キーサイト：マシンラーニングによりアクティブ・ネットワーク・モニタリング・プラットフォームを強化 - MotorFan[モーターファン]

• 2020/02/13
• Motor Fan illustrated編集部

Hawkeyeの「outlier dashboard」は、機械学習アルゴリズムを活用して、収集されたデータを消化し、注意が必要なネットワークまたはアプリケーションの問題を特定。 このoutlier dashboardは、3つの異なるサイト、およびHTTPダウンロード時間、スピードテスト、データグラムのシーケンスに異常が検出されたことを示している。

キーサイト・テクノロジーズ・インクは、同社イクシアグループのHawkeyeアクティブ・ネットワーク・モニタリング・プラットフォームへの新しいマシンラーニング（機械学習）機能の追加を発表した。Hawkeyeへのマシンラーニング機能追加により、ユーザーはネットワークの異常を迅速に検知、特定および解決することができ、ネットワークの停止時間の短縮とアップタイムの改善につなげることができる。

　ネットワークやアプリケーションのRawデータ（未加工のデータ）が加速度的に増加していくと、ネットワーク運用チームは大量のアラートに直面する。チームがアラート対応に費やす労力を軽減し、ネットワークとアプリケーションに関する問題の解決能力を強化する必要がある。これに応じて、膨大なデータから知見を得るための革新的な方法としてマシンラーニングは登場した。調査会社ガートナーによると、2022年までには、開発された新しいエンタープライズアプリケーションの50%以上にマシンラーニングあるいは人工知能（AI）モデルが組み込まれると予測される（Machine Learning Alters the Role of the Developer、2019年10月、ガートナー）。

　同社ネットワークアプリケーションおよびセキュリティグループ（旧イクシアソリューショングループ）可視化部門のバイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーであるRecep Ozdag氏は次のように述べている。「キーサイトのHawkeyeはマシンラーニングを活用して、ネットワーク運用チームが複雑さを増していくネットワークを理解できるように支援します。ネットワーク運用チームは、未加工のパフォーマンスメトリック（測定指標）を実際のネットワークの問題と相関させるのに苦労しています。Hawkeyeの新しいマシンラーニング機能は、これらのチームに有効なバリエーションに関する知見を提供して、実際の停止、混雑状態およびアプリケーションのパフォーマンスの問題に迅速に気づくことができるようにします」

　Hawkeyeの特徴は、マシンラーニングをベースとした問題検知とカスタマイズ可能な感度基準を組み合わせた自動しきい値およびアウトライヤー（外れ値）検知機能を備えていること。この機能により、ネットワーク運用チームが混乱することなく、即座に潜在的な問題を知ることができる。アウトライヤーダッシュボードは、根本原因分析と解決に役立つ詳細を表示し、運用チームは潜在的な問題を1か所で簡単に確認することができる。

Hawkeyeは、機械学習を使用して音声アプリケーションの意味のある異常を自動的に検出する方法を示している。 ジッタ測定グラフと「自動学習」しきい値（赤色）、および異常アラートをトリガーするのに十分な範囲外の測定値が検出された期間（グラフの青色の実線部分）を確認できる。

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