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効果的なネットワーク監視には、デバイスのポーリングだけでなく、経路の検証も必要となる。
デバイスの状態指標だけでは、もはやユーザーエクスペリエンスを説明することはできません。トラフィックは現在、SD-WANオーバーレイ、クラウドルーティングドメイン、および従来のNMSでは可視化できない公共インターネットトランジットを横断しています。
ネットワーク障害のほとんどは、単一のインターフェースではなく、LAN、WAN、ISP、CDN、SaaSにまたがって発生します。これらの障害を解決するには、デバイス、フロー、合成パス検証にわたる相関テレメトリが必要です。
監視ツールは、MTTRを短縮するために、多層データ収集、クラウド管理ネットワーク統合、インテリジェントアラート、および統合相関をサポートする必要があります。
ツールを機能数だけで評価するのはやめましょう。ハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体で障害領域を分離できるプラットフォームを選びましょう。
従来のネットワーク監視システム（NMS）ツールは、静的なネットワーク向けに設計されており、今日のハイブリッドな環境には対応していません。デバイスをポーリングし、インターフェースカウンタを確認しても、ユーザーが遅延について不満を述べる理由を説明するのに苦労します。トラフィックはSD-WANアーキテクチャ、クラウドルーティングレイヤー、パブリックインターネットパスを横断しますが、デバイスのメトリックではこれらのトラフィックを捉えることはできません。
その解決策は、ネットワークテレメトリと合成パス検証を統合することです。つまり、インフラストラクチャが報告する情報と、ユーザーが実際に体験する情報の両方を確認することです。
包括的なネットワーク監視に含まれるもの 包括的な ネットワーク監視 は4つの主要コンポーネントに基づいて構築されています。デバイス監視、トラフィック可視化、パス可視化、合成検証が連携して、ネットワークの実際のパフォーマンスを明らかにします。
デバイス監視 デバイス監視は、コアネットワークインフラストラクチャデバイスが電源オン状態であり、アクセス可能で、適切に設定され、正常なパフォーマンスしきい値内で動作していることを確認します。これには、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、ロードバランサー、ワイヤレスコントローラーなどが含まれます。
ほとんどのプラットフォームでは、ネットワークアクセス可能なサーバー上にコレクターまたはエージェントをデプロイします。これはSNMPポーリング（プル型）を実行して、インターフェースカウンタ、デバイスの状態指標、およびハードウェアの状態を取得します。
テレメトリの中には、プッシュ型モデルを採用しているものもあります。ネットワーク機器は、NetFlowレコードをエクスポートしたり、SNMPトラップを送信したり、syslogメッセージをコレクターに直接ストリーミングしたりします。ベンダーAPIは、ルーティング状態やコントローラーレベルの情報を提供する場合もあります。
コレクターは、ポーリングされたデータとストリーミングされたデータを統合および正規化し、相関分析、保存、および視覚化のためにバックエンドに転送します。
交通状況の視認性 トラフィック可視化機能を使えば、ネットワーク上でデータがどのように移動し、帯域幅がどこで消費されているかを把握できます。デバイスは正常な状態を報告していても、トラフィックパターンによっては、重要なサービスで混雑や遅延の急増が発生する場合があります。
監視プラットフォームは、ルーターやファイアウォールからNetFlow、IPFIX、sFlowなどのフローテレメトリを取り込みます。これらのレコードには、送信元、宛先、プロトコル、ポート、バイト数、パケット数など、エンドポイント間の通信に関する情報が含まれています。
このデータを分析することで、システムは通信量の多いユーザー、異常なトラフィックの急増、インターフェースの持続的な飽和状態、プロトコル動作の変化などを特定します。また、予期せぬ東西トラフィックや、設定ミスやセキュリティリスクを示唆する可能性のある異常なパターンも検出します。
パスの可視性 パス可視性とは、トラフィックがWANトランスポート、SD-WANオーバーレイ、およびユーザーとサービス間のパブリックインターネットルートを通過する際のパフォーマンスを測定するものです。デバイスが正常に動作し、トラフィック量が安定しているように見えても、エンドツーエンドのネットワークパスのどこかでパフォーマンスの問題が発生することがよくあります。
経路品質を評価するために、監視プラットフォームはこれらの接続における往復遅延、パケット損失率、およびジッターを継続的に測定します。これらの測定結果から、遅延の原因がローカルネットワーク内、WANプロバイダ回線、SD-WANトンネル内、または上流のインターネット伝送経路のいずれにあるかが明らかになります。
経路の可視性を確保するには、エンドツーエンドの遅延やパケット損失の平均値だけでなく、劣化がどこから始まるのかを正確に把握する必要があります。ホップごとのトレースによって、送信元と宛先間の各ネットワークホップが明らかになり、DNSタイミング分析によって、遅延がパケット転送ではなく名前解決中に発生しているかどうかを確認できます。
総合モニタリング 合成モニタリング ウェブサイト、アプリケーション、ネットワークサービスに対する実際のユーザー操作をシミュレートし、時間帯を問わず接続性、可用性、パフォーマンスを検証します。実際のトラフィックによって問題が明らかになるのを待つのではなく、重要なサービスがさまざまな地理的な場所から期待どおりに応答するかどうかを積極的にテストします。
監視プラットフォームは、ICMP ping、TCP traceroute、DNS解決チェック、完全なHTTPまたはHTTPSトランザクションテストなどの制御されたプローブを生成します。これらのチェックは外部の視点から実行され、WANトランスポート、ISPルート、およびパブリックインターネットパス全体でサービスがアクセス可能であることを検証します。
現代のネットワークが従来のネットワーク管理システムの限界を露呈する理由 従来のNMSツールは、静的な環境向けに設計されていました。SNMPを使用してデバイスをポーリングし、インターフェースの使用状況を追跡し、CPUとメモリを監視し、しきい値アラートを設定していました。このモデルは、トラフィックがデータセンター内に留まり、ルーティングパスがほとんど変更されない場合には有効でした。
そのモデルはハイブリッドネットワークでは破綻する。
今日では、トラフィックはSD-WANオーバーレイ、クラウド相互接続、およびパブリックインターネットルートを介して流れます。デバイスの状態だけでは、もはやユーザーエクスペリエンスを説明することはできません。
ハイブリッドWANとクラウドルーティングにより、トラフィックパスがリアルタイムで変更されます。 従来のネットワークでは、トラフィックは予測可能な経路をたどっていました。しかし、SD-WANプラットフォームでは、遅延やパケット損失に基づいてトラフィックを動的に再ルーティングします。クラウドルーティングでは、トランジットゲートウェイ、VPCピアリング、Azure ExpressRoute、AWS Direct Connectなどのゲートウェイやピアリング接続を介して、ホップ数が増加します。
支店がクラウドワークロードにアクセスしている状況を想像してみてください。午前中はMPLS経由でルーティングされますが、午後にはSLAスコアが高いブロードバンドに切り替わります。コア ルーターのメトリクスは正常のままですが、ユーザーから遅延に関する苦情が寄せられます。
デバイス自体は正常です。問題は経路にあります。そして、これは従来のNMSでは検出できないギャップです。
SaaSトラフィックは企業の管理外で運用される ユーザーがMicrosoft 365、Salesforce、ServiceNow、Zoomなどのプラットフォームにアクセスすると、そのトラフィックはほぼ瞬時にネットワークから外部に送信されます。それ以降の配信は、パブリックインターネットのルーティング、DNS解決時間、CDNエッジのパフォーマンス、およびISPバックボーンの安定性に依存します。
スイッチ、ファイアウォール、WANトランスポートを検証した結果、異常な使用率は見当たりません。インターフェースカウンターも正常で、パケットエラーやフレームのドロップもありませんが、ユーザーからはログイン時間の遅延やメッセージ同期の遅延が引き続き報告されています。
多くの場合、問題はインフラストラクチャの外部に起因します。DNSルックアップの遅延が大きい、地域のISPの混雑、CDNエッジの飽和、または不安定なアップストリームルーティングパスなどが考えられます。従来のSNMPベースのNMSツールでは、これらのアップストリームの状態を測定できません。デバイスへのポーリングは正しく行われますが、外部の配信パスを監視することはありません。
ICMPテスト、TCPトレースルート、DNSタイミングチェックなどの積極的な検証を行わずに問題をエスカレートさせ、問題が内部的なものか外部的なものかを議論することになります。
インシデント解決は、障害ドメインの分離に依存する トラブルシューティングとは、もはやデバイスに接続できるかどうかを確認することではありません。パフォーマンスが低下し始める正確な箇所を特定することです。
インターフェースの使用率は正常と表示される場合でも、アップストリームのジッターが音声トラフィックに影響を与えることがあります。ISPバックボーンでパケット損失が発生しても、WANルーターのカウンターは安定している場合があります。SD-WAN内部のルーティングフラップによって、デバイスアラートをトリガーすることなくトラフィックがセカンダリパスに切り替わることがあります。
このような場合、問題は視界の方向が間違っていることです。つまり、見るべき場所が間違っているのです。
パフォーマンスを迅速に回復するには、劣化がどこから始まるかを特定する必要があります。そのためには、MTTRを最小限に抑えながら、正確な障害領域を特定する必要があります。 MTTRを減らす そのため、正確な障害領域を特定する必要があります。問題は以下のいずれかに存在する可能性があります。
LANセグメント
WAN回線
SD-WANオーバーレイ
ISPのバックボーン
CDNエッジ
SaaSインフラストラクチャ
ベンダーを比較検討する前に、監視プラットフォームに実際に必要な機能を明確に定義しましょう。以下の機能は、現代のネットワーク監視における標準となるものです。
1) 多層データ収集 ネットワーク監視ツールは、複数の方法でデータを収集する必要があります。インターフェースカウンタ、CPU、メモリ、ハードウェアセンサーを読み取るためにSNMPポーリングをサポートし、トラフィックの挙動を把握するためにNetFlow、IPFIX、sFlowなどのフローデータを取り込む必要があります。
デバイスが対応している場合は、ツールはより高頻度の指標を得るためにストリーミングテレメトリを収集する必要があります。
また受け入れるべきである ウェブフックベースのログ取り込み そのため、クラウド管理ネットワークや外部システムは、イベントをリアルタイムで送信できます。
2) クラウドおよびハイブリッドネットワークのカバレッジ 監視プラットフォームは、物理デバイスから収集するのと同様の方法で、クラウドネットワークからもテレメトリを収集する必要があります。つまり、ゲートウェイ、ロードバランサー、VPN、インターコネクトなど、AWS VPC、Azure VNet、GCPのネットワークコンポーネントをネイティブに可視化できる必要があります。
Cisco Meraki のようなクラウド管理型ネットワークにも同じことが言えます。Meraki 環境内のデバイスは、Meraki Dashboard API とクラウド コントローラーを介して管理されます。LogicMonitor などのツール Merakiと直接統合 ダッシュボードAPIとSNMPエンドポイントを使用して、アクセスポイント、スイッチ、セキュリティ機器、セルラーゲートウェイを監視対象リソースとして検出します。
オンプレミス、クラウド、SD-WANを横断するハイブリッドな可視性が基本となる。
3) トポロジーと自動検出 監視システムは、LLDP、CDP、ルーティング隣接関係、およびARPテーブルを使用して、デバイスとそれらの関係を自動的に検出する必要があります。デバイス、リンク、およびルーティングパスが頻繁に変更される環境では、静的な図や手動で維持されるネットワークマップはすぐに古くなってしまいます。
この問題を解決するには、継続的なリアルタイムのトポロジー検出が必要です。プラットフォームは、インターフェースとネイバーの関係を自動的にマッピングし、その時点でのWANまたはSD-WANトンネルを視覚化する必要があります。リンク障害やルーティングパスの変更が発生した場合、トポロジービューはそれに応じて更新され、問題箇所を即座に把握できるようにする必要があります。
ネットワーク監視ツールは、遅延、パケット損失、ジッター、インターフェース使用率を継続的に測定できる必要があります。プラットフォームがこれらの指標をリアルタイムで追跡できない場合、ネットワークパスのパフォーマンスを検証することはできません。
このツールは、過去のパフォーマンスデータを保存し、基準値を設定する機能も備えている必要があります。ベンダーを評価する際には、現在の遅延や利用率を過去の基準値と比較し、WANの継続的な輻輳、ルーティングの不安定性、帯域幅の飽和状態を検出できることを確認してください。
基準値との比較がなければ、ツールは閾値の超過を報告するだけで、その状況があなたの環境にとって異常かどうかを判断するのに役立ちません。
5) パスおよび合成モニタリング ネットワーク監視プラットフォームは、デバイスの状態だけでなく、エンドツーエンドのサービス提供を検証する必要があります。ツールを評価する際には、WANまたはインターネット経路全体で遅延やパケット損失が発生する箇所を特定するために、ホップバイホップのパス追跡機能が提供されていることを確認してください。
このツールは、支店、データセンター、クラウドなど、複数の場所からのテストに対応している必要があります。また、DNS解決のタイミングを測定し、HTTPまたはAPIチェックを実行して、ネットワークエッジを超えたアプリケーションへの到達可能性を検証する必要があります。
パス解析機能と合成機能がなければ、プラットフォームは内部LANの問題と上流のISPまたはSaaSのパフォーマンス問題を区別することができません。
6) インテリジェントアラート ネットワーク監視ツールは、静的なしきい値アラートにとどまらず、より高度な機能を提供する必要があります。ベンダーを評価する際には、プラットフォームが通常のトラフィックパターンに適応し、不要なアラームを削減する動的なベースラインをサポートしていることを確認してください。
システムは、関連するアラートを自動的に重複排除し、単一のインシデントビューにグループ化する必要があります。また、メンテナンスウィンドウをサポートし、アラートが正しくルーティングされるように、PagerDutyやServiceNowなどのツールと統合する必要があります。
それがなければ、監視システムは運用ツールではなく、ノイズ発生装置となってしまう。
7) 交通分析 ネットワーク監視プラットフォームは、NetFlow、IPFIX、jFlow、またはsFlowを使用したフローベースのトラフィック分析をサポートしている必要があります。ツールを評価する際には、主要なインターフェースにおけるトラフィック量の多いユーザー、帯域幅を消費するユーザー、およびプロトコル分布を特定できることを確認してください。
プラットフォームは、可能な限りフローメタデータを特定のアプリケーション、サービス、またはエンドポイントと関連付ける必要があります。この機能により、輻輳の原因が正当な業務トラフィック、設定ミスのあるアプリケーション、または予期しない外部通信のいずれであるかを判断できます。
トラフィック分析を行わないと、利用率の数値は把握できても、実際に何が帯域幅を消費しているのかが分かりません。
8) 変化検出と相関 ネットワーク監視プラットフォームは、ネットワーク機器全体の構成変更を検出し、それらの変更をパフォーマンスイベントと関連付ける必要があります。ルーティングの更新、ACLの変更、またはインターフェースの再構成が発生した場合、システムは検出された遅延の増加やパケット損失と同じタイムライン上にそれらを表示する必要があります。
9) 展開と拡張性 監視プラットフォームの導入モデルは、ネットワークアーキテクチャとセキュリティ要件に適合している必要があります。データ処理と保存場所を選択できるよう、SaaS、オンプレミス、またはハイブリッドの導入形態に対応していることが望ましいです。
コレクターまたはゲートウェイは、デバイス数、トラフィック量、テレメトリ頻度の増加に対応するため、水平方向に拡張できる必要があります。アーキテクチャは高可用性をサポートし、コレクターの障害によって監視が中断されたり、可視性のギャップが生じたりしないようにする必要があります。
監視インフラが単一障害点となってしまうと、プラットフォームの目的が損なわれてしまう。拡張性と回復力は設計段階から組み込むべきであり、後付けで追加するべきではない。
ネットワーク監視における合成監視 デバイス監視レポートはインフラストラクチャの状態を示し、フローデータはトラフィックの分布を示します。 合成モニタリング ネットワーク境界外からのサービス到達可能性と経路パフォーマンスを測定します。
レイテンシ、パケット損失、またはDNS遅延が、LAN内部、WAN、ISPバックボーン、CDNエッジ、またはSaaSプロバイダー領域のいずれかで発生しているかを検証します。この外部測定を行わないと、障害ドメインの分離は困難です。
合成監視タイプ ほとんどの成熟した合成プラットフォームは、通常、以下のアクティブテストをサポートしています。
遅延とパケット損失の測定のためのICMP、TCP、およびUDPピング
ホップごとの経路分析のためのTraceroute
DNS解決のタイミングとエラー検出
HTTPエンドポイントの可用性チェック
APIトランザクションの検証
SaaSワークフローチェック（サポートされている場合）
SSL証明書の検証とハンドシェイクテスト
合成モニタリング分析 エンタープライズグレードの合成ソリューションには通常、以下が含まれます。
定義された期間における過去のパフォーマンス傾向
しきい値に基づくアラート機能（失敗率ロジック使用）
誤検出を減らすためのマルチノードクォーラムテスト
ISP、DNS、CDN、および地域ルーティングにおける障害ドメインの特定
より詳細な経路分析のためのオプションの応答タイミング内訳
合成監視到達可能性 合成監視の有効性は、テストが実行される場所によって異なります。プラットフォームは一般的に以下の機能を提供します。
パブリッククラウドベースの展望ポイント
利用可能な場合はISPまたはバックボーンレベルのノード
ラストマイルアクセスネットワークの監視
無線通信事業者の有利な地点
内部サービス検証用のオンプレミスエージェント
合成監視管理 合成チェックを運用ワークフローに統合するために、プラットフォームは通常、以下の機能を提供します。
設定可能なテスト間隔
メンテナンスウィンドウ
REST APIとWebhookの統合
ロールベースのアクセス制御とSSO
設定可能なデータ保持期間
レポート作成と自動化のためのエクスポート機能
1). LogicMonitor LogicMonitorは、ハイブリッドネットワークおよび分散ネットワーク向けに構築された、SaaSベースのAIファーストな監視プラットフォームです。オンプレミスインフラストラクチャ、クラウド環境、SD-WAN展開、および重要なサービス全体にわたる統合的な可視性を提供し、複雑なオンプレミス管理のオーバーヘッドを必要とせずに実現します。
ネットワーク環境が分散化するにつれて、デバイス、トラフィックフロー、ログ、クラウドネットワーク構造全体にわたる継続的なインサイトが必要になります。LogicMonitorのLM Envisionは、マルチベンダーデバイスの監視と高度な分析、動的なベースライン設定、ドメイン間相関を組み合わせることで、この課題に対応します。
その軽量コレクターは、環境全体からテレメトリデータを安全に収集し、データを正規化して、トラブルシューティングの迅速化と長期的なキャパシティプランニングのために設計された単一の運用ビューを通じて表示します。
他社とのちがい
フル マルチベンダー対応 ルーター、スイッチ、ファイアウォール、ロードバランサー、SD-WANアプライアンス全体にわたって
SNMP（v1、v2c、v3）、NetFlow、jFlow、sFlow、IPFIX、NBAR2、WMI、Syslog、およびAPI統合
リアルタイムのトポロジーマッピングと依存関係認識による自動デバイス検出
相関 ログとメトリクス 統一プラットフォームで
動的なベースライン設定とAI駆動型異常検知により、アラートノイズを低減
リンク使用率、BGPセッションの安定性、QoSメトリクス、ルーティングの可視性に関するカスタムダッシュボード
REST APIとServiceNow、PagerDuty、Slackとのネイティブ統合
オンプレミス環境とクラウド環境の両方に対応するセキュアコレクターを備えたハイブリッド展開モデル
生産能力予測と長期トレンド分析
ウェブサイト : LogicMonitorネットワーク監視 .
Edwin AI: イベントインテリジェンスとエージェントによる自動化 エドウィン AI AI駆動型を追加 イベント情報 さらに、ネットワークテレメトリの上に調査レイヤーを構築します。デバイスのアラート、フロー異常、合成障害を個別の信号として扱うのではなく、Edwin AIはメトリクス、ログ、トポロジー、インシデント、パスデータを単一の運用コンテキストに関連付けます。
ハイブリッド環境では、パフォーマンスの問題はLAN、WAN回線、SD-WANオーバーレイ、ISPバックボーン、CDNエッジ、またはSaaS領域のいずれかに起因する可能性がありますが、Edwin AIは劣化の発生源を特定するのに役立ちます。Edwin AIは自動的に以下の機能を提供します。
重複を排除し、関連するアラートを関連付けます。
AIを活用したインシデント概要を生成します
ドメイン全体にわたる可能性のある根本原因を特定する
表面爆発半径と衝撃解析
改善策を推奨します
調査を超えて、Edwin AI は AIエージェント イベント駆動型 オートメーション ネットワーク運用に組み込むこれらのエージェントは、以下のことが可能です。
相関イベントに基づいて修復ワークフローをトリガーする
自動化統合を通じてランブックを実行または推奨する
コンテキスト情報を活用して、ITSMチケットをオープン、更新、またはクローズする
人間が関与する承認方式、または統制された自律実行方式で運用する
このアプローチにより、ネットワーク監視は受動的な可視化から、ガイド付きまたは自動化された対応へと移行します。Edwin AIは、レイテンシの増加や経路の変更を特定するだけでなく、ポリシー制御に基づいて是正ワークフローを開始できます。
LogicMonitorは、テレメトリ、合成検証、AIによる調査、およびエージェント主導の自動化を組み合わせることで、ネットワーク監視を完全な制御システムとして位置づけています。
2) Datadogネットワークモニタリング Datadog Network Monitoringは、Datadogの包括的な可観測性プラットフォームを拡張し、クラウドネットワーク、アプリケーション、インフラストラクチャ全体にわたる可視性を提供します。インフラストラクチャとアプリケーションの監視が既にDatadogに統合されているクラウドファースト環境でよく利用されています。
主な特徴 クラウドネットワーク監視（CNM）とネットワークデバイス監視（NDM）を提供します。アプリケーション、コンテナ、仮想マシン、物理デバイス間でのNetFlowとトラフィック相関をサポートします。ハイブリッドクラウド環境およびマルチクラウド環境全体で、ホップバイホップのパス可視化とサービス間トラフィック監視を提供します。
メリット サービス間トラフィックの強力な可視性、コンテナとクラウドネイティブインフラストラクチャの幅広いサポート、ハイブリッド環境全体にわたる単一画面での可視性、トラフィックの範囲指定とアラートのための組み込みタグ付け。
デメリット 料金は指標とトラフィック量に応じて変動します。オンプレミスデバイスのより詳細な監視には、追加の設定とコレクターが必要になる場合があります。
ウェブサイト : Datadogネットワークモニタリング
3) SolarWindsの可観測性 SolarWinds Observabilityは、オンプレミス、クラウドネイティブ、混合インフラストラクチャなど、ハイブリッド環境全体にわたる統合監視を提供します。ネットワークテレメトリとパフォーマンス分析、自動アラート相関機能を統合しています。
主な特徴 ICMP、SNMP、WMI、CDP、VMware、Hyper-Vを使用した自動ネットワーク検出。有線および無線環境向けのマルチレベルトポロジーマップ。帯域幅、パケット損失、スループット、レイテンシ、接続性、可用性の継続的な監視。AIOpsを活用したアラート機能により、ノイズを低減し、トラブルシューティングを迅速化。
メリット 強力な自動検出機能、詳細なトポロジー可視化、幅広いベンダー対応、および統合されたAIOpsベースの健全性分析機能。
デメリット : アラート音がうるさかったり、カスタマーサービスが悪かったり、複雑な設定には習得に時間がかかる場合がある。
ウェブサイト : Solarwinds Network Monitoring
4) ダイナトレース Dynatraceは、アプリケーション、インフラストラクチャ、ネットワーク層全体にわたる統合的な可視性を提供することで、ネットワーク監視機能まで拡張するエンタープライズグレードのオブザーバビリティプラットフォームです。アプリケーションのパフォーマンスとネットワークの動作を密接に関連付ける必要がある、大規模で複雑な環境で広く利用されています。
主な特徴 AIを活用した根本原因分析により、アプリケーションのパフォーマンス問題をネットワーク層まで追跡します。ルーター、スイッチ、ファイアウォール、ロードバランサー、SD-WANコンポーネントを統合的に監視します。SNMP、Ping、ポーリングを使用してデバイスを自動的に検出します。Syslog、SNMPトラップ、NetFlowをサポートし、OneAgentとの統合によりエンドツーエンドの可視性を実現します。オンプレミス、クラウド、インターネットルート全体にわたる完全なパス可視性を提供します。
メリット : 強力なクロスレイヤー相関、自動デバイス検出、高度なAI駆動型RCA、広範なハイブリッド可視性。
デメリット : 高コスト構造、急な学習曲線、複雑なUIナビゲーション、ライセンスモデルにより、大規模導入における総所有コストが増加する可能性があります。
ウェブサイト : Dynatraceネットワークモニタリング
5) ペスラーPRTG PRTG Network Monitorは、ネットワーク、サーバー、アプリケーション、データベース、クラウドサービスなど、インフラストラクチャ全体にわたる監視機能を提供します。センサーベースのアーキテクチャを採用し、環境全体にわたるシステム、デバイス、トラフィック、サービスを監視します。
主な特徴 定義されたIPアドレス範囲全体にわたるデバイスの自動検出。ネットワークデバイス、SNMP対応システム、サーバー、LANコンポーネント、SQLクエリによるデータベース、アプリケーション、クラウドサービスなどを対象としたセンサーベースの監視。可用性、容量、トラフィック、デバイスの状態をリアルタイムで監視。アラート、レポート、マッピング機能を内蔵。無料版では、最大100個のセンサーを時間制限なしでサポート。
メリット : 広範なインフラストラクチャのカバー範囲、自動検出、複数のITドメインにわたる統合監視、小規模導入向けの生涯無料利用枠。
デメリット センサーベースのライセンスは、大規模環境において迅速に拡張可能です。センサー数が多い場合、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。複雑な環境では、センサーの綿密な計画が必要です。
ウェブサイト : Paessler PRTGネットワーク監視
6) アウヴィク Auvikは、リアルタイムの可視化と自動マッピングを重視したクラウドベースのネットワーク管理ソリューションを提供します。分散ネットワーク全体にわたる集中管理を必要とするMSP（マネージドサービスプロバイダー）や複数拠点IT環境で広く利用されています。
主な特徴 対話型トポロジーマッピングによる自動ネットワーク検出。リアルタイムステータス更新による継続的なデバイスポーリング。トラフィック分析のためのTrafficInsightsを介したNetFlow、J-Flow、IPFIX、およびsFlowの取り込み。VPNトンネルおよびリモートアクセス監視。
バージョン追跡と比較機能を備えた構成変更検出。一元化されたsyslog収集。デバイスとインターネット間の接続を追跡するためのパス可視化。
メリット 強力なリアルタイム可視性、効果的な複数拠点管理、統合された構成バックアップと変更追跡、確実なトラフィックフローの可視化。
デメリット ダッシュボードのカスタマイズ範囲が限られています。一部の導入環境では、トポロジーの精度やデバイス接続に問題が発生するとの報告があります。シンプルな単一サイト構成よりも、MSP（マネージドサービスプロバイダー）やマルチネットワーク環境に最適です。
ウェブサイト : Auvikネットワークモニタリング
7) ManageEngine OpManager ManageEngine OpManagerは、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、サーバー、仮想マシン、ストレージシステム、ワイヤレスインフラストラクチャ全体にわたる障害管理とパフォーマンス管理のために設計された、オンプレミス型のネットワークおよびインフラストラクチャ監視プラットフォームです。
主な特徴 IPベースデバイスの可用性とパフォーマンスをリアルタイムで監視します。VMware、Hyper-V、Citrix、Xen、Nutanix HCIなどの物理サーバーおよび仮想サーバーの監視をサポートします。Cisco IPSLAを使用したWAN監視により、リンクの可用性とパフォーマンスを検証します。
メリット 広範なインフラストラクチャカバレッジ、統合された障害管理、強力なWANおよびワイヤレス監視機能、集中管理された複数拠点の可視性。
デメリット 大規模環境ではパフォーマンスが低下する可能性があります。ライセンスによっては、NetFlowや高度な機能を利用するために追加の有料モジュールが必要になる場合があります。サードパーティとの連携機能が限られており、レポートインターフェースが旧式です。
ウェブサイト : ManageEngine OpManager ネットワーク監視
8.) Zabbix Zabbixは、ネットワーク、サーバー、インフラストラクチャのメトリクスを収集・分析するために使用されるオープンソースの監視プラットフォームです。幅広いネットワークデバイスにおいて、エージェントベースとSNMPベースの両方の監視をサポートしています。
主な特徴 SNMP v1/v2c/v3 をサポートし、トラップ収集機能も搭載。エージェントベースの監視により、詳細なデバイスメトリクスを監視。トラフィック、帯域幅使用量、パケット損失、インターフェースエラー、TCP接続、リンクステータス、CPU、メモリ、ハードウェアセンサーを監視。エスカレーションワークフローによる柔軟なしきい値定義。インターフェース、電源、CPUコア、その他のリソースを自動的に検出する低レベル検出機能。300種類以上のベンダーテンプレートを使用した自動デバイスオンボーディング。トレンド分析のためのデータ正規化、集計、統計情報計算機能。
メリット 高度なカスタマイズ性、強力なSNMPサポート、強力な検出機能、オープンソースの柔軟性。
デメリット 設定にかなりの労力が必要です。カスタムテンプレートにはスクリプト作成の専門知識が必要となる場合が多くあります。クラウドネイティブ環境や一時的な環境への最適化は不十分です。一部の導入環境では、アラートのタイミングにばらつきが報告されています。
ウェブサイト : Zabbixネットワーク監視
9) IBM SevOne NPM IBM SevOne NPMは、ハイブリッド環境全体にわたるアプリケーション中心のネットワーク可視性を提供します。SDN、SD-WAN、クラウド、Wi-Fi、および従来のネットワークインフラストラクチャ全体にわたる可視性を必要とする大規模企業向けに設計されています。
主な特徴 ハイブリッドおよびマルチクラウドネットワーク全体にわたる統合的な可視性。機械学習に基づくインサイトにより、パフォーマンスの問題を早期に検出。SDN、SD-WAN、エンタープライズWi-Fi、およびハイブリッドクラウド環境の監視をサポート。アプリケーション認識型のネットワーク可視性により、ユーザーに影響を与える問題の発生源を特定。
メリット 大規模ネットワーク向けの高い拡張性、アプリケーション認識型の可視性、ハイブリッドクラウド対応、および次世代ネットワーク技術のサポート。
デメリット 初期費用が高く、高可用性構成には高額な費用がかかります。アラート管理の柔軟性が制限される場合があります。一部のサードパーティ製またはCisco以外のSD-WANベンダーとの統合には、追加の作業が必要になる場合があります。
ウェブサイト : IBM SevOne NPM ネットワーク監視
10) シスコ・サウザンドアイズ Cisco ThousandEyesは、分散エージェントと合成テストを使用して、インターネットおよびSaaSの経路を可視化します。パブリックインターネット、クラウド、ハイブリッドWAN環境におけるアプリケーションのパフォーマンス監視に広く利用されています。
主な特徴 BGP監視とDNSパフォーマンス追跡によるホップバイホップのパス可視化。インターネットおよびWANパス全体にわたるエンドツーエンドのエクスペリエンス検証のためのネットワークおよびアプリケーションの合成テスト。
メリット : 強力な外部経路の可視性、効果的なSaaSおよびインターネット監視機能、分散型ワークフォース環境に役立ちます。
デメリット 複雑なCDN環境やサードパーティのエッジ環境内部の詳細な可視性は限られています。外部エージェントへの依存により、内部監視と比較して粒度が低下する可能性があります。本格的なテストには有料プランが必要です。
ウェブサイト : Cisco ThousandEyes ネットワーク監視
LogicMonitorにおけるネットワーク監視と合成監視の連携方法 ここまでで、デバイスメトリクスだけでは不十分な理由がお分かりいただけたでしょう。インターフェースカウンターはインフラストラクチャの動作状況を示し、フローレコードはトラフィックの流れを示します。しかし、どちらもネットワークエッジの先でユーザーがどのような体験をしているかを裏付けるものではありません。
LogicMonitorでは、SNMP、ストリーミングテレメトリ、フローデータなどのデバイステレメトリによって、インターフェースエラー、使用率、ルーティングの安定性といった内部状態が明らかになります。合成モニタリングによって、レイテンシの急増、DNSの遅延、ISPのパスシフト、SaaSの可用性の問題といった外部環境の状況を検証できます。
両方のメトリックが同じ運用ビューに表示されると、問題がLAN内部で発生しているのか、WAN経由で発生しているのか、インターネット経路の上流で発生しているのかを確認できます。
ツールが問題の発生源を特定できない場合、それは単なるノイズを発生させているに過ぎません。
よくあるご質問
1. 従来のNMSに加えて合成モニタリングが必要かどうかは、どのように判断すればよいですか？
ユーザーがSaaS、クラウド、またはパブリックインターネットルーティングに依存しており、デバイスポーリングだけでは検証できない場合は、合成監視が必要です。
2. 大規模なハイブリッド環境において、テレメトリの種類をどのように優先順位付けすべきでしょうか？
まずデバイスの健全性指標から始め、トラフィック分析のためにフロー可視化を追加し、次に合成テストを使用して外部パスの検証を行います。
ツールを選ぶ際に、真の障害領域をどれだけ迅速に特定できるかではなく、機能一覧に基づいて選ぶこと。
はい、プラットフォームがテレメトリ、フロー、アクティブパス検証全体にわたる統一的な相関関係を持つように設計されている場合です。
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