はじめに
この記事はシスコの有志による Cisco Systems Japan Advent Calendar 2025 （一枚目） の 六日目として投稿しています。
2017年版: https://qiita.com/advent-calendar/2017/cisco
2018年版: https://qiita.com/advent-calendar/2018/cisco
2019年版: https://qiita.com/advent-calendar/2019/cisco
2020年版: https://qiita.com/advent-calendar/2020/cisco
2020年版(2枚目): https://qiita.com/advent-calendar/2020/cisco2
2021年版: https://qiita.com/advent-calendar/2021/cisco
2021年版(2枚目): https://qiita.com/advent-calendar/2021/cisco2
2022年版(1,2): https://qiita.com/advent-calendar/2022/cisco
2023年版: https://qiita.com/advent-calendar/2023/cisco
2024年版: https://qiita.com/advent-calendar/2024/cisco
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【10年の進化史】APIC-EM → DNA Center → Catalyst Center
Ciscoエンジニアが振り返るネットワーク運用革命の10年
2025年、Catalyst Center（旧 Cisco DNA Center、旧 APIC-EM）はちょうどリリースから 10周年 を迎えます。私はこの製品の開発期・立ち上げ期から関わってきたエンジニアとして、この10年間を間近で見てきました。ちょうど良い機会なので、記憶があるうちに（！）記録しておこうと思います。
Intent-Based Networking の誕生、SD-Access の普及、Assurance・AI・クラウド連携の強化、そして Catalyst ブランドへの統合。この10年は、ネットワーク運用が「構築と保守」から「意図・自動化・知能・最適化」へと進化した大きな転換期でした。
この記事では、APIC-EM から Catalyst Center 3.x までの進化と、背景にある技術思想をエンジニアの視点で振り返ります。
- DNA ... Digital Network Architecture
- APIC-EM ... Application Policy Infrastructure Controller - Enterpriese Module
余談ですが、2013年当初の開発初期、ENC（Enterprise Network Controller）と社内ではよばれていました。
発表からGAまで時間がかかった悪い例（発表はするものの、製品がない期間が長い）
難産だったからこそ、思い入れがあるとも言えます😃
- 2014.1 CiscoLive MilanにてAPIC-EMを発表（Rob Lloyd）
- 2014.5 CiscoLive San FranciscoにてAPIC-EMを発表（Jeff Reed）
- 2014.6 APIC-EM 0.7 (EFT2) デモ用コードが出回る
- 2014.6.14-16 Interop Tokyo 2014にてAPIC-EM参考出展
- 2015.11 APIC-EM 1.0 GA 🎉
なんと、発表から二年ほど経って、ようやく入手できるようになりました。平和ですね。
1. 開発初期から受け継がれた思想：マイクロサービス × アジャイル
APIC-EM の開発が始まった 2013 年当時、ネットワーク領域でマイクロサービスやアジャイルを全面採用する例はごく少数、特に大規模な自前ネットワーク基盤やクラウドサービスを除き、オンプレミスネットワークでの製品に実装した例はほとんど無かったと記憶しています。私たちは、次の2つをプロダクト思想の柱としました。
✔ ① マイクロサービスアーキテクチャ
ネットワーク機能を疎結合のサービスとして構成し、独立して改良・更新できるようにする。これは後の VM → LXC → Kubernetes の変遷を可能にした基盤的発想です。
✔ ② アジャイルチームによるスクラム開発
各サービスごとにチームを固定し、スプリント単位で改善を積み重ねる。当時のCiscoでは革新的な開発体制で、現在の DevOps/SRE に通じる文化の源流となりました。エンジニアリング組織のメンバーは皆スクラムのトレーニングを受講し、スクラムチームを作って開発プロセスの変革を愚直に実践していました。（スタンダップ会議、二週間スプリント、デモFirstなど）
当時どこかの開発ビルの壁に貼ってあったポスター（たしかBuilding24かな）
2. アーキテクチャの変遷：VM→LXC→Kubernetes→AI基盤へ
Catalyst Center の10年は、アーキテクチャの進化の歴史でもあります。
🟦 APIC-EM（2015–2017）：VMWareベースの初期マイクロサービス
- 各サービスが独立VMとして構成
- vCenter がオーケストレーションを担当
- Plug-and-Play、Path Trace、EasyQoS、REST API が話題に
この時点で「ネットワーク運用をソフトウェア化する」という挑戦が始まりました。
この頃、アシュアランス製品がAPIC-EMとは別ラインで開発されていました。検討の結果、APIC-EM（オートメーション）とアシュアランスは一つの製品として統合されることになり、Cisco DNA Center 1.0が誕生します。
🟩 DNA Center 1.x（2017–2020）：LXC による本格マイクロサービス化
The Network. Intuitive. というよく分からない（！）キャッチコピーで、DNACをはじめ、製品群をリリース。私は大々的な発表イベントで、初期SD-Accessとアシュアランスを、震えながらライブデモをしました。おそらく寿命が5年ほど縮みました。
このときに、「5年先を見据えたアーキテクチャ」というキーワードを使いました。その時から数えると、8年経ちました。答え合わせができることって重要だと思いませんか。無責任に適当なことをいうベンダーや営業を信用してはいけません。
- VMware 上から LXC コンテナへ移行
- SD-Access の誕生
- Assurance の実装と拡張
- Intent-Based Networking の核となる時期
この移行により、機能追加のスピードが一気に向上しました。
製品の安定性やバグに苦労した時期です。しかしそれを乗り越えて、または回避しながら、先行事例になっていただいたお客様が多くいらっしゃいます。
DNAC1.0 SWIM
DNAC1.1 SD-Access
DNAC1.2 - ISE - APIC連携（ドメイン間ポリシー連携）
🟧 DNA Center 2.x（2020–2025）：Kubernetes への全面移行と安定基盤の確立
DNA Center 2.x は内部的に最も大きな変革期でした。
- LXC → Kubernetes (K8s) への全面移行
- サービスのスケール、セルフヒーリング、ローリングアップデートが実現
- AI Endpoint Analytics、AI RRM、MRE の強化
- ThousandEyes、MS TeamsやWebex Control Hub などとの連携
- クラウドネイティブ管理の基盤が整い、DNAC on AWS も登場
汎用的に使えるようになってきた時期
活用事例が増えてきた時期です。DNAC1.Xではサポートしなかった地味に役立つNMS機能を多く追加で追加開発することで、様々なデモが可能になる一方で、ThousandEyes、Talos、Webexなど連携が進みました。
- 「Cisco DNA Center」の知られざる魅力（1）
「Cisco DNA Center」に、熟練ネットワーク運用担当者も「これは便利」とうなる理由
- 「Cisco DNA Center」の知られざる魅力（2）
「Cisco DNA Center」に、熟練ネットワーク運用担当者も「これは便利」とうなる理由
Catalyst 9300へのThonsandEyes Enterprise Agentのデプロイ
DNAC Endpoint AnalyticsにTalosのレピュテーション情報を連携する設定デモ（今は更新されてもっと使いやすくなっています）
⭐ Catalyst Center 3.x（2025–）：AI × クラウド時代の運用基盤へ
- Kubernetes の刷新
- AI 推論基盤の強化
- Agentic Operations（AI Native Networking）を前提にした設計
Catalyst Center は「ネットワーク管理ツール」からAI時代のネットワーク制御基盤 へ進化しました。同時に、以下のような機能強化が続いています。
- Catalyst Center on Azure
- Manager of Managers製品である CCGM (Catalyst Center Global Manager)
- MerakiとCatalyst Centerを統合したGlobal Overview
- AI Assistant（2026年前半予定）
- RBACやコンプライアンス機能の強化
- スイッチのPoE関連の情報をフル活用したサステナビリティダッシュボード
CCGM
クラウドダッシュボードでのMeraki Organizationと Catalyst Organizationの統合ビュー
3. 10年を象徴する五つの革新概念
DNA Center / Catalyst Center の進化を語る上で欠かせないのが、次の五点です。
① ヘルススコア —— “壊れる前に改善する”運用へ
従来の監視は、
- 死活監視
- 閾値監視
- 障害発生後の対応
という Reactive（反応的）運用 が中心でした。
DNA Center が導入したヘルススコアは、ネットワーク全体の健康状態を数値化し、故障の予兆を分析する という革新的アプローチです。
さらに、
- 発生要因の推定
- 推奨アクション（Recommended Actions）
- 自動修復ワークフロー
など、属人性を排除し、運用品質の標準化 に大きく寄与しました。
② Intent API —— 「手順」ではなく「目的」を伝える
DNA Center は REST API を公開するだけでなく、Intent（意図）を伝えて、構成生成・展開まで自動化する API を提供しました。
たとえば：
- このネットワークを安全にしたい
- このポリシーを全拠点に適用したい
- このVLAN/Fabricを自動展開したい
といった「目的」を伝えると、必要な具体的ステップ（CLI等）はシステムが自動で実行します。
これは Declarative API / GitOps に通じる現代的発想で、当時としては非常に先進的でした。
③ NetSecOps —— ネットワーク × セキュリティ運用の融合
Catalyst Center は、ネットワーク運用とセキュリティを一体化し、ネットワーク基盤そのものの安全性と健全性を継続的に維持する仕組み を提供します。大きく分けて 「基盤の安全性の確保」 と 「ゼロトラスト運用」 の2つが中核です。
これは “監視”から“運用そのものの品質保証”へ という大きな思想変化でした。
A. 基盤の安全性を継続的にチェックする仕組み
Catalyst Center はネットワーク機器の状態を自動で解析し、運用上のリスクや不整合を早期に検出します。
- PSIRT（脆弱性）情報との照合
- 推奨ソフトウェアバージョンの提示
- バグ影響の自動判定
- 設定の乖離チェック（Golden Config との差分）
- デバイスプロファイルによる適正化
➡ 問題が起こる前に気づくための仕組みとして進化した点が重要。
B. SD-Access Zero-Trust による動的なセキュリティ
SD-Access と統合することで、端末の可視化から脅威封じ込めまでゼロトラストを自動化します。
1. Endpoint Visibility（端末の完全把握）
- 自動検出、役割推定、グルーピング
➡ 「誰が」「どこに」「どう接続しているか」を正確に把握。
2. Zero-Trust Segmentation（横移動を防ぐ）
- L2/L3 Virtual Network
- Micro-Segmentation
➡ 侵害の拡大を防ぐネットワーク構造を実現。
3. Threat Discovery & Containment（脅威の迅速な発見と隔離）
- Talos 情報と連携した異常検知
- 怪しい端末の自動隔離（Adaptive Network Control）
➡ “検知して終わり”ではなく、封じ込めまでネットワークが支援。
④ AIOps —— 観測・洞察・最適化を一体化した“自律運用”への進化
Catalyst Center の10年を語るうえで欠かせないのが、AIOps（AI for IT Operations） への本格的な進化です。AIOps は単なるAI搭載ではなく、ットワークを観測し、理解し、改善へ導く」 という統合運用モデルを実装した点に革新があります。
Catalyst Center における AIOps は、「ネットワークを観測し、理解し、改善へ導く」 という統合運用モデルとして実装されています。
AIOps は次の 4つのレイヤ で構成されています。
A. End-to-End Visibility（全体の見える化）
ネットワーク全体の体験を一気通貫で把握し、問題箇所を迷わず特定できる基盤。
- Health Dashboard：ネットワークの健康状態をAIがスコア化
- 360 Views：クライアント・デバイス・RFなど多視点分析
- Wireless Maps：RF環境や干渉を地図で可視化
➡ 従来監視では分からなかった「全体像」を直感的に把握可能。
B. Observability（相関分析と深い可視化）
アプリ・ネットワーク・端末まで、AIによる“文脈付きの可視化”を提供。
- Application Experience：アプリ体験の品質分析
- AI Network Analytics：トレンド・異常・相関の自動検出
- ThousandEyes Integration：インターネット経路まで可視化
➡ 推測ではなく“根拠を持った判断”が可能になる。
C. Insights & Action（改善提案と自動化）
可視化だけでなく、改善の方向性まで踏み込むのがCatalyst Center流。
- Issue Dashboard：AIによる根因解析と推奨アクション
- Intelligent Capture：必要なログ・PCAPをAIが自動取得
- AI Enhanced RRM：無線環境をAIが継続最適化
➡ 運用者が判断するのではなく、AI が「次にすべきこと」を提示。
D. Autonomous Operations（自動化の最終段階）
環境理解をもとに、ネットワークが“自律的に整う”未来に向けた仕組み。
- Location Service：体験と位置情報の相関分析
- POE Analytics：電力異常をAIが検知
➡ ネットワークが人手を介さず問題を予防・最適化する段階に近づいた。
⑤ ネットワークの抽象化 — How から What へ、管理者の役割を“目的中心”へ転換
Catalyst Center の誕生における大きな柱のひとつが、Cisco が長年取り組んできた**“ネットワークの抽象化（Network Abstraction）”** の思想です。
ネットワークを CLI や個別設定という How（手段） ではなく、「何を実現したいか」という What（目的） で扱えるようにすること。 これはネットワーク管理者の仕事を、構築作業から 意図の定義と最適化 へシフトさせる取り組みでした。
この抽象化の思想については、Cisco が過去から積み上げてきた技術背景を、2014 年に以下のブログでも整理しています：
Catalyst Center は、
- 自動化（Automation）
- アシュアランス（Assurance）
- ポリシー（Policy / SD-Access）
- API（とくに Intent API）
といった主要機能すべてに「抽象化」を軸として設計されています。すなわち、 “目的（Intent）を伝えるだけで、必要な構成や実装はコントローラー側が最適化する” というモデルを具現化した最初の本格的なプラットフォームです。
一方で、実運用では抽象化だけでは扱えない物理的・環境依存の要素も多く、 Catalyst Center はこれらを補完する具体的な可視化・自動化機能を段階的に追加しながら進化してきました。
➡ 抽象化を中核に据えつつ、“現場で本当に必要な機能”を両立したコントローラへと成熟してきた点が、Catalyst Center の大きな特徴です。
4. 安定性への挑戦と、10年間の歩み
DNA Center 1.x〜2.x初期は、今振り返っても多くの技術的チャレンジがありました。 パートナー様やお客様にご不便をおかけする場面もありました。
しかしその経験が、
- アーキテクチャの改善
- Kubernetes化
- QAの抜本強化
- 開発チームの組織変革
につながり、現在の高い安定性を実現しています。
今では世界中の重要なネットワーク基盤で採用されるまでに成熟しました。エンジニアとしてその成長過程に関われたことは、個人的にも大きな経験でした。
5. まとめ：次の10年のインフラ運用は、AgenticAIを活用した「ネットワーク+ セキュリティ + 自動化 + AI + データ」
Catalyst Center の10年は、ネットワーク運用が “構築と監視” → “意図と最適化” → “予兆と自律” へ進化する歴史でもありました。
そして次の10年は、AIが運用を代行し、ネットワークが自律的に最適化する Agentic Operations（AIを全面的に採用した全領域にわたるネットワーク運用・維持管理） の時代に入ります。Catalyst Center 3.x はその未来への「新たな基盤」の一つになります。
今後も技術者として、この変化を現場から見届けながら発信していきたいと思います。
そういえば、Cisco DNA Center Cloud について触れてないよ、っていうツッコミが聞こえた気がしました。きっと気のせいですね..
- 引退するまでに、Cisco Prime Infrastructureの誕生前夜からサポート終了まで、というのも書いてみたい
- 製品の開発・リリース・立ち上げ・成熟・終了と移行までの過程を経験できるのは幸せなことで、身に染みて良い経験になります
- キラキラした時期や良いところだけを渡り歩く、ジョブホッパーみたいな方もたまにいらっしゃいますが
- 本当に辛い時期こそ、SEの人間性が問われ、価値を発揮し、乗り越えて信頼を得られる気がします
- 誰でも手放しで拡がって、安定稼働する製品があれば、SEは不要ですからね
- さて、次の10年はAI hogehoge.. ｳｯ…
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