このAI統合機能は、ネットワークの状況をリアルタイムで可視化し、帯域幅の使用状況を分析し、遅延の急増を測定し、パケット損失を検知します。これにより、ネットワークエンジニアは、サービス可用性に影響が出る前に、潜在的なボトルネックを積極的に特定することができます。このシステムは、スイッチやルーターから収集したテレメトリデータを処理し、重要な接続問題の解決までの平均時間を短縮するための具体的な情報を提供します。
システムは、継続的にトラフィックフローのメトリクスを収集し、サブネットおよびアプリケーション層ごとの集計された帯域幅使用量を算出します。
地理的に分散されたエンドポイントにおけるレイテンシ測定値を集計し、輻輳を示唆する伝播遅延を検出します。
パケットロス分析は、特定のネットワークセグメントとの相関関係を示すことで、ハードウェアの故障やルーティングの異常を特定するのに役立ちます。
ネットワークデバイスから取得した生データを、中央の分析パイプラインに取り込みます。
集計された帯域幅の使用率と、平均ラウンドトリップ遅延の値を算出します。
特定のセグメントにおいて、高いパケット損失率を示す統計的な異常値を検出します。
診断レポートを生成し、そこで得られた指標と、考えられる根本原因との関連性を分析します。
コアスイッチおよびエッジルーターから、SNMP、NetFlow、およびsFlowのデータを自動的に収集します。
機械学習モデルは、基準となる帯域幅または遅延のパターンからの逸脱を検出し、それが障害を示唆する可能性があります。
ネットワークエンジニア向けコンソールにおいて、重要指標をリアルタイムで可視化し、重要度に応じた通知を提供します。