ネットワーク監視とは？
ネットワーク監視とは、コンピューターネットワークを継続的に監視し、パフォーマンス低下や障害などの潜在的な問題を、ユーザーに影響が及ぶ前に特定して対処するプロセスです。このプロセスでは、ツールや手法を活用して、トラフィック、帯域幅の利用率、アップタイムなど、ネットワークのさまざまな側面を追跡し、問題が発生した際に管理者にアラートを送信します。
効果的なネットワーク監視は、最適なネットワークパフォーマンスを維持し、ダウンタイムを防ぎ、スムーズなユーザー体験を確保するために不可欠です。物理ハードウェアからソフトウェアのアプリケーションやサービスに至るまで、複数のデータソースとレイヤーにわたる統合が求められます。ネットワーク監視の主なメリットには、ダウンタイムの削減、パフォーマンスの向上、セキュリティの強化、コスト削減、リソースの最適配置、そしてトラブルシューティングの簡素化が含まれます。
ネットワーク監視で一般的に使用される手法とプロトコルには、以下のようなものがあります。
- SNMP（Simple Network Management Protocol）：ネットワーク機器の監視に広く使用されるプロトコルで、パフォーマンスデータやステータス情報の収集を可能にします。
- パケットスニッフィング（Packet sniffing）：ネットワークパケットをキャプチャして検査し、ネットワークトラフィックの詳細な分析やトラブルシューティングを行います。
- Syslog：システムメッセージをログに記録するためのプロトコルで、ネットワークのイベントやエラーに関する情報を収集するために使用されます。
- フローベースの監視（Flow-based monitoring）：NetFlowやsFlowなどのツールを使用してネットワークトラフィックのパターンを分析し、帯域幅の使用状況やトラフィックのフローに関するインサイトを得ます。
ネットワーク監視のメリット
ネットワーク監視は、あらゆる規模の組織に実践的なメリットをもたらします。ネットワークのパフォーマンスと挙動を継続的に監視することで、ITチームはシステムの信頼性を維持し、コストのかかるシステム障害を未然に防ぐことができます。主なメリットは以下の通りです。
- ダウンタイムの削減：潜在的な問題をプロアクティブに特定し対処することで、ネットワーク監視はダウンタイムやサービスの中断を最小限に抑えます。
- パフォーマンスの向上：遅延（レイテンシ）、パケットロス、ジッターなどのネットワークパフォーマンス指標を監視することで、ボトルネックを特定し、ネットワークのパフォーマンスを最適化できます。
- セキュリティの強化：ネットワーク監視により、不審なアクティビティや潜在的なセキュリティ侵害を検知し、ネットワークを脅威から保護することができます。
- コスト削減：ダウンタイムを防ぎ、ネットワークパフォーマンスを最適化することで、ネットワーク監視は組織のコスト削減につながります。
- リソースの最適配置：ネットワーク監視は、リソースが十分に活用されていない領域や、逆に過剰に利用されている領域を特定するのに役立ち、より適切なリソースの割り当てとコスト管理を可能にします。
- トラブルシューティングの簡素化：ネットワークのパフォーマンスに関する詳細なインサイトを提供することで、監視ツールはトラブルシューティングと問題解決のプロセスを簡素化します。
一般的なネットワーク監視プロトコル
SNMP
SNMP（Simple Network Management Protocol）は、IPネットワーク内の管理対象デバイスに関する情報を収集・整理するために使用されます。SNMPはデバイスにインストールされたエージェントを通じて動作し、中央のマネージャーと通信してリアルタイムのステータスやメトリクスを提供します。また、リモートでのデバイス管理をサポートしており、構成の変更や、CPU負荷、インターフェイスのステータス、メモリ使用量などのパラメータの監視を可能にします。
SNMPのアーキテクチャは、マネージャー、エージェント、および利用可能なメトリクスを記述したデータベースであるMIB（Management Information Base）で構成されています。SNMPはいくつかのバージョンを経て進化してきましたが（SNMPv3ではより優れたセキュリティ機能を提供）、ポーリング間隔に依存していることや遅延の可能性があることから、データの粒度が制限される場合があります。
パケットスニッフィング
パケットスニッフィングとは、データリンク層でネットワークパケットをキャプチャするプロセスのことであり、ネットワーク上で送信される実際のデータを詳細に検査（ディープインスペクション）することを可能にします。Wiresharkやtcpdumpなどのツールを使用することで、管理者はリアルタイムでトラフィックを分析したり、過去のデータを再生してトラフィックのフロー、プロトコルエラー、悪意のある挙動などを調査したりできます。
プロトコルに依存しないこのアプローチは、複雑な問題のトラブルシューティング、パフォーマンスのチューニング、およびサイバーフォレンジックにおいて非常に有効です。しかし、パケットスニッフィングはプライバシーの懸念を引き起こす可能性があり、また膨大なデータ量を生成するため、通常は特定のネットワークセグメントや制御された条件下で選択的に適用されます。さらに、大規模な環境ではかなりの処理能力とストレージを必要とするため、リソースを大量に消費するという側面もあります。
Syslog
Syslogは、ネットワークシステム内でメッセージをログに記録するための標準プロトコルであり、デバイスが中央のサーバーやログコレクターにイベント通知メッセージを送信できるようにします。ルーター、スイッチ、ファイアウォール、サーバー、アプリケーションなどはすべてSyslogメッセージを生成でき、それらのメッセージはパターン分析、アラート生成、またはインシデント調査のために分析されます。
Syslogは、さまざまな重大度レベルとカスタムメッセージ形式をサポートしており、セキュリティや運用のワークフローに柔軟に統合できます。複数のコンポーネントからのログを単一のリポジトリに統合するため、トラブルシューティングやネットワーク全体のイベントの相関分析が簡素化されます。一方で、暗号化や認証機能が標準で組み込まれていない点が課題として指摘されています。
フローベース監視（Flow-Based Monitoring）
フローベースの監視は、パケットのコンテンツ全体を記録するのではなく、ネットワークトラフィックフローのメタデータをキャプチャし、エンドポイント間のやり取りを要約します。NetFlow、sFlow、IPFIXなどの技術を使用することで、ルーターやスイッチなどのデバイスは、送信元および宛先のIPアドレス、ポート番号、プロトコルタイプ、バイト数、タイムスタンプなどを含むフローレコードを、一元化されたコレクターにエクスポートします。
これらのレコードにより、管理者はパケットキャプチャのようなストレージや処理のオーバーヘッドを発生させることなく、大規模な環境でトラフィックのパターンを分析し、帯域幅を過剰に消費している要因（Bandwidth Hogs）を特定し、アプリケーションの使用状況を監視することができます。この手法は、トラフィック量のトレンド追跡、DDoS（分散型サービス拒否）攻撃の検知、およびキャパシティプランニングの実行において特に効果的です。
フローベースの監視は、パケットスニッフィングと比較するとペイロードデータの粒度は低くなりますが、データが集約される性質上、大規模で分散されたネットワークにおいて高いスケーラビリティを発揮します。可視性とネットワーク機器へのリソースへの影響のバランスを取るために、フローのサンプリングレートとエクスポート間隔を慎重に調整する必要があります。
Internet Control Message Protocol (ICMP)
ICMP（Internet Control Message Protocol）は、主に診断と制御の目的で使用される、ネットワーク運用に不可欠なプロトコルです。ネットワークデバイス間でエコー要求やエラーメッセージを送信することで、pingやtracerouteといったユーティリティの基盤となっています。ICMPは、接続性の確認、到達不能なホストの検出、ラウンドトリップ時間（RTT）の測定、ルーティング問題の診断を行うための基本的な手段を提供します。
ICMPは、軽量な監視や即座のトラブルシューティングに役立ちます。しかし、詳細な使用状況のメトリクスやデバイスのステータスは提供しないため、包括的なネットワークの健全性追跡としての有効性は限定的です。また、ICMPトラフィックはネットワーク攻撃の際の偵察（情報収集）に悪用される可能性があるため、多くの場合、セキュリティ防御によってフィルタリングされることがあります。
IP Flow Information Export (IPFIX)
IPFIX（IP Flow Information Export）は、ネットワークデバイスからコレクターシステムへ詳細なフローデータをエクスポートするために開発されたIETF標準です。送信元/宛先IP、プロトコル、ポートなどの共通属性を共有するパケットのシーケンスである、IPトラフィックフローの監視を可能にします。IPFIXは、以前のNetFlow標準を拡張したものであり、拡張性と最新のネットワークインフラからのよりリッチな情報収集をサポートしています。
このプロトコルは、詳細なパフォーマンス分析、セキュリティ監視、および従量課金制の請求に役立ちます。集約されたフローレコードを調べることで、ネットワークエンジニアはピーク時のプロファイリング、侵入の検知、アプリケーションの挙動のモデリングを行うことができます。ただし、フローのエクスポートデータが膨大になる可能性があるため、IPFIXの実装にはストレージ、処理能力、およびネットワークへの影響について慎重な計画が必要です。
ネットワーク監視の主要な手法
アクティブ監視（Active Monitoring）
アクティブ監視は、テストトラフィックや合成トランザクション（シンセティック・トランザクション）を生成し、経路全体のネットワークパフォーマンスを測定する手法です。ツールは、戦略的に配置されたプローブからICMP ping、TCPリクエスト、HTTPチェックなどのパケットを送信し、接続性、応答時間、アプリケーションの可用性を検証します。実際のユーザーのインタラクションをシミュレーションすることで、アクティブ監視は遅延（レイテンシ）、パケットロス、サービスの低下に関する定量化可能なインサイトを提供します。
この手法により、組織はSLA（サービスレベルアグリーメント）を継続的に追跡し、本番トラフィックのフロー外で発生した問題を迅速に検知することができます。ただし、このアプローチは追加の帯域幅を消費し、特定のトラフィックタイプにのみ影響を与えるような、断続的で致命的ではない障害は捉えきれない場合があります。
パッシブ監視（Passive Monitoring）
パッシブ監視は、シンセティック・プローブ（テスト用の擬似パケット）を注入することなく、ネットワークを通過する実際の本番トラフィックをキャプチャして分析します。ネットワークのタップ、ミラー、またはSPANポートを流れるすべてのパケットを監視することで、このアプローチはネットワークの状態、アプリケーションの使用パターン、および異常検知において最も正確な視点を提供します。
パッシブ監視ツールは、セッション、プロトコルエラー、ユーザーの行動をリアルタイムで追跡できます。アプリケーション層のエラーや攻撃のシグネチャなど、環境内で自然に発生する微妙な問題を検知します。しかし、高スループットのネットワークデータを収集して分析するには、かなりのストレージと処理能力が要求される場合があります。
フローベース監視（Flow-Based Monitoring）
フローベース監視は、個々のパケットの内容ではなくパケットフローの要約データを収集するもので、一般的にNetFlowやIPFIXのようなプロトコルに依存しています。このアプローチは、共通の特徴を持つパケットを集約し、バイト数、タイムスタンプ、送信元/宛先情報などの主要な統計情報をエクスポートすることで、トラフィックトレンドの効率的な収集と分析を可能にします。
フローデータは、フルパケットキャプチャに比べると粒度は粗くなりますが、必要なストレージが少なく、それでも詳細なトラフィック分析をサポートできます。フローベースの監視は、トラフィック量の追跡、キャパシティプランニング、トップトーカー（トラフィックを最も多く発生させているホスト）の特定、および大規模ネットワークにおけるトラフィックの異常の切り分けに役立ちます。
シンセティック監視（外形監視）
シンセティック監視（外形監視）は、分散したエージェントからソフトウェア駆動でユーザーのアクティビティやネットワークトラフィックをエミュレートし、ネットワークやアプリケーションのパフォーマンスをテストします。ログイン、トランザクションの実行、ウェブページのリクエストといった反復的なアクションをスクリプト化することで、シンセティック監視は予測可能な条件下でのサービスの応答性と信頼性を検証します。
この手法は、主要なエンドポイント、外部サービス、アプリケーションインターフェースを対象にできます。実際のユーザーのアクティビティが少ない時間帯でも、サービスの健全性を継続的かつ標準化された方法で測定することが可能です。また、リモートユーザーの視点からボトルネックや障害を特定するのにも役立ちます。ただし、シミュレーションされたインタラクションに依存しているため、実際の本番ワークフローにのみ影響を与えるような問題を見逃す可能性があります。
ネットワーク監視の主なユースケース
ネットワーク障害のトラブルシューティング
ネットワーク監視は、障害のトラブルシューティング時に不可欠な可視性を提供し、チームが中断の根本原因を迅速に特定できるようにします。リアルタイムのアラート、過去のログ、およびトラフィックの分析は、ハードウェアの故障、設定のミス、外部からの攻撃など、問題の切り分けに役立ちます。複数のレイヤーにわたってイベントを相関分析することで、管理者は障害の原因がコアインフラストラクチャにあるのか、エッジデバイスにあるのか、あるいは上流のプロバイダーにあるのかを判断できます。
詳細な監視は、的を絞った対応を導き出すことで、時間がかかる場当たり的な修正を減らし、ネットワークサービスの復旧を加速させます。自動化された診断と詳細な監視データを組み合わせることで、ダウンタイムを削減し、ビジネスの運用を効率的に復旧させることができます。
キャパシティプランニングと予測
ネットワーク監視は、ネットワークの使用パターンに関する一貫したデータ主導のインサイトを提供し、キャパシティプランニングを支援します。帯域幅の利用率、ピーク時間、新たなトレンドを追跡することで、組織はリソースの拡張、負荷分散、ハードウェアや接続性のアップグレードについて、情報に基づいた意思決定を下すことができます。ベースラインとの比較は、季節的な変動を予測し、組織の成長に向けた計画を立てるのに役立ちます。
監視ツールが現在の利用状況だけでなく、過去の成長率や新しいアプリケーション・サービスの影響も明らかにするため、より正確な予測が可能になります。包括的な監視データに基づいたキャパシティプランニングは、輻輳を招くリソース不足（アンダープロビジョニング）と、予算やリソースの無駄遣いとなる過剰投資（オーバープロビジョニング）の両方を防ぎます。
SLAの監視とレポーティング
最新のネットワーク監視ツールは、SLA（Service Level Agreement：サービスレベル契約）の監視とレポーティングに不可欠であり、ネットワークサービスが公式に定められたパフォーマンスや可用性のコミットメントを満たしていることを保証します。アップタイム、パケットロス、遅延（レイテンシ）、応答時間などの指標を継続的に測定することで、組織はプロバイダーや社内のSLAへのコンプライアンス（遵守状況）を検証できます。
自動化されたアラートにより、ユーザーに影響が及んだり契約条件に違反したりする前に、SLA違反の可能性を管理者に通知します。統合されたレポーティング機能は、技術チームとステークホルダーの両方に向けたサマリーダッシュボード、詳細ログ、トレンド分析の迅速な作成を可能にします。SLA監視のドキュメント化は、ネットワークパフォーマンスの証拠を提供し、アカウンタビリティ（説明責任）をサポートします。
異常検知と早期警告
機械学習（ML）とヒューリスティックな手法は、異常なトラフィックの急増やデバイスの可用性の変化、あるいはセキュリティの脅威やパフォーマンスの問題を示唆する疑わしい通信パターンの特定に役立ちます。ネットワーク監視による早期検知は、システム障害やデータ漏洩を防ぐための貴重なリードタイムをもたらします。
外れ値となるイベントを継続的にフラグ付けすることで、監視ツールはIT担当者やセキュリティ担当者による迅速かつ情報に基づいた介入を可能にします。早期警告システムは、広範囲への影響リスクを低減し、インシデントの長期化による財務的・評判的なダメージの可能性を抑えます。これらの機能は、手動の監視だけでは不十分な、動的で分散された環境において特に価値を発揮します。
ネットワーク監視における課題
データの膨大な量と生成速度（ベロシティ）
接続デバイス、クラウドサービス、ユーザーインタラクションの急増により、最新のネットワークは膨大な量のテレメトリやログデータを生成します。ネットワーク監視システムは、地理的に分散したインフラストラクチャ全体から送信される数十億ものデータポイントを取り込み、処理し、保存しなければなりません。このボリュームを処理するには、効率的なデータの集約、フィルタリング、および不要なデータの削除（プルーニング）が必要です。
さらに、データが生成されるスピード、すなわち「速度（ベロシティ）」が分析をより複雑にします。ネットワーク監視ツールには、ボトルネックを防ぎつつ、ほぼ瞬時にイベントを検知してアラートを発する能力が求められます。
アラート疲れ（アラートファティーグ）
監視ツールが高度化するにつれて、生成されるアラートの数がITチームやセキュリティチームを圧倒する可能性があります。これは「アラート疲れ」として知られる現象です。誤検知（フォルスポジティブ）の割合が高かったり、アクションにつながらない通知が多かったりすると、重大なインシデントへの集中力が削がれ、対応の遅れや脅威の見落としにつながる恐れがあります。
ネットワーク監視におけるアラート疲れを軽減するには、監視ポリシーを見直し、よりスマートな「しきい値」を採用し、コンテキストを意識した相関分析を活用して、関連性が高く緊急を要する通知のみを配信する必要があります。重複するアラートや連鎖的なアラートの自動抑制とシステムチューニングを組み合わせることで、情報のオーバーロードを防ぐことができます。
ハイブリッド環境とマルチクラウドの複雑さ
ハイブリッドやマルチクラウドのアーキテクチャが広く普及したことで、ネットワーク監視に新たな課題が生まれています。プライベートデータセンター、パブリッククラウド、SaaSプラットフォームにわたる可視性が求められますが、それぞれが独自のプロトコル、API、テレメトリ標準を持っています。特にプロプライエタリなクラウドネイティブツールに依存している場合、ネットワーク監視データを統合ビューにまとめるのは困難です。
また、クラウドの境界線がリソースの使用状況の追跡や不正アクセスの検知を複雑にするため、セキュリティも懸念事項となります。ハイブリッド環境やマルチクラウド環境での効果的なネットワーク監視は、一元化されたデータの集約、API主導の統合、および特定のプラットフォームに依存しないツールセットにかかっています。
進化するトポロジーと短命（エフェメラル）なインフラストラクチャ
仮想化、コンテナ、マイクロサービスといったトレンドによってネットワークのトポロジーが進化する中、監視の仕組みも、ますます動的で一時的（エフェメラル）なインフラストラクチャに適応する必要があります。リソースは自動的に立ち上げられては破棄され、わずか数分や数時間しか存在しないことも多いため、ネットワーク監視による継続的な追跡やインベントリ管理は困難になっています。
インフラストラクチャが絶えず変動している状態では、従来のマッピングや長期的なベースライン作成のアプローチは効果が薄れます。ネットワーク監視プラットフォームは、手作業の介入なしに、短命なアセットをタグ付け、追跡し、相関付ける能力を備えていなければなりません。
AIOpsはこれらの課題をどう解決するか
AIOpsプラットフォームは、大規模なテレメトリデータに機械学習を適用することで、最新のネットワーク監視が抱える規模や複雑さの課題を解決します。AIOpsは異常を自動的に検知し、さまざまなソース間のイベントを相関分析し、影響度に基づいてインシデントの優先順位を決定します。これにより、1時間に何千ものアラートが発生するような環境では非現実的となる、手作業による分析の必要性が大幅に軽減されます。
レガシーなインフラストラクチャとクラウドネイティブシステムの両方と統合することで、AIOpsツールはハイブリッド環境全体にわたる統合されたオブザーバビリティを提供します。手動で再設定することなくリソースを動的に検出し、ベースラインを調整することで、進化するトポロジーや短命なワークロードにも適応します。ネットワークがより分散され一時的（トランジェント）になるにつれて、可視性と制御を維持するためにAIOpsは不可欠な存在となっています。
効果的なネットワーク監視のためのベストプラクティス
組織のネットワーク監視戦略を改善するための、いくつかの方法をご紹介します。
1. ベースラインの策定としきい値の設定
長期にわたって通常の稼働状態を分析することで、組織は典型的な使用パターン、パフォーマンスのメトリクス、および許容される変動幅を特定できます。これらのベースラインを確立することで、チームは日常的な変動と、介入を要する潜在的な問題とを区別できるようになります。ネットワーク監視においては、ネットワーク、アプリケーション、ユーザーの行動が進化するのに合わせて、ベースラインを定期的に更新することが不可欠です。
ベースラインが設定されると、アラートや自動応答のための適切なしきい値をより正確に定義できるようになります。現在の使用状況を反映してリアルタイムに調整される動的（ダイナミック）なしきい値は、状況の変化によって時代遅れになりやすい静的な設定よりも高い精度を提供します。
2. NOC（ネットワークオペレーションセンター）の設立
NOC（ネットワークオペレーションセンター）を通じてネットワーク監視機能を一元化することで、監視、トリアージ、対応の各機能が1つの運用傘下に統合されます。専門のNOCは多様なテレメトリソースを集約し、インシデントの迅速な検知や、ITチーム、セキュリティチーム、ビジネスチーム間の効率的な連携を可能にします。
またNOCは、標準化されたワークフロー、ドキュメント化、ナレッジの共有をサポートし、日常的な問題の一貫した処理と、緊急時の迅速なエスカレーションルートを確保します。高度なダッシュボード、可視化ツール、そして自動化プロセスを導入することで、NOCは状況の把握を最大化し、ネットワーク監視をより広範なビジネス目標と合致させます。
3. きめ細かいアラートと通知の活用
誤報や曖昧なアラートは、監視の効果を損ないます。組織は、デバイス、インターフェイス、アプリケーション、またはユーザープロファイルに合わせて、きめ細かい（グラニュラーな）アラートを展開すべきです。適切に調整された通知は、影響の少ないイベントや重複したイベントでチームの注意をそらすことなく、優先度の高い問題へ確実に対応するのに役立ちます。
アラートの重大度レベル、エスカレーションポリシー、および自動エンリッチメント（診断のコンテキストを追加するなど）を設定することで、通知の品質はさらに向上します。大まかで不正確なアラートがスタッフを疲弊させ、新たな脅威を隠してしまう可能性のある複雑で大規模な環境においては、ネットワーク監視のきめ細かさが特に重要となります。
4. イベントの相関分析と根本原因分析へのAIOpsの統合
AIOps（IT運用のための人工知能）は、機械学習と分析を適用することで、イベントの相関分析と根本原因分析（RCA）を自動化します。ツールは大量のイベントデータを取り込み、依存関係を特定し、インシデントや異常の最も可能性の高い原因を表面化させます。この自動化により、MTTR（平均修復時間）が短縮され、ネットワークチームは影響の大きい問題に集中できるようになります。
AIOpsプラットフォームは、ノイズの多いアラートや重複したアラートを、アクション可能な1つのインシデントに統合し、原因となったイベント、トポロジーの変更、または環境の変化をハイライトします。時間の経過とともに、より多くのデータに触れることで機械学習モデルは向上し、その結果、繰り返される問題のより正確な特定と、プロアクティブなメンテナンスの推奨が可能になります。
5. 安全で予測可能な範囲での対応の自動化
ネットワークの問題が十分に理解されており、修復の手順が一貫している場合、対応を自動化することでアップタイムが劇的に向上し、人員の負担を軽減できます。自動化によって、事前定義されたイベントやしきい値の超過がネットワーク監視で検知された際に、サービスの再起動、デバイスの隔離、トラフィックの迂回といったアクションを即座に実行できるようになります。これにより人為的ミスが減少し、シフトやチーム間でのインシデント対応の均一性が保証されます。
自動化が安全で予測可能なシナリオにのみ展開されるよう、慎重なガバナンスが不可欠です。連鎖的な障害を防ぐため、自動化されたランブックやワークフローは徹底的にテストされ、バージョン管理され、定期的に監査される必要があります。自動化とリアルタイムのネットワーク監視を組み合わせることで、より迅速な修復が実現します。
Selector：AIOpsを活用したネットワーク・オブザーバビリティ
Selectorは、AI主導のネットワーク監視、相関分析、および根本原因分析を通じて、複雑なIT環境をクリアにする次世代のネットワーク・オブザーバビリティプラットフォームです。ハイブリッド、マルチクラウド、分散型インフラストラクチャ向けに設計されたSelectorは、ログ、メトリクス、フローデータ、SNMP、Syslogなど、環境全体のテレメトリを取り込み、リアルタイムでフルスタックの可視性を提供します。
AIOps機能が組み込まれたSelectorは、複数のソースからのデータを相関分析し、最も関連性が高く影響の大きいインシデントのみをハイライトすることで、アラートノイズを劇的に削減します。そのインテリジェントな優先順位付けエンジンにより、ネットワークチームは最も重要なことに集中できるようになり、アラート疲れを解消してインシデント対応を加速させます。
さらに、Selectorは自然言語インターフェース（Selector Copilot）をチームに提供し、ユーザーがSlack、Teams、またはAPIから直接テレメトリやインシデントデータにクエリ（質問）を行えるようにします。この直感的な体験により、ネットワーク監視は事後対応的なプロセスから、プロアクティブでコラボレーティブな取り組みへと変革され、変化の激しいNOCやIT運用のチームに最適です。
障害のトラブルシューティング、パフォーマンスの最適化、またはキャパシティプランニングのいずれにおいても、Selectorはより効果的なネットワーク監視、迅速な対応、そして大規模な運用を支援します。
SelectorのAIOpsプラットフォームがIT運用をどのように変革するか、詳細はこちらをご覧ください。
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