Forwardは、新機能Forward Predictを発表しました。これにより、組織は本番環境へのデプロイ前にネットワーク変更の影響を評価できます。Forward Predictは、提案された変更を本番ネットワークのデジタルツイン対して検証することで、問題が本番環境に到達する前に特定でき、規模のあるネットワーク運用をより安全にサポートします。
「10年以上前にForwardを創設した際、私たちは自律ネットワークの未来に目を向けていました」とForwardのCEO、David Ericksonは述べています。「その目標から逆算して、世界初のネットワークデジタルツインを含む、その後構築したすべてのものがあります。素晴らしいチーム、コンピューティングの進歩、そして世界最大かつ最も複雑なネットワークとの12年間の深い協力により、この瞬間が実現しました。Forward Predictはその旅の次の重要なステップであり、私たちはネットワークを大切にするすべての組織のために構築しました。」
本番ネットワークはもはやテストネットワークではない
数十年間、本番ネットワークは唯一真のテスト環境でした。準備期間、手順開発（MOP）、ラボテスト、および変更アドバイザリーボードがあっても、デプロイまで結果は証明されず、すべての変更が不確実性、リスク、遅延の課題に変わってしまいました。他のミッションクリティカルな分野では、この基準は受け入れられません。ソフトウェアエンジニアリングチームは、本番環境に到達する前に、段階的環境で厳密なテストを実行します。
その結果は重大です：
- 変更中の停止により、コストのかかったロールバック、回復、遅延が発生します
- 被害が発生した後にのみ現れるセキュリティ露出およびコンプライアンスギャップ
- 重要なイニシアチブは数週間または数か月遅延します
- 自律ネットワークは到達不可能のままです。なぜなら、数学的に正確なデータなしに動作するAIエージェントは、マシンスピードと規模での制御不能なリスクだからです
「私たちはForwardを、数学が手動プロセスでできないことができるという確信の上に構築しました」とForwardのチーフAIオフィサーであるNikhil Handigolは述べています。「ネットワーク変更は常に不要なリスクを伴ってきました。エンジニアがネットワークの動作について確定的な知識を持っていなかったからです。Forward Predictは、変更が発生する前にそれを検証することでパラダイムを変えます。つまり、エンジニアリングチームが直感で動作することを止めて、確実性で動作することになります。このレベルの確実性は自律ネットワークの本質的な前提条件であり、AIエージェントが人間の干渉なしにマシンスピードで提案、検証、デプロイできるようにします。」
それを可能にするデジタルツイン
Forward Predictは、Forwardのネットワークデジタルツインによって動作しており、これはネットワークレイヤーからアプリケーションレイヤーまで、すべてのベンダーのすべてのデバイスの状態を含む、完全で正確な動作モデルです。このモデルは、ネットワークがパケットを処理できるすべての可能な方法を理解し、ポリシーが競合している場所を特定し、数学的確実性で質問に答えます。
Forward Predictにより、これらの同じ機能はネットワークの将来の状態に拡張されます。提案された変更は、すべてのベンダーとすべてのクラウドにまたがる本番相当のネットワークデジタルツインに対して検証されます。リスクは、ライブネットワークに何かが触れる前に発見および解決されます。
プラットフォームはテストを通じて変更の影響を検証し、結果の決定論的証拠を提供します。
「プラットフォームを見て、それがどのように機能するかを理解すれば、それを信頼することは簡単です」とIG GroupのシニアネットワークエンジニアであるSteve Bamfordは述べています。「本番環境に押し出されると、ネットワークの一部を分離してネットワークを停止するシナリオを意図的にテストしました。Predictはそれらをキャッチします。本番環境に行く前に、本番ネットワーク全体の変更をテストできることは革新的であり、私たちの自律ネットワークの旅を加速させます。」
Forward Predictは、選ばれた顧客とのベータデプロイメントで既に結果を提供しており、以下の機能を含みます：
- 設計からデプロイメントまでを加速させる
- 変更が本番環境に到達する前に検証する
- 設計時にリスクを排除する
自律ネットワークのロック解除
予測する能力により、AIエージェントは安全に変更を実行できます。Forward Predictは、自律ネットワークを現実にする事前検証を提供します。すべてのAI提案変更は、実行前に本番ネットワーク全体の数学的に正確なデジタルツインに対して検証されます。
セキュリティ、接続性、およびコンプライアンスのリスクは事前に特定され、提案された変更が意図しない結果を生じた場合、エージェントは特定の失敗フィードバックを受け取り、完全に検証された変更が見つかるまで反復できます。このクローズドループ検証により、AIはソフトウェア開発で行ったのと同じ変革的な影響をネットワーク変更にもたらすことができます。
「自律ネットワークは長い間目標でしたが、常に不足していた部分は信頼です」とZK ResearchのプリンシパルアナリストであるZeus Kerravalaは述べています。「Forward Predictは、ITリーダーが人間とAI駆動の両方の変更を本番環境に触れる前に検証できる、数学的に正確な環境を提供することでそれを変えます。これにより、手動エラーまたは停止への恐れなしに、最終的にマシンスピードで動作するために必要な安全ネットを作成します。」
