最新ネットワーク・テレメトリー実践ガイド (Japanese Edition)

ほとんど不要な要約

今、君が手にしているこの本――もし実際に、枯れた木から作られた本を持っているのなら――には、当初書かれた内容よりもはるかに少ない情報しか載っていないだろう。

このプロジェクトの当初から、我々は伝えたい情報の量と、それを伝えるための限られたスペースを痛感していた。また、より一過性な側面――ネットワーク、データベース設計、監視といった専門的な話題に対する読者の関心――にも限界がある。我々はどこまで深く掘り下げられるだろうか？

結局のところ、オライリー社と編集者のゲイリー・オブライエンが、私たちが書いた（ほぼ）すべての内容を含む、初期の「未編集の」アーリーリリース版という形で救いの手を差し伸べてくれた。¹ これにより、初期の読者反応を得ることができ、それが印刷版の構成に役立っただけでなく、スペースをほとんど気にせずに執筆する自由も与えてくれた。前述のトピックに加え、キュウリに関するジョークやポップカルチャーへの参照、数多くの余談などを盛り込むことができた。少なくとも初期草案において、私たちの物語を十分に掘り下げるためのスペースと寛容さを与えてくれたゲイリーとオライリーチームの皆に、深く感謝している。

IT分野での仕事を通じて、すべてのデザインやツール、テクニックがあらゆる状況に適用できるわけではないと学んだ。 同様に、初稿に書き込まれたアイデアのすべてが、最終版にふさわしいわけではない。確かに、初期のアイデアの中には面白く興味深いものもあるが、結局のところ、それらは余分なページ数を正当化するほどの価値を付加しない。重要なのは、本書が機能的に完全かどうかではなく、実用的で役に立つかどうかだ。これは、私たちのツールにもキャリアにも当てはまることが多い。

私たちの多くが初めてネットワークを学んだ頃から変わってきたことの一つは、テレメトリの重要性そのものではなく、それを使って合理的に何ができるかという点だ。1990年代に私たちが始めた頃、システムは大規模なフローデータの収集には不十分で、メトリックの追跡さえやっとだった（MRTGなどを思い浮かべてほしい）。

本書で解説するスキルは、経験豊富な実務家が常に頼りにしてきたものと同じだ。つまり、データが何を意味するのか、異なるシグナルが互いにどう関連しているのか、そして症状から考えられる原因へと推論する方法を理解することである。新しい点は、テレメトリの収集、加工、プラットフォームを適切に構築できれば、人間だけでなくマシンも推論を行えるようになるということだ。 これはKentikのAIアドバイザーで実証済みであり、第3章で触れたように、エンタープライズ顧客でも成功事例が見られている（2025年後半の報告では、エンタープライズITプロジェクトの大半が失敗しているとされているが、彼らは私たちと同じエンタープライズ企業と話をしているようには思えない）。

その意味で、ここにある内容は新しいツールによって陳腐化するものではない。むしろ、本書の考えこそがそれらのツールを可能にし、ツールが「何か興味深いことが起きている」と知らせてきた際に、その妥当性確認を可能にするのだ。

本書のコンテンツ（電子版であれ紙版であれ）が読者のニーズに応えるものであれば、その目的は達成されたことになる。そして私たち二人――アヴィとレオン――は、この経験の一端を担えたことを嬉しく思う。

¹完全に未編集というわけではない。おそらく「軽く編集した」という表現の方が適切だろう。