ディスカバリーライフサイクルの学習

検出は、定義された対象に対してスキャンジョブが実行されたときに開始されます。スキャンジョブは、保存されたログイン情報を使用して WMI、SSH、SNMP、クラウド API などの標準プロトコルを介してエンドポイントに接続する 1 つ以上の検出アプリケーションまたはエージェントを参照します。

接続後、検出で有効なアセットが検出され、ホスト名、オペレーティングシステム、実行中のプロセスなどの設定の詳細が収集されます。次に、ID ルールは、重複を防ぐために、スキャンされたデータを CMDB の既存の設定項目と照合します。一致が見つからない場合、新しい設定項目が自動的に作成されます。

プロセスジョブでは、検出されたプロセスとネットワークポートを分析して、アセット間の連動関係に対応付けます。

処理が完了すると、検出によって最新のアセット情報で CMDB が更新されます。ダッシュボードとレポートには、スキャン結果、対象範囲、エラーのトレンドがまとめられています。検出では、各フェーズを自動化することで、手作業を排除し、データのドリフトを防止し、CMDB を進化する IT 環境に継続的に適合させます。

例 ハイブリッド環境でのアセットの更新の自動化

IT 運用チームは、オンプレミスサーバーとクラウドワークロードの両方を管理します。検出アプリケーションは企業ネットワーク内でエージェントレススキャンを実行し、軽量のエージェントはリモートラップトップからデータを収集します。保存済みログイン情報を使用して、AWS と Azure で別々の対象を設定します。日次スキャンジョブでは、必要に応じて、新しい仮想マシンを検出して既存のCIに対応付け、新しいレコードを作成します。次に、プロセスジョブによってアプリケーションの連動関係が対応付けられ、CMDB に最新のインフラストラクチャ状態が反映されることがダッシュボードで確認されます。