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携帯電話事業者の悪夢：ワールドカップの決勝戦を5Gで配信するライブストリームに興奮したファンが殺到しています。試合開始3分後、ネットワークがダウン。視聴者は怒り狂いソーシャルメディアは大混乱。状況は最悪で、問題の切り分けと対処に必死で対応していますが終わりが見えません。
もし試合の前夜に過去の同規模のイベントに基づく機械学習（ML）を使用してエンドツーエンドのストリーミング・パフォーマンスの問題を特定する一連の大規模なアクティブテストをオペレーターが実行していたとしたらどうでしょう。 ある閾値に違すると、エンドツーエンドのパスに沿った主要なネットワーク・インターフェースに追加のアクティブ・テスト・エージェントを配置するワークフローが自動的に起動し、問題の発生源（おそらくバックホール・ネットワーク）が特定されます。トラフィックは2つ目のリンクに再ルーティングされ、数分以内に必要なパフォーマンスが回復します。8時間後決勝戦が始まり、オペレータのネットワークは滞りなく動作しています。
後者のシナリオが理想的であることは誰もが認めるところです。パフォーマンスが最も重要である勝負の瞬間には、経験に基づく自信がすべてを左右するのです。
以前の記事で述べたように、顧客がサービス低下を感じる前にオペレータが問題を発見することは低遅延ネットワークスライスやその他の 5G 新機能のいずれであっても、サービスレベル合意 (SLA) を遵守するために重要です。現在ではアクティブ・アシュアランス、ML、自動化の適切なバランスにより迅速な問題の特定と解決が可能になっています。
アクティブ・アシュアランス：5Gの目と耳
アクティブ・アシュアランスは複雑な5Gネットワークにエンド・ツー・エンドの可視化を提供します。
事業者、ハイパースケーラ、企業のいずれが所有する場合でも、ネットワークの任意の場所にアクティブテストソフトウェアエージェントを配置し、ネットワーク上のユーザーをプロアクティブにシミュレートします。ユーザーが生成するトラフィックを正確にエミュレートし大小さまざまな量のトラフィックを生成することができます。
ワールドカップの例と同様にさらにテスト・エージェントを配置することで、ネットワークのセグメント化を通じて問題の根本的な原因を突き止めることができます。
アクティブテスト エージェントはネットワークのどこにでも配置でき、エンドツーエンドまたはセグメント化されたフォーカスエリアを測定し、ステップ バイ ステップの区間測定により問題を特定することができます。
AI/ML：迅速なインテリジェンスとインサイト
MLは人工知能（AI）の主力でありAIシステムに投入するニューラルネットや予測モデルを作成します。AIはデータの裁定者であり、業界の要件やその他の要因を考慮して結論を出し、行動を開始します。
過去のデータを利用してネットワークの各部分の性能閾値を学習し、状況の変化に応じて学習を継続することでネットワークの問題を驚くべき速度と精度で検出することができます。
自動化：実行速度
なぜ5GではアクティブテストやAI/MLが重要なのでしょうか？5Gは前世代のネットワークに比べて50倍も複雑だという説があります。ネットワーク機能、ネットワークスライス、暗号化、エッジデバイス、アプリケーション、インフラはすべて継続的に変化しているので、これは驚くことではありません。
継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）方式は、商用ネットワークへの絶え間ない更新を意味します。これらのアップデートは本稼働する前に検証される必要があります。ネットワークリソースはネットワーク上で動的にインスタンス化されるので、それらもテストされる必要があります。
これが遅れると、ネットワークは無秩序状態になり、新たな5Gユースケースが要求する高い品質と性能を提供できなくなります。手動プロセスでは不可能です。
自動化されたサービス保証：自己回復型ネットワークへの移行
パフォーマンス監視、根本原因分析、SLA管理のための従来の（手動）方法は、5Gの複雑さとそこを通過するトラフィックの量にかないません。
AIやMLトリガーによるワークフローとネットワークトポロジー情報を組み合わせ、アクティブアシュアランスシステムはネットワークオーケストレーターと連携し、ネットワーク上の必要な場所と時間にアクティブテストエージェントを挿入して次のことを行います。
新規に起動した機能、ネットワークスライス、インフラストラクチャの検証（本番前、本番中、本番後）
エンドユーザーの視点から、重要なリンクとサービスを積極的かつ継続的に監視
エンドツーエンドテストやセグメントレベルテストを実施し、根本的な原因を特定することであらゆる問題をトラブルシュート
変更管理のユースケースで変更作業の前後で保証サイクル（起動、監視、障害の切り分け、変更の検証）を完了
AI/MLはエージェントを必要な場所に自動的に配置・再配置する容易さと相まって、問題の早期解決や顧客に影響を与える問題の回避につながります。クローズドループ・オーケストレーションと自己回復型ネットワークに向けた大きな一歩となります。
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