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NWの自動化はなぜ進まないのか(9) - おまけ/余談

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はじめに

NWの自動化はなぜ進まないのか(index) 全8回について掲載してきました。ここでは、各記事を公開していく中で見えてきた反応をもとに、本編とは直接関係のない余談を書いていこうと思います。

そもそもの経緯

➡️第1回である程度の理由付けは入れていますが、そもそもの話をすると、私が沖縄オープンラボ(OOL)というところでやっている取り組みが起点になっています。このプロジェクトでは、モデル中心運用・モデルデータを起点にしたNWデジタルツイン(仮想NWを使った検証プロセス)をテーマにしてるんですが1、メンバーで集まって話をしていると、まあとにかく堂々巡りのループが発生するんですよね。やりたいこと・あるべき論に対して実現性や現実的な問題 etc を加味していくと結局ぐるぐる回ってしまって先に進めなくなるというシチュエーションが何回もありました。

そうなると、そもそも技術で解決策の話をする以前、課題設定の段階で構造上の問題があるってことでしょう。何がどう引っかかって、どこをクリアできれば先に進めるのかを考えなければいけない。でも、問題になりうる要因が多岐にわたっているし、複数の要因同士が相互に関係しているのでそう簡単に解きほぐせない、というのがネックでした。

なので、いったん個々の理由・特定の状況やシチュエーション、特定の要因について一個ずつ問題点を列挙してみようというところから始めています。プロジェクトを進めるうえで何が問題視されていて、それが他のどんな要因と連動しているのか。技術面の課題もそうじゃない課題も…とにかく書き連ねてみる。記事としては筆者がまとめて出していますが、そもそもの検討内容はOOLで一緒にやっている人たちと考えたことが元ネタになっています。

それだけだとただの愚痴リスト2でしかないので、それを整理しないといけない。連載を見てもらえればわかる通り、要因もその関係性も多岐にわたるので、人力で整理するのは難しい……ということでAIにお任せしました。AIにまとめてもらったものが要因の詳細図です。これが思いのほかちゃんとまとまって出てきたので解説もつけて出そうか…となったのが連載作成の経緯でした。このあとOOLでやってる活動の成果公開とかもしていきますが、その裏側にある面倒くささ・ややこしさみたいなのがわからないと、なんでこういう活動してるのかみたいなのが見えにくいな…と思ったという理由もあります。

過去と比較してみる

連載をまとめた後に気づいたんですが、同じテーマの資料がもうあるんですよね。

それも10年ちょっと前の資料です。連載記事はこの資料とは独立して書いてる(参照していない)のですが、見てもらえればわかる通り、内容はそう大きく変わってないんですよ3。世の中のクラウド技術とかの進展に対してNW運用の話がいかに変わっていないのか、みたいなところを考えてもらえるとよいと思います。

内容的な違いでいうと、人に関する部分…スキルギャップみたいな点は今回あえて入れてません。なぜかというと、何かを覚えればより楽になる・コストに見合う何かが作れる…となればたぶん皆がんばって覚えるんですよね。自動化系の商用製品高いなーというのも、コスト的にペイできるかどうか次第で、ペイできそうなら買うと思うんですよ。結局その決断がされないってことは「やっても割に合わない」という判断だからでしょう。そうなってしまう理由ってどこなんだろう? ……というのを考えたい連載でした。

根っこにある要素

➡️第2回でNWの性質の話をある程度したんですが、このへんは掘り下げるとまだありそうです。とくに➡️第4回、バリエーションと組合せ爆発につながるところ。

連載に対するリアクションとしてあったものとしては、NW機器がすごく特化型の機械だってところですね。そういえばこの辺あまり書かなかったな…と思ったので少し書き足しておきます。

Ethernet だとハイエンド機は 400Gbps~800Gbps 規格のものが出てるわけですが、そんなパフォーマンスで動くものを汎用製品で……というのは、それは難しいでしょう。独自のハードウェアとそのための専用ソフトウェア(ドライバやOS)が一体で必要になるし、そうなるとモノに応じたバリエーションは必然的に発生してしまう。

製品ラインナップを考えると、事業者コアNWで使うハイエンド機とエンプラのエッジで使うローエンド機では、要求も違えば価格帯も違います。ターゲットによっては(価格を抑えるために)何でもかんでも管理機能を載せるわけにいかない、みたいな部分もあるんじゃないでしょうか。

ほかにありそうなのは歴史的経緯ですかね…。オペレーション体系を変えるためのコスト…製品別に操作が違うからこそ縛られる部分(人を含めて)もあるでしょう。コンフィグテンプレや手順書等の蓄積など、これまでに蓄積したナレッジ・資産にひっぱられている部分は少なからずあると思います。

製品を作る側としては他社との差別化を図りたいし、何なら囲い込みもしたいって方に動くでしょうしね。……みたいなことを考えていくと、これだけでも、自動化が進まない方に傾いちゃうよね…というのはわかると思います。

AIへの期待

こちらもいくつかありました。バリエーションを吸収するとか、自分たちで作りこむという点についてAIの応用が期待できるんじゃないか…というところ。これはありそうですよね。

少なくともツールやスクリプトを作るという点では、これまでソフトウェア開発面でのスキルや知識のギャップがあって、やりたいことはあるけどなかなか作れない……みたいな人にはチャンスが来ているはず。

あとはどこまでいけるか、というのはこれからいろんなトライアルがあるんだと思います。連載でも出したけど、特定のタスクだけでなく複数のタスクをまとめたプロセス全体、検証環境の操作やコントロール、そうしたことをAIにうまく実行させるためのデータやその管理とか。AIを軸に今のやり方を変えるとしたら何が必要なのか…とかはもう考えてないといけないだろうなと思っています。今まで人力だとなかなか押し切れなかった部分をAIで押し込む活動は、これからもまだまだ出てくるんじゃないでしょうか。

おわりに

特にまとめもオチもないです。こういう課題感があってどうにかしたいなーと思っている人がどんどん声をあげていけるとよいですね。

  1. なので、➡️第7回で取り上げたNWの検証とその自動化をどう考えるかというトピックが入口でした。 ↩

  2. 筆者が直接メインで書いているのはこの「愚痴リスト」で、そこから先…要因の詳細図や連載記事含めて多くがAI生成ベースになっています。もちろんどれも筆者が中身を読んだうえで加筆・修正・編集しています。 ↩

  3. …というのは筆者の見解なのでみんな見比べてみてね。 ↩

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