目次はじめにアーキテクチャの定義各アーキテクチャの長所と短所監視アーキテクチャの概要ツール配備場所とツールコストに関する影響システムベース / 分散 GigaSMART 機能監視の詳細 : 実行する機能とネットワーク上での実行場所の推奨監視の詳細 : 主な検討事項ケーススタディ / 使用事例

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ビジビリティ・ファブリック向けのサービス・プロバイダ・システム・

リファレンス・アーキテクチャ

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ホワイト・ペーパー

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ビジビリティ・ファブリック向けのサービス・プロバイダ・システム・

リファレンス・アーキテクチャ

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_{ホワイト・ペーパー}

はじめに

アーキテクチャの定義

各アーキテクチャの長所と短所

監視アーキテクチャの概要

ツール配備場所とツール・コストに関する影響

システム・ベース/分散GigaSMART機能

監視の詳細:実行する機能とネットワーク上での実行場所の推奨

監視の詳細:主な検討事項

ケース・スタディ/使用事例キャリアの種類と使用するアーキテクチャのタイプ

例1:4G世代前の分散データ体系から移行するキャリア（WiMAXからLTE）例2:ネットワーク・エッジと非集中パケット･コアが共在するティア2キャリア

まとめ

Gigamonについて

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はじめに

このアーキテクチャのリファレンス資料では、最新の電気通信ネットワークを監視する最も一般的な方法を検証し、さまざまなモニタリング・アーキテクチャの長所と短所について説明します。現在の管理ツールおよび手順のスループット処理を効果的に向上するため、実用性と革新性の両面から推奨事項を検討します。また、ネットワーク監視およびネットワーク・ビジビリティを強化する、ネットワーク管理ツールおよびテクノロジーの今後の実装に関する設計ガイドラインについても確認します。

アーキテクチャの定義

集中監視/集中ツール/集中ネットワーク・コア Gigamonのソリューション: GigaVUE-TA1トラフィック・アグリゲータr/GigaVUE-HD8 Visibility Fabric™シャーシ通常、小規模な通信会社で実装されるこの監視アーキテクチャは、以下のように構成されます。 • _{TAPおよび集約機能がネットワーク・コアに一般的に存在し、分析} 機能も一元化される監視システム • _{低インテリジェンス・ネットワークTAPポイントからのトラフィッ} クが一括分析のためにコアへ戻されるネットワーク・エッジからトランキングされるトラフィック量に対処するため、一般に、高密度のシャーシ・ベース・ソリューションがコアに採用されます。インテリジェント機能や、ネットワーク・エッジで実行されるフィルタリングが使用されることはほとんどありません。

集中監視アーキテクチャ/集中ツール

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分散または分散監視/集中および/または分散ツール/集中ネットワー ク・コア Gigamonのソリューション:Flow Mapping®およびGigaSMART® パケット修正、変換およびインテリジェンス・テクノロジーを含む、GigaVUE-HB1/GigaVUE-HC2/GigaVUE-HDシリーズのビジビリティ・ファブリック・ード大規模な通信会社は通常、以下のような監視アーキテクチャを実装できます。 • _{TAPおよび集約ポイントがネットワーク全体に分散するシステム・} ベースの監視手法。ここでは、ツールまたはデータ再生機能が一般に一元化されるか、一時的な分散ベースとして専用ツールが必要となります。 • _{監視対象となるトラフィックでの各種アクション（フィルタリン} グ、パケット修正/変換/インテリジェント機能）をネットワーク・エッジの近くで実行し、コアにトランキングされるトラフィック量全体を削減するだけでなく、エッジでの監視や分析を必要としないデータがコアに配信されないようにします。通常、エッジからコアへのデータを削減するため、複数の転送集約ポイントが使用されます。この手法では、データ・アクセス・ポイントにあって、処理が必要なデータを一時条件で判断する専用のツール機能により、トラフィックをコア周辺で操作することができます。ネットワーク・エッジ周辺には優れたパケット操作 / データ削減機能があり、コア・ツール処理サイトに配信されるデータの量を大幅に削減できます。

分散監視アーキテクチャ/集中ツール

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ハイブリッド監視/ローカル・ツール/アクセス・タイルを含む分散 または共存ネットワーク・コア Gigamonのソリューション:GigaVUE-TA1トラフィック・アグリゲータ/Flow Mappingおよび GigaSMARTパケット修正、変換およびインテリジェンスを含む、GigaVUE-HD8ビジビリティ・ファブリック・シャーシ中規模の地域通信会社で見られるこの監視アーキテクチャは通常、以下のように構成されます。 • _{TAPおよび集約機能がローカル・ネットワーク・コアに一般的に使} 用され、分析機能もローカルに存在する監視システム • _{低インテリジェンス・ネットワークTAPポイントからのトラフィッ} クが一括分析のためにローカル・コアへ戻されるネットワーク・エッジからトランキングされるトラフィック量に対処するため、一般に、高密度のシャーシ・ベース・ソリューションがコアに採用されます。低レベルのデータ削減インテリジェンスがエッジに存在します。

ハイブリッド監視アーキテクチャ/分散ツール

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システム・アプローチ 監視システムが相互接続され、自己認識し、高位レイヤー管理機能、または障害および冗長フレームワークを含むWANネットワークとも呼ばれる相互接続されたトランキング・リンクにより、監視対象データと関連メタデータを転送パスで次の集約ステージへとシームレスに渡すトポロジー。データが集中ツールに到達すると、ツールは分析対象のネットワーク・セグメントに直接接続され、データ自体のリンク・レイヤー・ビジビリティが維持されます。 メタデータ メタデータは、データがやり取りされるネットワーク・リンクで監視中の情報として収集されます。監視レイヤーは、ツール・レイヤーをインフラストラクチャ・レイヤーとは別に処理しますが、インフラストラクチャ・レイヤーに直接接続されている場合、メタデータの維持とその後の暗号化データの読み取りでは、ツール・レイヤーの1:1リンクを使用します。メタデータの例には、タップ・ラインの状態が挙げられます。 • _{パケットの断片} • _{重複パケット} • _{入信時間/入信ポート}

各アーキテクチャの長所と短所

集中アーキテクチャ • _{集中アーキテクチャの長所} – _{データ・センターに最適} – 集中モデル – _{優れた集中パフォーマンス} – 小規模なキャリア向け – _{低コスト/エントリー・レベルのソリューション} • _{集中アーキテクチャの短所} – _{エンドポイントGigaSMART修正、変更およびトラフィック・} インテリジェンス機能が限定される – _{コア周辺でトラフィックを操作できない} – 障害が集中化する 分散アーキテクチャ • _{分散アーキテクチャの長所} – _{障害が分散する、スケーリングしやすい、優れたアップタイム} （稼働時間） – _{一般的なサービス・プロバイダ・アーキテクチャに最適} – _{大規模キャリア向け} – エンドポイントGigaSMART修正、変更およびトラフィック・インテリジェンス機能をフルに活用できる – 分散モデル/フェイルセーフ – _{分散トラフィック、ビッグ・データに最適} – 正しいポート密度、適正価格、ネットワーク・トラフィックの妥当なポイントで適切な機能 – コアから離れたエッジでトラフィックを処理するトラフィック操作 – システム機能、システム管理 • _{分散アーキテクチャの短所} – _{WAN全体で監視対象データをトランキングまたはバックホー} ルするコスト – _{2つの上りリンクの負荷が同じぐらいである場合、障害が発生} したときに、トラフィックを次のステージへトランキングするには、残ったリンクの帯域が不足することがあります。 ハイブリッド・アーキテクチャ • _{ハイブリッド・アーキテクチャの長所} – データが発生している加入者の近くにツールを配備できる – _{ツールが加入者の近くにあるため、バックホール/WANトラ} フィックのコストを最小限に抑えられる – _{ローカル・ツールを担当するローカル・グループを配置し、そ} の分野/地域のニーズで特定タイプの加入者に対応する専用ツールを導入できる – 障害が分散する • _{ハイブリッド・アーキテクチャの短所} – _{同一ツールの複数インスタンスがネットワークに拡散し、ツー} ル利用率が低下する – _{ツール数が最適化されていないため最大稼動率が得られず、} ツールROIが低下する – _{非集中ツール・ファームにより、余分なツールCAPEXおよび} OPEXコストが必要となる – _{集中購買ができず、ローカルで別途に購買決定を行うため、地} 域ごとにツール・ベンダーの拡散が生じる – _{ツールの非集中管理/保守}

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– _{分散コアにより、コア周辺でトラフィックを操作できず、コア} に入信するデータ量が膨大になる – _{コアに渡す前に、データを正しくフォーマット/縮小する} GigaSMART機能がエッジに存在しない

監視アーキテクチャの概要

集中アーキテクチャ *LJD98(7$ग़ॵ४ GigaVUE-TA1は、多数のリンクをコアへの1つの高位アップリンク・フィードに集約するため、エッジ・リンクの高密度集約に使用します。 *LJD98(+'*LJD98(+'॥॔ GigaVUE-HD4およびGigaVUE-HD8ファブリック・ノードは、集中ツールへ送る前に、監視対象パケットを修正および最適化するパケット操作に使用します。エッジで収集されるデータには、フィルタリング前処理やパケット操作がほとんど実行されておらず、ネットワーク・エッジからコアへと配信される間にデータの縮小も行われないため、各種のGigaSMART機能をこのポイントで実装できます。 ૐর॔شय़ॸॡॳকपঢ়घॊઅ௄ 集中アーキテクチャにより、コアへトランキングされるトラフィック量が膨大になり、長期的には維持できなくなります。ツールのCAPEX およびOPEXコストの削減など、ツールの集中化にはメリットもありますが、トラフィックのバックホール・コストで、ツール集中化のコスト・メリットが相殺されてしまうと考えられます。経時的に、ツールの価格が上昇しても、帯域コストが減少するか、有効なパイプ幅拡大により同程度に留まれば、この手法のコスト効果が高まります。 分散監視アーキテクチャ *LJD98(+%ग़ॵ४ GigaVUE-HB1ファブリック・ノードは、エッジに最適で、拡張ノードB（eNB）、ストリート・キャビネット、または複数のeNBを管理するアップストリーム・コントローラに接続できます。ネットワークのエッジでは、フィルタリングおよび/またはトラフィック操作を含む機能で、コアに転送されるデータを削除したり、データをローカル・ツール・ポート、モバイル・ツールまたはデータ・ストアへリダイレクトします。GigaVUE-HB1は、地域ごとに多数のeNBに接続できます。 *LJD98(+%ૐরএॖথॺ GigaVUE-HC2ファブリック・ノードは、コア/ローカル・データ・センターまたはローカル・ツール・クラスタへトランキングされる前に、加入者データの集約が実行される集中ポイントに最適です。このポイントでの機能には、ヘッダー除去、重複削除、スライス、およびローカル・ツールのデータ・レプリケートなどがあります。GigaVUE-HC2ファブリック・ノードは、ダウンストリームの多数のGigaVUE-HB1ファブリック・ノードに接続します。GigaVUE-HC2 は、接続された各GigaVUE-Hb1から発する多数の1Gbストリームや、小規模のセル・トポロジーなどのように、集中ダウンストリームがすでに存在する少数の10Gbストリームに接続できます。また、GigaVUE-HC2ファブリック・ノードは、多数のIPフィードが各ローカル・データ・ストアからスプールされるケーブル・ヘッド・エンドにも適しています。この場合、ダウンストリーム・データは家庭/オフィスに送られ、ローカル/地域/国内動画フィードがコンテンツ・プロバイダーから配信されます。 *LJD98(+'টشढ़ঝ؞॥॔ॹشॱ؞७থॱش GigaVUE-HD4ファブリック・ノードは、コアで複数の高速リンク（おそらくはS-GW、MMEまたはP-GWトラフィック、Gi、Gnおよび/またはSxインターフェース）を監視するだけでなく、接続されたGigaVUE-HC2ファブリック・ノードからのダウンストリーム・フィードを集約します。ここでのリンク速度はかなり高速ですが、合計リンク数は少なくなります。リンク速度は40Gbから、シングル・ポートの場合は100Gbが可能です。GigaVUE-HD4ファブリック・ノードは、ローカル・ツールおよびリソースが配置される、大きな全国規模のティア1キャリアのローカル運用手段として最適です。GigaVUE-HD4 ファブリック・ノードは、通常はMetro Ethernetリングまたは地域内トランク/バックホール回線により、地域間で100Gbで稼動する転送パイプを監視する、アップストリームGigaVUE-HD8ファブリック・ノードに接続します。 *LJD98(+'ૡଛ৉ୠ৑ংॵॡ঍شঝ؞জথॡ GigaVUE-HD8は、Metro Ethernetファイバー・リングまたは地域間トランク・グループを監視します。これらのリンクは最大100Gbで稼動し、監視対象または転送対象トラフィックに通常はこの速度で複数のリンクを使用します。また、GigamonVUE-HD8は、リング周辺の多数のポイントから多くのフィードが送られる、全国規模の動画配信システム/ファイバー・リングを監視するのにも適しています。 ীങ॔شय़ॸॡॳকपঢ়घॊઅ௄ これは、最新のサービス・プロバイダーがネットワークの分析サポートを提供する必要がある場合に最適な手法です。以下のような長所があります。 • _{ネットワーク・エッジで、GigaSMART修正、変換およびトラフィ} ック・インテリジェンス機能をサポート。これにより、ローカル集中ポイントへのトラフィック量を低減し、必要に応じて、ローカル・ツールを一時的にインストールすることができる • _{データがコアへ到達するまでに、複数の集中段階で削除できるた} め、データのバックホール・コストを削減

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• _{ツールは、必要に応じて、集中導入とローカル導入がどちらでも} 可能 • _{複雑なパケット操作ルール、トラフィック操作および監視インテ} リジェンスを、ネットワーク全体に配備 • _{ツールの集中化により、ツール・コストの効果的な管理が可能} • _{トラフィックのバックホールに必要なWANインフラストラクチャ} のコストを削減 • ハイブリッド・アーキテクチャ *LJD98(7$ग़ॵ४ GigaVUE-TA1は、エッジ・リンクの高密度集約に使用します。ここでは、重複の削除などのGigaSMARTパケット修正または変換機能や、GTP相関付けなどのトラフィック・インテリジェンス機能は実行されません。エッジでのGigaVUE-TA1機能は主として集約のみとなり、コアへの高位アップリンク・フィードの多数のリンクが集約されます。 *LJD98(+'*LJD98(+'টشढ़ঝ؞॥॔ GigaVUE-HD4およびGigaVUE-HD8ファブリック・ノードは、ローカル・ツールへの監視対象パケットをフォーマットするためのパケット操作に使用します。エッジで収集されるデータには、フィルタリング前処理やパケット操作がほとんどまたはまったく実行されていないため、このポイントでさまざまなGigaSMART機能が実行されます。また、ネットワーク・エッジからローカル・コアへと転送される間に、データの削除も行われていません。 ঁॖঈজॵॻ؞॔شय़ॸॡॳকपঢ়घॊઅ௄ ここでは、ネットワーク・コアまたはツールを分散化し、ローカル・ツール・セットが存在するビジビリティ・ファブリックで集中監視の分散グループを可能にします。GigaVUE-TA1は、エッジ・リンクの高密度集約に使用します。GigaSMARTテクノロジーを含むGigaVUE-HD4およびGigaVUE-HD8ファブリック・ノードは、地域/ローカル・ツールに監視対象パケットをフォーマットするためのパケット操作に使用します。このアーキテクチャにより、ネットワーク全体にツールが拡散されます。WANでのトラフィックをバックホールするコストの大部分は、達成される運用コストの削減によって軽減できますが、複数のローカル・コア処理サイトで複数のツールを使用する必要があることで、バックホール・トラフィックで実現したコスト削減が相殺されることがあります。経時的にツールのコストが上昇すると、このアーキテクチャでは、サービス・プロバイダーの最新監視/分析ニーズに効果的に対応できなくなります。

ツール配備場所とツール・コストに関する影響

分散システムでは、ツールを集中化できるため、ネットワーク全体のビジビリティが大幅に向上するだけでなく、コアに戻されるトラフィック量（転送コストの削減）や分析対象となるトラフィック量（ツール・コストの削減）を低減できます。集中システムの場合、すべてがコアに戻されるため、エッジ・ノードでは最小限のトラフィックしか削減できません。このため、集中監視システムが最小の監視構成でも、転送コストとツール・コストが最大になります。すべてをコアへ戻す必要があることで、ビジビリティは、ネットワーク全体ではなく部分的になります。多くの場合、リモート・ツールをコア外で接続できるので、他のツールと連携せず、監視/ビジビリティ・ファブリックに穴が生じることになります。

システム・ベース/分散GigaSMART機能

Gigamonビジビリティ・ファブリックは、システム・ベースの監視手法です。パケット操作機能またはGigaSMART機能は、GigaVUE H シリーズ・プラットフォームのどこにでも配備できます。また、このシステム機能により、複数のパケット操作機能または処理スループットが必要な場合、1つのシャーシにあるGigaSMART機能を、別のトラフィックで使用できます。このように、GigaSMART機能は、ビジビリティ・ファブリック・ノード全体に分配される分散処理機能であり、トラフィック操作の必要に応じてトラフィックを処理できます。また、容量に余裕がある別のノードで、追加のパケット操作/処理を利用することができます。この機能は、システム全体が、1つのシステムとして接続されたGigaVUE Hシリーズのビジビリティ・ファブリック・ノードで構成されるトポロジーでのみ利用可能です。

監視の詳細:実行する機能とネットワーク上での実行場所の推

奨

ツールの場所、ネットワーク・ビジビリティ、およびトラフィック・ インテリジェンス機能の場所 一般にツール・レールと呼ばれる、サービス・プロバイダーがインストールした監視/分析/機器アーキテクチャのタイプにより、ツールを物理的に配備する場所、必要なトラフィック削減機能、およびツール・レールでのインストール場所が決まります。たとえば、サービス・プロバイダーが分散監視アーキテクチャをインストールした場合、ツール・レールの各段階でコアへのトラフィック量を低減するか、コア周辺でトラフィックを操作することになります。ローカル・ビジビリティに基づいたローカル・ツールにより、ローカル障害検知を有効にできます。ここでは、たとえば、ツールはネットワーク・エッジに接続されますが、ビジビリティ・ファブリック・ノードの場所にも接続できます。あるいは、Gigamonビジビリティ・ファ

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ブリックでは、ツールを集中化し、ネットワーク・エッジまたはネットワークの他の部分から収集したデータを、監視対象データの整合性を維持するトンネリング・プロトコルにより、ツールのある場所へトンネリングすることができます。監視ネットワーク・アーキテクチャに応じて、異なるタイプの GigamonSMART機能を、監視ネットワークの各部で利用します。たとえば、複数の異なる集中ツールが存在する場合、各データ・ストリームをそれぞれのツール特性に合わせてフォーマットする必要があります。カプセル化ヘッダーを処理できるツールも、できないツールもあります。また、GTPトラフィックに直接関連付けられるツールも、そうでないツールもあります。監視ネットワークの機能が、ローカル・データをツールが存在するローカル・データ・センターへ送ることを目的としている場合、過剰な複製の除去とエッジ・フィルタリングを除き、エッジにはGigaSMART機能がほとんどなく、必要に応じて、コアでGigaSMART機能を実行すると想定されます。ツールが集中化された分散監視システムの場合は、多くのGigaSMART機能をネットワークのエッジと集中ポイントの両方に配備する必要があります。

監視の詳細:主な検討事項

監視対象データの削減 通話よりも動画通信が優勢となっている今、特に加入者がダウンロード量と変わらない量をアップロードするパラダイムなど、ネットワーク上のトラフィック量が増大すると、このようなトラフィックを搬送するパイプの幅も劇的に拡大します。バックホールが増加するだけでなく、中心となる無線アクセス・ネットワーク（RAN）にネットワーク全体が対処しきれません。 ীങ૰ଳ॔شय़ॸॡॳকभਹਡ 通信会社の事業基盤を拡げ、既存のツールの寿命を延長するためには、ネットワーク全体の監視対象トラフィック量を削減する必要があります。Gigamonでは、非常に大規模なネットワークには分散監視アーキテクチャを採用し、多数のステップおよび複数の異なる機能で、コアに到着するまでに監視対象データ量を削減することをお勧めします。これにより、現在のスピード・ツールを「フロントエンド化」し、大きなパイプに接続するだけでなく、有効処理スループットを大幅に改善できます。Gigamon GigaSMART機能のシリーズでは、1Gbツールだけで10Gbパイプを十分に監視でき、1つの10Gbで100Gbパイプを十分に監視できます。 ীങ૰ଳ॔شय़ॸॡॳক 分散ツール・アーキテクチャ導入では、大部分のデータが直接ツールへ渡されます。経時的にツールが対応しきれなくなると、追加のビジビリティ・ノート・インフラストラクチャをインストールして、分散ツール・ネットワーク全体のツールを縮小するか、フロントエンド化する必要が生じます。この監視方法は、ビッグ・データ・ネットワークでは非常に効率が悪く、通信会社は分散監視システム/集中ツール・アーキテクチャへの移行を進めており、大幅に削減された量のデータが、監視WANでバックホールされ、集中ツールへと送られるようになります。 GigaSMARTテクノロジーの特長とメリット 従来のように、分析ツールにソフトウェアでプロセッサ集中のパケット操作機能を実行させることは、まったく非効率的です。パケットが欠落するだけでなく、収集したデータを分析する機能も大幅に損なわれます。これより優れた方法として、Gigamonではビジビリティ・ファブリック・アーキテクチャと呼んでいる監視レイヤーにより、このようなパケット操作、レプリケート、フィルタリング、データ縮小、およびライン・レートでの相関付けをファームウェアに基づいたハードウェアで実行します。 ஍૨॑੝ఒघॊ૰ଳঞॖখش この方法では、接続されたツールのスループット処理機能を最大化するだけでなく、パケットそれぞれをすべて転送し、統計データを収集し、メタデータを維持し、ツールが処理する実際のトラフィック量を削減することで、データ・ストリームの整合性を保証します。すなわち、ツールが直接パケット操作を行う必要がなくなり、その処理を監視インフラストラクチャ・レイヤーへ移行すると、大幅なCAPEXDおよびOPEXのメリットを達成できます。多くの場合、スループット処理が2倍になり、ツールへ送られる実際のデータ量が最大80%削減されることが示唆されています。これにより、通信会社は、ツールの寿命を何年も延ばすことができます。 ॺছইॕॵॡ؞ॖথॸজ४ख़থ५भਹਡ Gigamonでは、ツールへ送られるデータ量を削減し、ツールのニーズに合わせてパケットを修正することで、特許を所有するGigaSMART テクノロジーで多数の機能を提供しています。GigaSMARTテクノロジーは、GTP相関付けや加入者対応サンプリングなど、非常に複雑なデータ・インテリジェンス機能を実行します。これにより、ビッグ・データの増大や、加入者がネットワークを介して送信するデータ量の増加にツール・レイヤーが対応できないといった現実的な問題を克服することができます。 ਦ౅ਙ 監視ネットワークの信頼性は、障害状態の発生時、稼働中ネットワークの問題を特定するのに重要です。たとえば、SPAN/ミラー・ポートへ送られるパケットを削除する場合、内部のネットワーク・プロセッサーの利用率が50%以上に上昇するため、トラフィックへのアクセ

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スに共通目的のネットワーク・スイッチを使用することにほとんど意味がありません。通常、障害状態が発生すると、ネットワークに大量のトラフィックが加わり、監視ネットワークは直ちに問題を検出できなくなります。その結果、ネットワーク・ビジビリティが失われ、ダウンタイムが延長し、加入者満足度が低下し、顧客離れが加速して、加入者獲得コストが劇的に増加します。これによって、通信会社の事業ボトムラインが直接影響を受け、サービス収益を生み出す目的でも、トラフィック負荷を維持する目的でも、次世代ネットワーク・テクノロジーへの投資ができなくなります。 অ४অজॸॕ॑ଡਛघॊ੎ਏਙ Gigamonは、重要なネットワーク・セグメントをそれぞれ直結、集約し、大規模な停止状況を防止および修復するために必要な基本レベルのビジビリティを監視ネットワークに持たせる必要があると考えます。Gigamonビジビリティ・ファブリック・ノードに障害が発生した場合、デュアル制御カードとマルチパス転送機能が、集中または分散でも、ツールへ送られるデータの流れを維持します ビジビリティ・ファブリック管理 – GigaVUE-FM（ファブリック・ マネージャー）システム管理 ビジビリティ・ファブリックは基本的にオーバーレイ・ネットワークであるため、ビジネス・ニーズに応じて拡張できます。利用するノードが増えると、ファブリックの管理がさらに重要になります。大規模な組織では、すべてのデバイスが同一のソフトウェアを、場所ごとにできれば同様の構成で実行できるように、資産の導入/管理を行いたいと思うでしょう。 GigamonのGigaVUE-FM（ファブリック・マネージャー）は、物理ノードおよび仮想ビジビリティ・ファブリック・ノードの両方で集中ビューを提供し、資産管理と構成管理を可能にします。今後新しいリリースが利用可能になると、GigaVUE-FMは、1か所からネットワーク全体にこのようなリリースを導入できます。 GigaVUE-FMの主なアプリケーションは、以下を実現します。 • _{トラフィックを構成、配信および制御する集中処理を行う} • _{集中バックアップ機能で、重要な構成を保存できる} • _{システム全体の多数の物理および仮想ノードで、同時アップグレ} ードを可能にする ॶشঝ؞॥५ॺधংॵॡ঍شঝ؞॥५ॺ ツール・コストとデータのバックホール・コストには、2つの意見があります。 ॶشঝ؞॥५ॺ ツールは分散化し、ローカル・ネットワーク・インフラストラクチャ、ローカル・データ・センターまたは分散コアに接続すべきだという意見があります。多数のローカル・バックアップが存在することから、障害の観点では、この形態に明らかな利点があります。しかし、ネットワーク全体で同じツールを多数購入し、運用し、管理する必要があるため、この場合のデータ・セキュリティ・コストは膨大になります。また、このようなツール分散化では、基本的な集約と一部のフィルタリングを除き、ツールにデータが到達する前に実行できるフロントエンド処理がほとんどなくなります。したがって、既存のツールで帯域/スループット処理能力が追いつかなる、「もう1つツールを買ってください」というツール・ベンダーの主張を頻繁に聞くことになります。通信会社は、新たなツールを購入し続けるしかありません。このようなモデルでは、拡張性に欠け、ビッグ・データの処理に対応することができず、最新データのカスタマー・エクスペリエンス管理（CEM）を分析する専用ツールの広範な新たなニーズにも対応できません。 ংॵॡ঍شঝ؞॥५ॺ WANでトラフィックを集中ツール・ファームへトランキングまたはバックホールする必要があることが、もう1つの否定的意見の主な根拠です。この手法では、前述の問題の多くを解決できますが、別の問題も生じます。まずは、利点について考えてみましょう。1つのツールで、複数のサイトから収集したデータを処理できることで、コストは大幅に削減できます。フロントエンド処理の登場により、ツールが必要なトラフィックだけを検証するのではなく、入信が想定される正確なフォーマットのトラフィックも確認できるため、ツールが持つ効果的なスループット処理機能が大きく向上します。すべてのオンボード・プロセッサー・サイクルを、パケット操作やフォーマット化に無駄に使用されることなく、分析処理専用にできます。集中サイトに相互接続された多くの処理能力があるため、CAPEXおよびOPEXは大幅に削減され、ローカル障害もある程度排除するか、低減できます。前述の2つの意見については熟考する必要があります。まず1つは、集中ツール・サイトへデータをトランキングするコストです。分散ツールによるコスト削減が取り除かれることから、これは通常、オフセットであり、プラスの要素となります。実際のWANオーバーヘッドは、正確かつ妥当なデータ縮減により大幅に削減されるため、WANトランキングについては、当初よりも影響が少ないと考えられます。もう 1つは、監視ネットワークの障害が発生した場合、監視対象の分析データを、以前の監視データと合わせて二次パスへ送ることができるということです。リンクの帯域は決定的なものではなく、搬送するリン

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クより若干大きいぐらいで、データの損失が生じることがあります。これは、適切な量のフェイルオーバー・ネットワーク/リンク帯域を構成することで回避できます。

ケース・スタディ/使用事例キャリアの種類と使用するアーキ

テクチャのタイプ

例1:4G世代前の分散データ体系から移行するキャリア（WiMAXか らLTE） このキャリアの始まりは、加入者データがコアへ戻されない初期4G システムでした。当初は、各アクセス・サイトのエッジにツールを含む、分散低密度ソリューションをインストールしました。このシステムは、たちまちの間に枯渇し、利用トレンドに関する監視データや CEMタイプのデータを集中コアに返送できなくなりました。システムを集中化へと移行した場合、既存の監視ソリューションのスループット容量と同じように、分散ツールのコストはすぐに問題となりました。このキャリアは、最初のシステムを排除し、その役割を、限られたスマート機能を持つエッジ・アグリゲータへとダウングレードしました。完全な分散監視システム機能をインストールし、ツールを1か所に集中化しました。パケット操作およびトラフィック・インテリジェンス機能をネットワーク全体に分散できるため、今後のツール・コストが、WANでのデータ・バックホールのコストを上回る削減の見込みとなりました。 ऽधी 大規模なティア1キャリアは、完全なシステム主導分散監視機能を選択し、共通ツール・レールではなく、ツールを集中配備することをお勧めします。 例2:ネットワーク・エッジと非集中パケット･コアが共在するティア 2キャリア このキャリアは、MVNOから始まり、ファシリティ・ベースへと移行しました。複数の分散コアをセットアップし、加入者を高密度でネットワークに配置しました。次に、このキャリアは、WANでトランキングする十分な帯域容量を持たなかったため、ローカル・ネットワークの分析ニーズに合わせたローカル・ツールを導入しました。さらに、ティア1になるべくネットワークの拡張に着手した当時、WAN のコストは、分散/ローカル・ツールのコストを下回っていました。このキャリアは、分散監視システムによるローカル・ネットワークから、ツールを集中化した集中監視システムへの移行を決断しました。 ऽधी 全国規模ではないティア2キャリアの場合、集中サイトにデータをトランキングするコストと、分散ツールのコストのトレードオフ（バランス）に配慮することをお勧めします。

まとめ

キャリアと通信会社は、導入済みのシステム・アーキテクチャ、既存の分析ツールのインストール時期や方法に基づいたニーズだけでなく、新サービスの導入に伴って発生するトラフィックの検証ポイントや方法に合わせて、適切な監視システム・アーキテクチャを選択できるようになりました。 Gigamonでは、メタデータを維持し、遥か遠くに存在するツールでも、さまざまなネットワーク・セグメントに直結できるように、集中および分散監視システムの両方を提供します。集中化、分散化、またはその両方が可能なネットワーク・インテリジェンスにより、、キャリアは必要に応じた正しいツールを導入し、問題が発生したときには一時的な監視ポイントをネットワーク全体に拡散することができます。 Gigamonの安定したGigaVUE Hシリーズ・ビジビリティ・ファブリック・ノードにより、キャリアは、適切なポート密度、的確なパケット操作機能を妥当な価格帯で、ネットワークの適切な場所で利用できるため、集中ツール導入シナリオまたは分散ツール導入機能のいずれかにより、ネットワークに投資した各監視コストから最大の収益を生み出すことができます。

Gigamonについて

Gigamonは、インテリジェントなVisibility Fabric™（ビジビリティ・ファブリック）アーキテクチャを提供し、一層複雑化するネットワークの管理を可能にします。Gigamonのテクノロジーは、インフラストラクチャの設計者、管理者、オペレーターに対して、実稼働ネットワークのパフォーマンスと安定性に影響を及ぼさずに、物理環境と仮想環境の両方にまたがってトラフィックへの広範なビジビリティとコントロールを提供します。高可用性および高密度のファブリック・ノードから成るポートフォリオは、特許を受けたテクノロジーと一元化された管理を通じて、適切なネットワーク・トラフィックを管理システム、監視システム、セキュリティ・システムにインテリジェントに配信します。Gigamonソリューションは、世界中の企業やデータ・センター、サービス・プロバイダーに導入されています。これには、Fortune 100の半数以上の企業や、政府や地方機関も多数含まれます。 Gigamonビジビリティ・ファブリック・アーキテクチャの詳細については、当社のサイトをご覧ください: