機械学習（ML）と人工知能（AI）がSD-WANのキーテクノロジーである理由
ユーザーをアプリケーションにセキュアに接続するためのテクノロジーの進化スピードと、トラフィックパターンの急速な変化を考慮すると、SD-WAN は後れを取らないことが要件となります。異常なネットワーク動作がエンドユーザーに影響を及ぼす前に自動的に検出・分析するためには、常に新しいツールを開発し、デプロイする必要があります。ネットワークの問題がユーザーに影響を与える前に緩和し、防止するためには、ネットワークの専門家はこれらのツールをいち早く理解し、採用する必要があります。
機械学習（ML ）は、デプロイメントの時間を短縮し、ネットワークの問題をより効果的に管理し、常に新しい状況に自動的に適応するのに役立ちます。
人工知能（AI）と機械学習は現在、セキュリティなど幅広いユースケースで生産現場で使用されています。ITオペレーションに急速に浸透し、人間とテクノロジーとの関わり方を大きく変え、より積極的で自動化されたアプローチを提供しています。
ヒューマンエラーは、予定外のネットワークダウンタイムの最も一般的な原因の一つです。自動化によってヒューマンエラーはなくなりますが、人間が最終的な判断を下すのであれば、すべてのミスがなくなるわけではありません。さらに、広域ネットワーク（WAN）の問題のトラブルシューティングは、これまで面倒で時間がかかり、管理者は無数のログファイルやアラートに目を通す必要がありました。ネットワークの問題の原因を特定し、それを解決するために必要な時間は、ネットワークの総所有コストに大きく影響します。レガシーな Software-Defined WAN (SD-WAN) ソリューションは一元的なネットワーク管理を提供し、管理者が問題をより迅速に特定するのに役立ちますが、次世代 SD-WAN に見られる ML ベースの機能は、問題が発生する前にそれを予測することができます。MLベースの機能を備えた今日の 次世代SD-WANソリューションは 、人為的な介入よりもはるかに迅速に環境の変化に適応します。
人工知能と機械学習がSD-WANソリューションに組み込まれると、ネットワークは大規模なデータ処理だけでなく、ネットワークとアプリケーションのパフォーマンスをより深く理解できるようになります。基本的に、ネットワークはよりスマートになります。自動化、機械学習、人工知能を組み合わせることで、自己修復、自己駆動型ネットワーク、つまり最小限の人間の介入で監視、分析、修正、調整ができるネットワークが実現します。
MLベースの自律型SD-WAN機能トップ3
MLベースの機能を備えた 次世代SD-WAN ソリューションは、3つの主要な利点を提供することで、ネットワーク運用を簡素化し、パフォーマンスを向上させます：
- ネットワークを正確に可視化し、ネットワークとアプリケーションのパフォーマンスをより深く理解します。これは、問題が発生したときに解決するための鍵となります。
- さまざまなイベントがネットワーク、アプリケーション・パフォーマンス、セキュリティにどのような影響を与えるかを分析し、インテリジェントなアラートとネットワーク変更の推奨を含むスマートな分析。
- キャパシティプランニングを簡単にする自動統計分析。
SD-WANが継続的に広く採用されるにつれて、将来的には機械学習の利用があらゆるユースケースに拡大し、ブランチ接続から自動化された運用へと焦点が移っていくはずです。これにより、運用コストを削減しながら、卓越したパフォーマンス、可用性と柔軟性の高い帯域幅、豊富なデータと分析が期待できる新時代が到来します。
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