機械学習を活用するしネットワークの可視化・異常検知ソリューションを製品化

アラクサラネットワークスは、ネットワーク上のトラフィックデータを収集、機械学習技術を使って分析して障害の予兆検知を行うことで、障害や問題が表面化する前での対処を可能とするプロアクティブな運用管理を実現するネットワークの可視化・異常検知ソリューションを製品化すると発表した。

今日のネットワークシステムは、企業活動や社会活動を支えるインフラとして重要性がますます増しており、24時間365日安定したサービスを提供することが求められている。アラクサラによると、従来のネットワークの運用では、障害や問題が発生してから対応を行うリアクティブなシステム運用としており、予期せぬ障害やサイレント故障、高度化されたサイバー攻撃などにより、サービス停止などの影響を受けるリスクを常に抱えているという。

製品化するネットワークの可視化・異常検知ソリューションは、こうした課題に対応するため、ネットワークの障害や問題が表面化する前に、予兆を捉えて対処を行うプロアクティブな運用管理を実現するもの。

可視化・異常検知ソリューションは、「AX-Sensor」「AX-Collector」「機械学習エンジン」とルータ、スイッチ、コントローラーなどで構成される。

同社では、機械学習を活用したセキュリティ異常/システム障害検知の検証などを通して、効果的なソリューションの開発に取り組んできた。このソリューションは、これらの成果を取り入れており、安定したネットワークサービスを可能にするという。

機械学習を活用して通常時のネットワークトラヒック情報を学習しておき、周期性、相関性および状態変化の解析により、通常と異なる傾向を抽出。システムのサイレント故障や障害の予兆を検知する。

アラクサラ独自のセキュリティエンジンにより、ネットワークトラフィックを監視することで、不正端末の接続、不正通信、スキャン、情報漏えいなどのネットワークレイヤでのセキュリティの異常を検知する。

また、企業ネットワークにおける端末やサーバ、VLAN毎のトラフィック、あるいはデータセンターにおける仮想マシン単位や提供サービス単位でのトラフィックなど、ネットワークトラフィックの状況をユーザーのニーズに応じて可視化する。その他、障害部位の自動切り分けやレコメンドによって障害対応を支援する。

機械学習を活用し、プロアクティブな運用管理を実現するネットワークの可視化・異常検知ソリューションを製品化


カテゴリー: 情報通信 , セキュリティ   

大島 純一郎

大島 純一郎Author

証券系システムエンジニアやIT系資格対策問題集の編集、IT系Webメディアの編集記者などの経歴を生かして、企業向けIT関連の記事制作に携わる。専門は、IT、金融、医療分野。医療情報システムの企画/構築、運用に関する知識を有する専門者としての資格、医療情報技師、情報セキュリティアドミニストレータの保有者。

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