「ここが危ないから治しておいて」と、ネットワークの運用を担当するオペレーターにAIが指示を出す。そんな未来が間もなくやってくる。
人手では特定が困難な障害原因を、AIを使って見つけ出すための技術開発が進んでいるからだ。
ネットワークの仮想化が進展するなか、帯域の拡張や設定変更、経路制御等の運用作業の自動化が進んでいる。また、クラウド／サーバーの設定自動化ツールと連動して、アプリケーション側が求める要件に応じた仮想ネットワークを自動生成するといった運用も現実のものになっている。
その一方で、新たな問題となっているのが故障対応の複雑化だ。「ネットワークの仮想化が進むと、機器の故障や輻輳といった、性能を劣化させるリスク要因が複雑化する」と話すのは、NTTネットワーク基盤技術研究所で通信トラヒック品質プロジェクト トラヒックエンジニアリンググループの主幹研究員 グループリーダを務める川原亮一氏だ。
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| NTTネットワーク基盤技術研究所 企画部長 通信トラヒック品質プロジェクトマネージャの髙橋玲氏（右）と、通信トラヒック品質プロジェクト・トラヒックエンジニアリンググループ 主幹研究員 グループリーダの川原亮一氏 |
故障ポイントがわからない!?ハードウェアとソフトウェアが一体化していた従来の環境とは異なり、仮想環境では1つのハードウェア上に複数のネットワーク機能が稼働する。ネットワーク構成は複雑化し、性能劣化を引き起こしている要因を検知・特定することも困難になる。
その結果、今までのような、ネットワーク機器が発するアラームを受けて、つまり故障や輻輳が発生してから「駆けつけ保守によって対処する運用手法には限界が生じる」と川原氏は指摘する。
そこで、川原氏のグループで研究が進められているのが、故障を事前予防する「プロアクティブ制御型ネットワーク」だ。AI・機械学習技術を駆使して、人では検知するのが難しい潜在的な性能劣化リスクや需要の変動を早期あるいは予見的に検知。それにより、事前に機器交換や経路制御を行えるようにして、常にユーザーの体感品質を維持することを目指している。
