Selector Foundryのご紹介
ウェビナー:Agentic AIによるNetOps
Selector Foundryのご紹介
アラートノイズを削減
RCAを高速化
インシデントを削減
個々のツールが捉えるのは、全体の一部です。Selectorは全体像を把握し、対処まで実行します。
Selector Foundryがスマートアラートから根本原因を特定します。02:40に調査を行い、専門エージェントと連携して対処方法を提示します。その後、復旧を確認しながら、同じ変更が他の2台のルーターでも適用待ちであることを示し、承認を待ちます。
Selectorは既存のツールとインフラストラクチャからあらゆるシグナルを収集し、正規化と相関分析によって一つのモデルに統合します。必要なときにすぐ活用できる、信頼できる共通の情報源です。
図:Selectorのエージェント実行環境。RosettaはLoom、TicketMaster、Artist、Herald、Sculptorの5つのエージェントを呼び出します。実行環境は、コラボレーション、ナレッジ、データハイパーバイザー、収集の4つのサービスすべてに接続します。生のテレメトリ、ネットワーク・クラウド・インフラ、既存のツールや外部連携からのデータは、すべて収集サービスに取り込まれます。この例では、3つのアラートクラスターにまたがる1,412件のシグナルを、edge-rtr-3で発生した一つのエピソードに集約し、根本原因を機器の再起動と特定しています。
すべてのサービスに接続
Rosetta → Loom ・このインシデントに関連するシグナルを取得します。
いつものツールにインサイトを。
リンク障害 → BGPセッションのフラッピング。
Teams · ServiceNow · PagerDuty · Jira
機器の 再起動→リンク 障害→BGP セッション フラッピング
共通の識別情報に統一。
多様なソース・収集間隔に対応。
相関分析によって大量のノイズを一つのインシデントに集約し、推定される根本原因と影響範囲を特定して、対処方法を提案します。担当者に通知が届く前に分析を完了し、普段使っているツールに結果を届けます。
共通のコンテキストを共有する、専門エージェントのチーム。
Rosettaに自然言語で質問するだけで、ハイブリッドネットワークの現在の状態を一か所で把握できます。
製品デモ:Rosettaのチャットで「拠点ルーターのレポートを作成してください」と質問すると、物理インフラエージェントが回答します。get_network_device_inventoryを2回、get_facility_opstateを1回呼び出し、拠点ルーターのインベントリレポートを返します。シアトル、ダラス、シカゴ、ニューヨーク、ロサンゼルス、マイアミ、デンバーの7つの地域ハブで35台の拠点ルーターを監視しており、地域、拠点、機器名、IPアドレスの一覧を表示します。
Selectorが継続的に監視し、重要なシグナルを、その理由が分かるコンテキストとともに提示します。
製品デモ:Rosettaのチャットで「これらの中に異常のあるルーターはありますか?」と質問すると、合成監視で拠点ルーターの健全性と到達性を確認します。大半は正常で到達可能ですが、デンバー地域の拠点ルーター5台すべてに現在到達できません。対象はアルバカーキ、ビリングス、コロラドスプリングス、ウィチタ、ソルトレイクシティです。その他の地域の拠点ルーターは正常に稼働しています。
RosettaがLoomを呼び出し、散在するシグナルを一つのインシデントにまとめ、根本原因を明らかにします。
製品デモ:Rosettaのチャットで「現在対応中のインシデントを表示してください」と質問すると、インシデント一覧が表示されます。続いて「アッシュバーンのインシデントを詳しく調査してください」と依頼すると、インシデント分析ツールがS2INC-EQ-ASH1-EDGE01を調査します。変更チケットCHG0048271「BGP収束の最適化と監視の追加」による構成変更がEQ-ASH1-EDGE01のコントロールプレーンを不安定にしたことを推定原因として示し、到達性に影響を受けた10か所の地域拠点、影響範囲、タイムライン、根拠、推奨される対処を表示します。
何が変わったのかを正確に把握し、対処を適用する前に、現在の状態に照らして妥当性を検証します。
製品デモ:Rosettaのチャットで「構成内で問題を引き起こしている行を表示してください」と依頼すると、変更チケットCHG0048271でEQ-ASH1-EDGE01に加えられた変更を表示します。標準構成からの逸脱は、毎時実行されるBGP-ROUTE-REFRESH EEMアプレットの追加、10個すべての拠点インターフェースからのBFD削除、BGPタイマーの10 30から3 9への短縮、maximum-prefix上限の1000から50への引き下げ、グレースフルリスタートの無効化の5点です。それぞれを構成差分で示します。次に修正版ファイルEQ-ASH1-EDGE01_good_config.txtを添付し、「構成を修正しました。これで上記の問題をすべて解消できますか?」と質問すると、4つの確認項目をすべて満たし、コントロールプレーンの不安定化を解消できることを確認します。
設定した制御ルールに従って対処を適用し、復旧を確認して、一連の対応を完了します。
製品デモ:Rosettaのチャットで3往復のやり取りを行います。まず「構成をアップロードしました。もう一度分析して、準拠した状態に戻っているか確認してください」と依頼すると、CHG0048271の対処後、EQ-ASH1-EDGE01は運用上正常な状態に戻ったことを確認します。EEMアプレットは削除され、BFD、BGPタイマー、プレフィックス上限、グレースフルリスタートは標準構成に復元されており、残る差分は構成ヘッダーのタイムスタンプだけです。次に、構成差分を監視してチームにSlackで通知するイベント駆動型エージェントの設定を依頼すると、登録済みエージェントと、確認用の設定案を表示します。最後に「はい、この内容で問題ありません。作成してください」と承認すると、config-compliance-watcherを作成し、以後の構成変更の監視を開始します。
Selectorのエージェントは、お客様独自のデータ、自社環境、そして選択したLLM上で動作します。エージェントの構築、バージョン管理、ガバナンス統制はすべて自社内で完結できます。
確かなエビデンスに基づく回答
すべての回答は相関分析された実データに基づいています。表示された内容をクリックするだけで、根拠となるテレメトリデータや設定(コンフィグ)の差分を確認できます。
自社データと任意のLLMの活用
データが存在する自社環境内でエージェントが動作するため、外部サービスへデータが送信される心配はありません。利用するLLMも自由に選択可能です。
自社チームによる開発・バージョン管理
エージェントを自作して自社のGitリポジトリで管理し、本番適用前に過去のインシデントデータでテスト可能。既存のアクセス制御(RBAC)下で安全に運用できます。
製品デモ:Rosettaのチャットで「アッシュバーンのインシデントを詳しく調査してください」と依頼すると、インシデント分析ツールがS2INC-EQ-ASH1-EDGE01を調査します。EquinixアッシュバーンハブのルーターEQ-ASH1-EDGE01で発生した重大度P2のインシデントです。分析では、インシデントの概要、変更チケットCHG0048271「BGP収束の最適化と監視の追加」による構成変更という根本原因、5つの具体的な構成上の問題、10台の拠点ボーダールーターに及ぶ影響範囲、変更を元に戻す計画を、根拠とともに示します。その後Rosettaが、推定される原因と、到達性に影響を受けた10か所の地域拠点を回答します。
Selector Foundryは、それぞれが専用のツールと制御ルールを備え、特定の業務を担う専門エージェントで構成されています。自然言語で依頼すると、適切なエージェントが処理を引き継ぎます。
プラットフォーム全体にアクセスできる、一つのインターフェース。普段使う英語で質問すると、Rosettaがリクエストを適切なエージェントに振り分け、処理を実行します。
あらゆるシグナルを結び付け、問題の全体像を明らかにします。Loomはネットワーク全体のログ、メトリクス、イベントを相関分析し、症状だけでなく根本原因を特定します。
どのような判断をしたいのかを伝えるだけで、Artistがその問いに合ったダッシュボードをその場で作成します。BIチームの対応を待つ必要はありません。
チケットからインシデントの解決まで。TicketMasterがチケットの切り分け、情報の補強、担当先への振り分けを自動化し、ITSMシステムと連携して一連の対応を完結させます。
依頼する前に、経営層向けの報告を用意します。Heraldは、その日の運用データを分かりやすい文章で要約し、定期的に、または必要に応じて提供します。
Selectorは、ネットワーク、クラウド、インフラストラクチャ、アプリケーションのデータを相関付け、運用の全体像を一つにまとめます。チームの業務に合ったビューを作成してリアルタイムの変化を確認でき、ダッシュボードに表示された内容について、普段使う英語で質問できます。
ネットワーク、クラウド、インフラストラクチャ、アプリケーションのデータは、相関付けられた状態で集約されます。一つの画面で運用の全体像を把握できます。
WANのレジリエンスからファイアウォール、DNS、合成監視まで、チームの運用に合わせたコンソールを設計できます。クエリ言語は不要です。
どのダッシュボードにも自然言語で質問できます。Selectorが表示内容と注意すべき点を文章で要約します。
GartnerによるAgentic NetOpsソフトウェアに関する最新レポートをお読みいただき、市場がどのように進化しているのか、どのような機能が最も重要なのか、そしてこの新興市場においてSelectorが「Representative Vendor(代表的ベンダー)」として評価されている理由をご確認ください。
Selectorは、グローバル企業の全ネットワークドメインにおけるMTTRの短縮、可視性の統合、高レジリエンスシステムの構築を支援します。
大手金融情報・分析企業はSelectorと連携し、アラートの品質向上、テレメトリソースの統合、複雑な環境全体における運用の可視性強化を実現しました。
世界的なデータセンタープロバイダーはSelectorを導入し、大量のアラートを抑制しながら切り分けのワークフローを自動化し、大規模なインフラ運用におけるトラブルシューティングの負荷を軽減しました。
大手金融サービス企業はSelectorを活用し、ハイブリッド環境で複数のドメインにまたがる可視性を統合しました。チームによる手作業の調査を減らし、移行計画の確実性を高めています。
世界的な通信事業者はSelectorを活用して、コントロールプレーンとデータプレーンにまたがるネットワークの動作をモデル化し、大規模環境でのトラブルシューティングの迅速化と運用の可視性向上を実現しました。
文句なしの素晴らしいベンダーです。ネットワーク監視と分析へのアプローチがとにかく斬新で、他にはありません。自信を持ってお勧めできます。これからどんなことができるようになるのか、毎週のミーティングが本当に楽しみになるプラットフォームです。
Comcast社 プリンシパル・エンジニア
Selector導入前は、アプリケーションからインフラ、ネットワークに至るまで、システム全体を俯瞰する「エンドツーエンドの可視性」が不足していました。今ではあらゆる重要なデータが一つにまとまり、インシデントを未然に防ぎ、圧倒的なスピードで解決できるようになりました。サービスの安定稼働と、高い顧客満足度の維持に大きく貢献しています。
TracFone社 IT運用責任者
当社の目標は、サービスを常に稼働させ続けることです。Selectorを活用することで、システムの可用性とパフォーマンスを常時監視しています。そして、万が一異常が発生した場合には、即座に対応を実行します。
Bell社 インフラ・ソフトウェア クラウドデリバリー シニアマネージャー
Selectorは、他のプラットフォームや製品と連携するための包括的な可視性と自動化機能を提供する次世代ツールです。これにより運用チームの負荷が軽減され、インシデント管理や変更管理のプロセス向上に加え、ネットワークの課題の検知と特定をより一層強化できるようになりました。
デジタルインフラ企業
Selectorは、アラートの可視性を高め、相関分析を行い、それぞれに重要度を付与することで、運用チームのワークフローを大幅に改善しました。また、インシデントの自動起票を導入したことは、インシデントの見落としを減らし、頻発する問題の優先順位付けを行う上で極めて重要な役割を果たしており、結果としてより迅速な対応を実現しています。
デジタルインフラ企業
Selectorは、運用チームに価値あるインサイトと分析データをもたらしました。膨大なデータを分析してパターン、異常、トレンドを特定することで、運用担当者がデータに基づいた意思決定を行い、業務を最適化できるように支援します。その結果、リソース配分の改善、より適切なキャパシティプランニング、そして全体的なパフォーマンスの向上につながっています。
デジタルインフラ企業
Selectorは、当社の運用業務の自動化と効率化において極めて重要な役割を果たしています。高度な学習アルゴリズムを活用することで、インシデントをプロアクティブに検知・解決し、ダウンタイムを削減して業務への影響を最小限に抑えます。その結果、システムの可用性が向上し、生産性の向上にもつながっています。
デジタルインフラ企業
Selectorは当社の運用業務に変革をもたらし、チームの業務効率を劇的に向上させました。Selectorの導入により、運用担当者はネットワーク監視からインシデント管理に至るまで、あらゆる面で目覚ましい改善を実感しています。
デジタルインフラ企業
次世代のオブザーバビリティツールであるSelector AIは、あらゆる環境や業界でシームレスに機能するよう設計されています。ネットワークのレジリエンスを向上させ、障害を最小限に抑え、ヒューマンエラーを軽減することで、AIがもたらす変革の力を実証します。
デジタルインフラ企業
Selectorは、さまざまなパケットロスメトリクスを相関分析することで、ルーティングドメイン内におけるプロアクティブな障害特定イベントの検知を実現します。当番エンジニアには、正確な位置データと実用的なインサイトを含んだアラートが自動で通知されるため、トラブルシューティングを迅速に進めることができます。このインテリジェントなアプローチにより、平均修復時間(MTTR)が大幅に短縮され、運用チームは顧客体験の向上に直結する重要なメトリクスに専念できるようになりました。
デジタルインフラ企業
手作業による監視では、エンジニアがアラートに気づいて初めてインシデントとして処理されます。そのため、エンジニアがアラートを見落としてしまうと、インシデントそのものが見過ごされる可能性が高く、迅速なトラブルシューティングと復旧の機会まで失われてしまいます。Selectorの相関分析を活用すれば、このようなインシデントの見落としを確実に防ぐことができます。
デジタルインフラ企業
Selectorの導入は当社のネットワーク監視における飛躍的な進歩であり、自動化における重要なマイルストーンとなりました。Selector導入前、運用チームにとってインシデント関連のKPI目標を達成することは大きな課題でした。しかし、Selectorの相関分析機能を活用することで、手作業で行っていた頃と比べ、インシデント対応にかかる時間が大幅に短縮されました。
デジタルインフラ企業
Network operations teams have heard plenty about AI this year. Most of it answers the alert in front of it, then hands the rest of the incident back to an