ブルース・ケリー氏はNetScoutのCTO兼SVPであり、製品およびサービスソリューションの技術戦略を主導している。
私がこの業界で働いてきた間、企業ネットワークは常に複雑化してきたが、今日私たちが経験していることは根本的に異なる。人工知能の急速な台頭、特にエージェント型AIへのシフトは、まったく新しいレベルのアーキテクチャの複雑さをもたらしている。これは単に多くのシステム、多くのデータ、より多くのクラウドというだけではない。クラウドへの移行期にネットワークチームが経験したことと同等の、基盤的な変化なのだ。そして再び、可視性が危機に瀕している。
クラウドとコンテナ化がパフォーマンス監視とセキュリティのルールを変えたように、AIエージェントの普及は、ネットワーク上で何が起きているかを把握し理解する能力に挑戦をもたらすだろう。
この変化はすでに進行中だ。生成AIモデルの上に構築され、自律的に行動できるインテリジェントエージェントが、業界全体で実際のビジネス機能を自動化し始めている。旅行予約からヘルスケア診断まであらゆるものを変革しており、まもなくその存在は今日のクラウドワークロードと同じくらい一般的になるだろう。
しかし、AIエージェントは従来のアプリケーションのようには機能しない。それらは頻繁に複数のマイクロサービスで構成され、異なる環境に分散し、APIを通じて接続され、データベースやサードパーティのソースからのリアルタイムデータによって駆動される。その動作は確定的ではなく、確率的だ。つまり、あらかじめ書かれた指示に従うだけでなく、解釈し決定するのだ。そして、これらのエージェントが暗号化された接続、一時的な計算インスタンス、自律的なロジックを通じて動作するため、どのように決定が下されたか、あるいはどこで問題が発生したかを追跡することが非常に困難になる。
複雑さの変化の程度を示す単一の統計はないが、説得力のある状況を描く統計はいくつかある。現在、インターネットトラフィックの約71%がAPIコールで構成されており、一般的な企業は現在600以上のAPIエンドポイントを維持しており、その数は急速に増加している。ネットワークトラフィックの75%以上が暗号化されており、コンテナの70%は寿命が5分未満である。エージェント型AIはトラフィック量を大幅に増加させ、2030年までに1550億ドル市場に成長すると予想されている。
この透明性の欠如は単なる技術的課題ではない。パフォーマンスと稼働時間に依存するビジネス、特に金融、ヘルスケア、物流などのセクターにとって、迫り来る運用リスクなのだ。
新たな現実のための新たなスタック
AIエージェントの台頭を支えているのは、新しい種類の企業ITアーキテクチャ、オートメーションスタックだ。これは基礎から構築されている：基盤にはAIワークロード用に設計された特殊なチップとGPUがあり、その上にクラウドインフラストラクチャとコンテナ化された環境のレイヤーがあり、次に大規模言語モデルがあり、最後に最上部にはエージェント自体があり、それぞれが異なる業種の特定のビジネス問題を解決するために開発されている。
この階層化されたスタックにより、これまでは不可能だった自動化と知能のレベルが実現するが、監視がこれまで以上に困難なシステム間の相互依存関係も導入される。企業はこれらのコンポーネント間の関係をエンドツーエンドで理解する必要がある。ネットワーク機能は健全であり、他のコンポーネントも健全かもしれないが、それらの間のコミュニケーションが健全でない場合、結果として体験が悪化する可能性がある。
可観測性が崩壊している理由
AIエージェントはすでに、暗号化され、一時的で、機械生成されたデータを通じて企業ネットワークとインターフェースしている。これは、従来のツールでトラフィックパターンを分析することがより困難になることを意味する。これらのシステムがよりダイナミックになり、マルチクラウドプラットフォーム、エッジコンピュートノードにまたがって実行され、5G接続をますます活用するにつれて、組織はネットワーク上で何が起きているかを理解する能力を失いつつある。
それは、自律システムが人間のように可用性とカスタマーサービスを常に期待するわけではないからだ。人間のユーザーはサービスの低下を報告するかもしれないが、自律システムはそうしない。明らかな信号がなくても、パフォーマンスやセキュリティに影響を与える前に問題を検出する必要がある。
この規模を処理するには自動化が不可欠だが、可観測性のない自動化は危険だ。トラフィックを検査しシステムの健全性を理解するための適切なツールがなければ、組織は暗闇の中で重要な決断をするリスクを負う。
ビジネスリスクは現実のものだ
今日のデジタルサービスはグローバル業務の中核だ。これは金融界での取引の見逃し、ヘルスケアでの診断の遅延、小売や物流での収益損失、そして全体的な信頼の損害を意味する可能性がある。
企業がワークフローを合理化し顧客にサービスを提供するためにより多くのインテリジェントエージェントを展開するにつれて、ITチームはそれに見合った最新のツールを持つ必要がある。静的なシステムとルールベースの監視用に構築された従来の可観測性プラットフォームに依存するだけでは不十分だ。暗号化され、分散され、リアルタイムの環境を解析するように設計されたソリューションが必要だ。つまり、デジタル相互作用の基本的な構成要素である生のパケットをキャプチャする必要がある。パケットは、正確で信頼性の高いメタデータを生成するために必要なデータを提供し、実用的なインテリジェンスと複雑な相互作用への深い可視性を提供する。そのインテリジェンスこそが、個々のコンポーネントの健全性に対する近視眼的な見方ではなく、サービス関係の包括的な理解を可能にする。最終的に、そのタイプの知識がより良く、よりスマートで、より速い意思決定を促進する。
レジリエンスは可観測性とセキュリティが収束する場所だ
また、可観測性とセキュリティを結びつける別のシフトもある。かつては別々のツールセットを持つサイロ化された領域だったこれらの分野は、現在関連していると理解されている。それらが通信することを望む。これがレジリエンスへの新しい道だ：可観測性の機能とセキュリティを相互に活用するツール。
レジリエンスは単なる稼働時間以上のものを意味する。それは、手動介入なしに障害や攻撃を検出し、適応し、回復できるシステムを持つことを意味する。エージェント型AIとダイナミックネットワークの新時代では、レジリエンスは組織が可視性とセキュリティ戦略をどれだけうまく統合できるかにかかっている。
エージェント型AIへのシフトは、クラウド革命以来企業が直面した最大の自動化の機会と最大の運用上の盲点の両方を表している。可観測性とセキュリティを組み合わせることでレジリエンスに積極的に投資する企業は、完全に自律的で暗号化されたAIエージェントの迷路に可視性を後付けする苦痛に満ちた混乱を避けることができる。待つ企業は、もはや解読できないブラックボックスの周りに可観測性の足場を構築しようとし、競争上の優位性であるべきものを、コストがかかり複雑な修復プロジェクトに変えてしまうだろう。
