ネットワーク分析とは

ネットワーク分析は、ISO（国際標準化機構）が定めた OSI（Open Systems Interconnection）モデルに基づいて動作するレイヤー 3 デバイスによって送受信されるデータ パケットを主な対象としています。レイヤー 2 デバイスは、スイッチによって制御されるデータ リンク層で動作します。レイヤー 4 デバイスは、Web サーバで使用する TCP 標準に関連しています。一方、レイヤー 3 デバイスは、ルーティング デバイスを介して I/O データ パケットを送受信します。仮想化技術に基づいて構築された Software-Defined Networking（SDN）標準と Software-Defined Data Center（SDDC）標準では、物理デバイスではなく、ソフトウェアによってレイヤー 3 機能が実現されます。その結果、「ベアメタル」ハードウェア リソースを制御するクラウド データセンター オーケストレーションに大きな可能性がもたらされました。エコシステムが拡張され、スイッチ、ルータ、ファイアウォール アプライアンスの新たな技術標準が導入されたことから、現在のネットワーク分析ソフトウェアは、レイヤー 2 ～ 4 のデバイスから同時に情報を収集し、それらを統合します。この粒度は仮想化によってさらに小さくなり、サービス メッシュのすべてのレイヤーでデータセンターのプロセスを自動化し、送受信されるデータ パケットをリアルタイムで分析することができます。

ネットワーク分析では、過去のデータに基づく手法が用いられます。ユーティリティ ソフトウェアを使用して運用データを記録し、それらのデータをログ、レポート、グラフとして表示できます。これらのレポートでは、特定のネットワークで発生したイベントを 1 時間単位、1 日単位、1 か月単位、1 年単位で確認したり、ユーザーやエンドポイント デバイスのアクティビティに基づいて確認したりできます。IP アドレスは、ルータを経由するレイヤー 3 ネットワーク アクティビティの重要な要素です。ユーザーからリクエストを受け取ると、IP アドレスに基づいて、エンドポイント間でデータ パケットが送受信されます。ほとんどのネットワーク分析では、レイヤー 3 プロセスを監視して収集した過去のデータをリファクタリングし、そこから有益なパターンを見つけたり、異常なイベントを示すデータを特定したりします。現在は Web サーバ ハードウェアの性能が向上しており、データセンター管理分野でもソフトウェア エコシステムが拡大しているため、従業員はネットワーク分析にアクセスし、クラウド アーキテクチャ全体のパケット データ フローをリアルタイムで表示できます。ネットワーク分析の重要な側面として、機械学習技術の導入が進み、工業生産、通信、e コマース、マルチメディア パブリッシングのプロセスをより高度に自動化できるようになっています。

• 予測分析：ネットワーク管理者は利用パターンを継続的に監視し、その組織に必要な帯域幅、ハードウェア、その他のサービスを予測できます。
• セキュリティの自動化：AI と機械学習を使用して I/O データ パケットの送受信をリアルタイムでスキャンし、着信したリクエストに対して既知のセキュリティ エクスプロイト、ウイルス、マルウェアを照合します。ハッキングやパスワード クラッキングに対しては、セキュリティを自動化することで、不正なリクエストを繰り返しネットワークに送信しているユーザーを IP に基づいてブロックできます。自動化されたウイルス対策スキャンでは、マルウェア、ワーム、ウイルス、ランサムウェアを人手を介さずに検知し、隔離できます。何百万もの仮想マシンやコンテナを同時に実行しているデータセンターでは、ネットワーク分析を実行するにあたり、自動化されたウイルス対策とセキュリティ スキャンを使用することが重要です。
• 診断：輻輳、不正なユーザー アクティビティ、セキュリティ上の脅威、デバイスの故障など、ネットワークでなんらかの問題が発生した場合、システム管理者は、その状況を診断して原因を突き止め、修復する必要があります。ネットワーク分析にはデータセンター運用の健全性チェックも含まれており、接続しているリソースの運用状況を確認できます。アプリケーション中心のインフラストラクチャでは、管理者はネットワーク診断を拡張して粒度を小さくし、実行しているソフトウェア プロセスを監視できます。管理者はストリーミング テレメトリを使用し、特定のアプリケーション、デバイス、ユーザーについて、ネットワーク上でのデータ パケットの送受信を最適化します。その際、IP アドレスに基づき、優先ルーティングとハブ アプライアンスを介して最適化されます。エッジ サーバの IoT デバイスにもネットワーク分析を適用し、小売製品のサービス要求に自動的に応じたり、ファームウェアを自動的にアップグレードしたりしています。
• リソースの割り当て：複雑な組織では、日々の運用や製造施設におけるスイッチ、ルータ、ハブ、帯域幅のニーズを正確に予測するためのネットワーク分析が重要な役割を果たします。
• ネットワーク分析：管理者が、クラウド アーキテクチャの過去のアクティビティまたはリアルタイムのアクティビティの概要を確認できます。

• ビジネス プロセスの最適化：会社の経営陣、購買/調達担当者、ネットワーク分析責任者が連携し、IT 運用のセキュリティ強化と効率向上を図ることで、ビジネス プロセスを最適化できます。
• パフォーマンスを監視して予測精度を向上：ネットワーク分析は、管理者にパフォーマンス監視ツールを提供します。過去の利用パターンを把握することで、データセンターの今後の要件を満たすために必要なインフラストラクチャ リソースを正確に予測できます。
• セキュリティの向上：ネットワーク分析を使用し、送受信されるデータ パケットをリアルタイムでスキャンすれば、クラウド リソースや接続デバイスのセキュリティが大幅に向上します。I/O データ パケットのリソース消費サイズが IP アドレスごとに記録され、アクティビティの急増が自動的に検知されるため、不正侵入、マルウェア、感染したデバイスをすぐに特定できます。
• セキュリティ上の脅威を迅速に検知：ネットワーク分析により、セキュリティ上の脅威をすみやかに検知できます。これはハッキング攻撃を受けたとき、社内インフラストラクチャの被害拡大を防ぐ重要な機能です。SNMP および Windows Management Instrumentation（WMI）のデータ フィルタリングを使用して接続デバイスの状態を表示できるため、管理者やセキュリティ対策システムは、ネットワークの問題をより詳細に診断し、短時間で修復できます。
• KPI トラッキング：VMware の KPI Workflow Manager は主要パフォーマンス指標（KPI）を分析し、その結果を統合ネットワーク管理パネルとして管理者に提示します。この機能を使用すると、多数の仮想マシンで構成された複雑なクラウド ネットワークのレポート作成やアラート プロセスを簡素化できます。KPI トラッキングは、多数のアプリケーションを使用する金融、マスメディア、製造、ヘルスケア、通信などの業界で役立ちます。さらに、カスタマイズすることで、データセンター全体の自動化レベルを高めることができます。
• リアルタイム ストリーミング分析を「ビッグデータ」要件に適用：VMware Smart Experience はネットワーク分析ツールです。KPI Workflow Designer と Manager に加え、通信業界専用の一連のプラグインが備わっており、通信会社が運用しているすべてのパケットについて、現時点での状況と過去の状況を把握できます。リアルタイム ストリーミング分析を「ビッグデータ」要件に適用すれば、IP アドレスを使用し、地域別マーケティングを国際規模で展開したり、金融取引の詐欺防止を強化したりできます。AI や機械学習を統合し、予測エンジンを使用して対応型コンテンツ モデルを構築すれば、ブランド サポートをカスタマイズしたり、一人ひとりの顧客に適した製品/メディアをレコメンドするなど、e コマース アプリケーションで独自のカスタマー エクスペリエンスを提供できます。