データセンターの未来を変える自動化

自動化されたデータセンターは、ネットワークリソースとストレージリソースの両方のプロビジョニング作業を大幅に軽減します。

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自動化は、IT担当者が複雑で戦略的な業務のワークフローとプロセスを管理・監視するのに役立ちます。

新技術は従来のデータセンターを破壊的変革し、その進化を劇的に促進しています。つまり、組織全体のITチームはこれらの新技術に注目し、過度に複雑化したネットワークインフラを簡素化し、単一のコンソールから支社を遠隔管理するために自動化に目を向けています。データセンターの運用効率と信頼性向上は、ネットワーク上の全デバイスへの遠隔アクセスと管理をより優れたツールで実現するため、あらゆる企業の日常業務継続性にとって極めて重要です。

自動化はIT担当者が複雑かつ戦略的な業務のワークフローとプロセスを管理・監視するのを支援します。データセンターにおける自動化の機会は、単なる仮想化環境を超えた領域にまで広がっています。データセンターにおける自動化は、物理デバイスと論理デバイスのリアルタイム状態を追跡します。さらに、展開時間の短縮、人的ミスの削減、運用経費（OpEx）と資本支出（CapEx）の抑制・低減を促進します。より重要なのは、これらの新技術がネットワーク上の全デバイスへのリモートアクセスと管理をより優れたツールで実現するため、企業は迅速に定量化可能な投資利益率（ROI）を達成できる点です。

自動化すべき理由

お分かりでしょうが、ネットワーク自動化は容易ではありません。なぜなら、全く同じネットワークは二つとないからです。多くのネットワークは、時間の経過とともに進化するネットワークのニーズに対応するため、既存システムを継ぎ接ぎし、積み重ねて構築されたレガシーシステムで構成されています。そのため、万能ツールはほぼ不可能に思えます。ITプロフェッショナルは、一から全てをコーディングするか、ベンダーの既存ツールを活用するか、自組織に合ったソリューションを構築することで自動化を実現してきました。

インフラが拡大し、企業がハイブリッド型ITインフラ（オンプレミスとオフプレミスクラウドの両方）に移行するにつれ、管理はより複雑で高コストになっています。複数の独自技術、市販技術、ベンダー、レガシーシステムが混在する中、この課題は困難に思えるかもしれません。

従来のデータセンターでは、複数ベンダーの多様なデバイスを管理するために多大な労力が必要であり、各デバイスへのアクセスと制御に異なるツールを使用することを意味します。自動化されたデータセンターでは、ネットワークリソースとストレージリソースの両方のプロビジョニング作業の大部分が軽減されます。

	コスト削減—インフラ全体の複雑性を低減することで効率性を向上させ、導入時間を短縮
	事業継続性の強化—支店や地域を問わず一貫性のある高水準のサービスを提供するとともに、障害を事前に検知
	ネットワーク可視性の向上と制御強化—ネットワークの可視性を高め、ネットワークのニーズに適応
	ビジネスアジリティの向上—新規アプリケーションやサービスの展開ライフサイクル維持に時間を要するため、市場投入までの時間を短縮
	コンプライアンスの確保—標準的な展開手法を採用することで最終製品のばらつきを最小限に抑制。ポリシー管理の統一化

ガートナー「ボックスハグの終焉：ネットワークベンダーはNetOpsイノベーションを推進し、存在意義を維持すべき」
ガートナー「NetOps 2.0：デジタルビジネス時代において存在意義を維持するには、ネットワーク自動化と分析の採用が不可欠」
クラウドエッジコンピューティング：データセンターを超えて – OpenStack

自律型ネットワークは、人間の介入をほとんど、あるいは全く必要としない観察、分析、改善の継続的なサイクルを描いています（『クラウドエッジコンピューティング：データセンターを超えて – OpenStack』）。これにより、ネットワークの一貫性、効率性、セキュリティ、アクセス性、速度が向上します。また、ITプロフェッショナルがネットワークの最適化や将来の計画立案により多くの時間を割けるようになることも約束します。自動化により、機能は人間よりも迅速かつ正確に動作します。例えば、負荷分散やプロビジョニング機能はネットワーク需要にリアルタイムで対応できます。

自動化する前に手動プロセスを最適化し、非効率なプロセスを自動化しないようにする。

自動化すべき対象

自動化導入における最大の課題——特に導入初期段階にある組織にとって——は、技術選択肢の圧倒的な多さです。課題は方向性を見極めることだけでなく、その実現方法にもあります。

では、ネットワーク自動化をどのように導入すべきでしょうか？

焦点は、ビジネス価値とエンドユーザー体験を最も向上させるタスクやプロセスに置くべきです。組織にとって最も問題を引き起こしている要素の自動化を検討してください。ネットワーク自動化の利点を最大限に活用し、アジャイルな運用を完全に実現するために、プロセスとガバナンスを見直しましょう。

既存データセンター内のネットワークコンポーネントと構成、多様なワークロード、様々な依存関係、最も時間と手間がかかりエラーが発生しやすい作業をリストアップすることから始めましょう。自動化する前に手動プロセスを最適化し、非効率なプロセスを自動化しないように注意してください。

ニッチな問題や非反復的な問題を含め、可能な限りすべてを自動化しましょう。例えば：

• タスクのスケジュール設定と監視
• サーバー、ノード、およびそれらの構成に関するインサイト
• パッチ適用、更新、およびレポート作成

自己修復システムによるイベント検知を目指します。システムが自己修復できない場合、通知を設定して調査を促せます。例えば、BGPパスワードが不正な場合にサポートリクエストを開始したり、パケット損失によるサービス劣化が深刻な場合にトランジットプロバイダーへメールを送信したりします。自己修復システムは必要な変更にも適用されます。

自動化導入における最大の課題は、技術選択肢の圧倒的な多さである

自動化に貢献する技術

オンプレミスデータセンターの自動化はベンダー依存を解消し、動的なシステムと追加のセキュリティ層を提供します。適切な技術を活用することで、データセンターはサーバー運用を容易に標準化、統合、自動化できます。適切なプラットフォームは、ITタスク・プロセス・運用管理に必要な日常的な管理業務の自動化を促進します。

ソフトウェア定義ネットワーク（SDN）
ソフトウェア定義ネットワーク（SDN）は、転送ハードウェアと制御決定を分離することでネットワーク管理を簡素化し、イノベーションを可能にします。従来のCLIインターフェースの必要性を低減し、インフラストラクチャ層の全機器に対してより直感的な単一インターフェースを提供します。

プログラマブルネットワークの将来に関する調査によれば、SDNの主たる理念は、ソフトウェア開発者がストレージやコンピューティングリソースと同様にネットワークリソースを活用できるようにすることです。SDNでは、ネットワークインテリジェンスはソフトウェアベースのコントローラー（制御プレーン）に論理的に集中化され、ネットワークデバイスはオープンインターフェースを通じてプログラム可能な単純なパケット転送装置（データプレーン）となります。

EDGE CLOUD
自動化はエッジクラウドインフラの運用において重要な役割を果たします。エッジクラウドはデータセンターリソースの拡張であり、制御プレーンとデータプレーンが分離されているため、トラフィックは生成された場所に近い場所で処理されます。処理機能の一部または全てをデータ収集ポイントやユーザー、あるいはその両方に近い場所に移動させることで、クラウドコンピューティングはアプリケーションの遅延を最小化し、分散サイトの影響を軽減します。

現在、クラウドインフラはIoT（モノのインターネット）やAR/VR（拡張現実/仮想現実）といった遅延に敏感なアプリケーションをサポートしています。OpenStackやKubernetesといったツールはワークロードのパフォーマンスとサービスチェイニングを最適化します。SDNプラットフォームはエッジクラウドのポリシーと制御を提供し、仮想ルーターによって接続性とサービスチェイニングのためのネットワークをエッジまで拡張します。

クラウドインフラはサービス性能を向上させ、輸送コストを削減します。これは、かつて集中型データセンターに存在した機能が、支店などの「エッジ」ロケーションに分散されるためです。つまり、システムがアプリケーションを実行する最適な場所を決定するのです。

AI/ML
日常的なネットワーク運用において人工知能（AI）と機械学習（ML）を採用する動機には、複雑性の増大が挙げられる。基盤技術の成熟度が進み、手動プロセスの適用と拡張に伴う課題が増大しているため、ネットワーク管理においてAIとMLは極めて重要となっています。

AI/ML技術はトラフィック容量と使用傾向を予測し、障害発生時には自動スケーリングと自己修復を実行します。これらの機械知能技術は、クロスドメインのアラームをパターンに照らしてインテリジェントにグループ化し、単なる相関ではなくインシデントの検出、対策の提案、修復の開始、最終的な根本原因の特定を行います。ネットワーク管理はほぼ自律的な運用へと進化し、差し迫った障害状態を予測して是正措置を実行します。

AIとMLは、設定、トラブルシューティング、問題修正を含むネットワーク運用全体の自動化能力を強化しています。AIとMLは運用の簡素化、コスト削減、新たな知見の提供を目指しています。AIはネットワーク障害を発生前に特定し、低品質なネットワークストリームの根本原因を診断して問題の発生源（基幹回線かサービスプロバイダーのネットワークか）を特定できます。AIはネットワーク輻輳の解決、帯域幅の割り当て、ネットワーク利用率不足の修正、そしてより高いネットワークパフォーマンスの実現が可能です。

WI-FI 6と5G
Wi-Fi6と5Gは、より多くのデバイスを無線で確実に接続する機会を提供します。これは、製造自動化、医療、エネルギー、その他多くの産業で使用されるミッションクリティカルなIoTデバイスにとって不可欠です。無線トラフィックは有線ネットワークに集約されるため、有線ネットワークも進化する必要があります。マルチギガビットイーサネットがアクセス層に導入されることで、集約層およびコア層における帯域幅の需要はさらに高まっています。

Wi-Fi6は接続性の強化により、ネットワーク全体での統一運用と広範なセグメンテーションを実現します。高密度な公共・私有環境向けに設計されたWi-Fi 6は、帯域幅を頻繁に切り替えるアプリケーションを利用するIoT展開や支社拠点において有益と見込まれます。ネットワーク全体を管理・運用し、自動化でポリシーを適用し、計画通りに機能していることを保証するためには、インテントベースネットワーキングなどの機能を検討することが重要です。ネットワークからアプリケーション、ユーザー、デバイスに至るまで、セキュリティと分析機能を組み込むことが可能です。

適切な技術を活用することで、データセンターはサーバー運用を容易に標準化、統合、自動化できる。

ZPE SYSTEMSの革新的なアプローチが業界を変える

自動化は現代のネットワーク運用において極めて重要となっています。自動化を実現した組織は、戦略的・変革的な取り組みに注力する時間を生み出す好循環に陥る一方、自動化に失敗した組織は、システムを維持するための消火活動という悪循環にさらに深く引きずり込まれます。

ネットワーク自動化のメリットと課題を総合的に考慮した場合、ZPE SystemのNodegrid®プラットフォームは、インバンド／アウトオブバンドのコンピューティング、ネットワーク、ストレージ、電力インフラのデプロイメント、設定、アクセス制御を「Day Zero」から簡素化します。自動化の道程を進んでいる場合でも、まだ始めたばかりの場合でも、当社プラットフォームは自動化目標達成に最適な選択肢です。その理由は以下の提供価値にあります：

1. ベンダーに依存しないプラットフォームで、ITチームが生産性を向上させ、迅速な拡張性を提供しながら、ダウンタイム、トレーニング、IT管理コストを削減する統合ソリューション。
2. デバイスへの追加接続機能により、既存のツールを活用可能。
3. 標準的なx86 Linuxカーネルを搭載したプラットフォームで、既存クライアントを当社システム上で実行可能。
4. スクリプト言語（bashおよびPython）など、ネットワーク自動化に必要なツールを備えたプラットフォーム。
5. 設定不要で環境準備済みのプラットフォーム。

これらの機能により、例えば既存のスクリプトを実行したり、ルーターのプロビジョニングを当社のプラットフォームから直接自動化したりできます。

Use Case

Use Case#1

「なぜ全てのネットワーク機器で同じ接続方法を使えず、初期設定を自動化できないのか？」と考えたことはありませんか？

実は可能です。実現するには、機器をNodegridに接続するだけです。Nodegridが自動的に機器を検知し、自動化ツールに通知してデプロイプロセスを開始します。このプロセスではNodegrid経由でエンタープライズに接続し、初期設定をプッシュします。

デバイスをネットワークに接続したら、通常の自動化手法や手動設定項目を用いて、必要に応じてデバイスを管理・設定できます。データセンターで誰かがデバイスの電源を入れ、コンソールポートをNodegridに接続するだけで済みます。

クラウド展開においても、あらゆるデバイスの展開と初期設定を自動化する単一の手法が利用可能です。

例えば、デバイスに設定をプッシュした際、何らかの理由で設定が誤っており、デバイスへのネットワーク接続が失われるケースが考えられます。誤った設定がプッシュされることは決して珍しいことではありません。この時点で、コンソールポートに手動で接続して原因を特定し、修正する以外に選択肢はありません。

Use Case#2

では、変更を実行した後、コンソールポートへの第二のチャネルを使用して変更が成功したことを確認する方法を、自動化プロセスに組み込んでみてはいかがでしょうか？

課題は、どこへ向かうべきかを知るだけでなく、そこにどう到達するかにあります。このプロセスを少しでも威圧的に感じさせないため、ネットワーク自動化に向けたいくつかの簡単な手順、つまりベストプラクティスを提供します。

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