットワークのITニーズの両方にとって不可欠な機能を提供しているということです。また、ジュニパーが2024年度「Gartner Magic Quadrant for Enterprise Wired & Wireless LAN Infrastructure」でもリーダーの1社に位置づけられたという事実は、ネットワーキングに対するジュニパーのエクスペリエンスファーストのアプローチが、セキュアな接続性や実用的なインサイトだけでなく、市場で求められる急増する価値を提供しているということの証明であると考えられます。ジュニパーネットワークスは、2024年度の「Magic Quadrant for Indoor Location Services」と2024年度の「Magic Quadrant for Enterprise Wired and
貴社はネットワークの複雑さを緩和するためにAIや自動化を導入されていますか？ もし導入されていないのであれば、今がそのベストタイミングであることが最新の調査からわかります。 ESG（Enterprise Strategy Group）は最近、ネットワークインフラストラクチャ運用におけるAIOpsの現在の役割についてインサイトを得るため、米国とカナダでネットワークのAIと自動化のテクノロジーやプロセスに関わっている362人のネットワークプロフェッショナルを対象に調査を実施しました。その結果は公開されており、eBook 『ネットワークインフラストラクチャ運用におけるAIOpsの役割』でご確認いただけます。 ESGは特に、以下の点について理解を深めようとしました。 成熟したAIOpsが最新のネットワーク環境を管理する企業の能力に与える影響 ネットワーク環境におけるAI（人工知能）やML（機械学習）と自動化の現在の導入レベルとユースケース AIの導入と成熟度のさまざまな段階で、企業が得るメリット インサイト#1：AIOpsは着実に普及している ネットワーク運用のためのAI、つまりAIOpsは、あらゆる規模の企業に浸透しつつあります。このような企業は、ネットワーク環境でAIを活用するプロセス数が増えていると回答しています。この調査により、特定の企業がAIを導入してからの期間の長さと、活用しているプロセス数の間に直接的な相関関係があることが判明しました。 3年以上AIを使用している企業の半数以上が、41%以上のプロセスでAIを活用している ジュニパーのお客様は現在、Juniper MistソリューションでAIOpsのメリットを得ることができます。すなわち、このソリューションではお客様独自のネットワーク環境について学習が行われるため、ネットワーク運用を効率化できます。 インサイト#2：完全に自動化された修復が増えている AIによるインテリジェンスは、アラートを提供するために使用することもできますが、推奨ソリューションの提供や自動修正の直接的な推進に使用されるほうが、企業にとって大きな価値となります。 ESGの調査結果を見ると、自動化やAIの環境が成熟している企業は完全自動化の段階にある傾向が高く、そのテクノロジーに対する満足度が高まり、文化的なハードルの克服とその価値の認識が進んでいることがわかります。 33%は、ネットワークAIおよび自動化ソフトウェアをアラートに使用しているが、分析や是正措置は完全に手動制御のままである 38%は、同ソフトウェアをアラートや推奨エンジンとして使用しているが、推奨事項の実装や実行は自力で対処している 回答者の29%は、完全に自動化された自律的な形でネットワークAIおよび自動化のソフトウェアを活用することは良いことだと考えている 説明可能なAI（XAI）の信頼性と透明性により、企業は完全自立型のAIを安心して導入できるようになってきています。 インサイト#3：ネットワークAIの導入は広範なユースケースに及んでいる 企業はますます、AIを活用してネットワークとセキュリティの両方で迅速に異常を特定し、自動的にとまではいかなくても事前対応で対処ができるようになっています。その他にも、ネットワークの計画、保守、拡張などのユースケースで役立てられています。さらに、AIと自動化の使用により、次第に自己修復型ネットワークが可能になり始めています。 ネットワーク環境でのAIの推進要因となっているユースケースを、回答者の割合別に示します。 40% – ネットワークパフォーマンスの最適化 38% –
絶えず変化する高等教育機関におけるAI（人工知能）を取り巻く状況の中、ワイオミング大学はAIのイノベーションの最前線での活動を続けています。最先端のテクノロジーと、ジュニパーネットワークスのデータセンターファブリックを活用したAIクラスターを立ち上げ、NVIDIAのGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）の相互接続によって研究と発見のペースを加速させています。 AIクラスターは、従来のデータセンターとは異なります。最終出力を支えるエンジンはやはりコンピューティングリソースですが、大半のAIデータセンターで利用されているのはGPUであって、より一般的なCPU（中央処理装置）ではありません。NVIDIAの超高速のGPUは市場をリードしています。しかし、AIトレーニングでは超並列処理の問題があり、いかにワークロードを分割して分散されたGPUサーバーに送信するかが重要です。そのため、効率的で経済的なプロセスのためにネットワークが不可欠です。 新しいクラスターの設計に際し、同大学は、コンピューティングリソースの相互接続においてRoCE v2（RDMA over converged Ethernet version 2）に主要な役割を与えることを決定しました。新しいAIクラスターなどの高性能コンピューティング環境では、ジュニパーのAIクラスターエンジニアと相談したうえで、ジュニパーのQFXシリーズイーサネットスイッチを採用することに決めました。信頼性に優れていることがその理由です。QFXシリーズスイッチは、AIアプリケーション固有の特性を処理するための輻輳管理、ロードバランシングや高帯域幅に最適化されたRoCE v2をサポートしています。加えて、AIクラスターのノード間の通信をシームレスに行えるようにするため、研究者はネットワークのボトルネックやGPU使用率に気を取られることなく、AIの境界を押し広げる作業に集中できるようになります。 ジュニパーのQFXファブリックによるAI革命の推進 ワイオミング大学のAIクラスターの心臓部であるNVIDIA H100 GPUは、比類のない計算能力と効率性を発揮します。このGPUのおかげで大学の研究者は、ディープラーニングアルゴリズムの高速化やデータ分析作業に要する時間の短縮など、複雑なAIの課題に取り組み、卓越した実績を上げて拡張を進め、最終的には優れたユーザーエクスペリエンスを実現しています。 「ジュニパーはワイオミング大学との協業を素晴らしいことだと考えています。AIのイノベーションを前進させ、世界中の組織にとってAIデータセンターの導入が簡単かつ迅速で経済的なものになるようにすることを目指しています」と、ジュニパーネットワークスのデータセンター製品担当GVP、マンスール・カラムは述べています。 ジュニパーは、インテントベースネットワーク構築、AIOps、800 Gbイーサネットにより、お客様のAIデータセンターネットワークのライフサイクル全体の管理をサポートします。イーサネットやジュニパーのApstraデータセンターファブリック自動化ソフトウェアなどのオープンテクノロジーは、ベンダーロックインを解消し、業界のエコシステムを活用したコストの引き下げやイノベーションの推進を実現し、AIトレーニング、推論、ストレージ、管理ネットワークの全体で共通のネットワーク運用を行うことを可能にします。厳密に事前テストを実施したValidated Design（検証済み設計）では、お客様が安全なデータセンターインフラストラクチャを独自に展開するための、エンドツーエンドのブループリントを得ることができます。詳細については、AIデータセンターソリューションについての弊社Webサイトをご覧ください。