Azure for Operatorsは、ネットワーク分析ソリューションアクセラレータプログラムを導入し、データ取得と可視化の標準的なアプローチを提供し、完全なエンドツーエンドのAIオペレーション（AIOps）に向けた事業者の旅を支援します。
5Gは通信事業者にとっての変曲点です。5Gではソフトウェアとハードウェアが分離されるため、通信事業者は通信ワークロードをパブリックまたはパブリック/プライベートのハイブリッドクラウドインフラに移行することができ、これまでにない俊敏性と柔軟性を備えて優れた顧客体験を提供し、コスト効率を実現することができます。しかし、大規模な通信サービスをクラウドで実行することのメリットを最大限に享受するには、クラウド導入に伴い、クラウドベースのビッグデータとAIに支えられたネットワーク解析と自動化の包括的なアプローチが必要となります。
本日、Azure for Operatorsは、ネットワーク分析ソリューションアクセラレータプログラムを導入し、データ取得と可視化の標準的なアプローチを提供し、完全なエンドツーエンドのAIオペレーション（AIOps）に向けたオペレーターの歩みを支援します。このソリューションは、マイクロソフトがAzureを管理するために使用しているのと同じ運用手法と機能を採用し、オペレーターの分析用に特別にパッケージ化されています。当社のネットワーク分析ソリューションは、既存のAzureサービスに、通信サービス事業者向けに特別に開発された独自の機能を組み合わせたもので、ネットワークプランナーやエンジニアがパフォーマンスを可視化し、サービスの異常をトラブルシューティングできるようにするものです。
分散型クラウドネイティブ5Gネットワークには、難なく相互運用できるような個別の要素が多数追加されています。このように相互依存性が高まっているため、管理ツールや分析ツールは、もはや相対的に分離して実行することができません。このような環境でエンドツーエンドのサービスをうまく展開し、管理するには、ネットワークとホストプラットフォームのデータを多数のソースから同時に分析する能力が必要です。そうすることで、運用コストを抑え、顧客に常に最高のユーザー体験を提供しながら、オペレータは問題を反応的かつプロアクティブに診断できるようになります。
このようなサービスの規模と複雑性に伴い、ネットワーク管理は閉ループ方式で自律的に動作し、ネットワーク要素と基盤となる分散クラウドインフラの健全性に関する運用上の洞察を得て、サービスが最適に構成されていることを確認する必要があります。
Microsoft では、Azure が同様の進化を遂げたため、この旅程を理解しています。初期の頃、私たちは異種サービス間のトラブルシューティングの難しさを認識していました。これを解決するために、私たちは共通のデータ分析インフラを確立し、サービスのパフォーマンスを包括的に把握できるようにしました。その結果、エンジニアリングのオーバーヘッドを削減し、サービス品質を向上させることに成功しました。
ネットワークインサイトから始まる制御
大規模な事業者では、毎日ペタバイト単位のデータが生成されます。このため、情報を迅速に取り込み、コスト効率よく保存し、簡潔に分析して意味のある洞察を得るという課題が発生します。パブリッククラウドは、データの集約と分析を簡素化し、異常や機会を迅速に特定して対処できるため、こうした問題の解決に理想的です。Azureは、信頼できるストレージ、機械学習、ビジネスインテリジェンス、および自動化ツールのポートフォリオにより、この領域で優れています。
例えば、Azure Data Lake Storageは、通信サービスによって生成された豊富な異種ログデータを取り込み、保存することができます。データレイクは、従来のデータウェアハウスよりも、事業者が保存する必要のある膨大な速度、量、および多様な情報を扱うことに長けています。Azure Databricksを使用したレイクハウスは、データの品質と一貫性を強化するためのメディエーションレイヤーを提供します。
一度取り込まれると、Azureは、本質的に異なるプラットフォーム、ネットワーク機能、およびデバイスからのログ、トレース、遠隔測定情報、およびアラートのような他の異なるデータストリームを集約して分析するためのいくつかの標準化されたサービスを提供します。Azure Data Explorer (ADX) は、ペタバイト級の非構造化、構造化、および半構造化データ形式を迅速に取り込み、分析することができます。同様に、Power BIは、動的な可視化とAI主導の洞察の組み合わせにより、リアルタイムの分析インテリジェンスを提供します。
Azureのネットワークアナリティクスは、運用チームが根本原因の分析を加速し、キャパシティプランナーが新しいリソースの配備先を理解し、エンジニアがネットワークのパフォーマンスとサービス品質を高めることで顧客体験を向上させることを可能にします。また、Azureの分析サービスは、顧客離脱の低減と収益化の機会の増加に向けてマーケティング戦略を調整するビジネスチームを支援することができます。
当然ながら、大企業や多くのユーザーが膨大な量の潜在的な機密情報を扱っているため、このデータのガバナンス、完全性、セキュリティを保証し、役割ベースのアクセスを提供しながら、関連するコンプライアンス基準やポリシーが守られていることを確認する必要があります。マイクロソフトのPurviewは、完全に管理された集中型の統合データガバナンスサービスを提供し、そのような組織が求めるツールを実現します。Purviewは、分析ダッシュボードの重複を防ぐこともでき、即時のニーズを満たす既存のインターフェイスを迅速かつ容易に検索する方法を提供します。
インテンションベースの管理とループの解消
ネットワークの完全自動化に向けた重要なステップは、異常を特定し、致命的な障害になる前に問題を予測する能力です。既存のルールベースのシステムは、発見的アプローチに依存しており、現代のネットワークインフラ内の潜在的な問題をピンポイントで特定するために取り込まなければならないデータの量と複雑さに対応するための拡張に苦労しています。その代わりに、テラバイト単位の異種ログ、エラーメッセージ、重大度の低いセキュリティアラートに潜む問題を予測するために、ビッグデータと機械学習による推論アプローチが必要とされています。
検出から解決までのループを閉じるには、ベンダーやプラットフォームにとらわれない包括的なアプローチで、スタンドアロンネットワーク機能とエンドツーエンドサービスをプロビジョニングすることが必要です。これは、完全なエンドツーエンドサービスを可能にする要素をどこでどのようにインスタンス化するかを選択する、アプリケーション層で動作するソリューションへと発展していきます。このようなソリューションは、複数のアクセス、エッジ、コアコンピュート、クラウドのプラットフォームで動作し、サービスの要件を満たすために各コンポーネント内で適切なリソースを割り当て、構成を調整する役割を担っています。これを支えるのが、仮想マシン、Kubernetesクラスタ、データベースの継続的なガバナンスと管理を提供するAzure Arcなどのマルチクラウドおよびエッジのライフサイクル管理システムです。
