このセクションでは、適応型アプリケーション学習について説明します。

NSX Advanced Load Balancer リリース 20.1.1 以降、適応型アプリケーション学習がサポートされます。適応型アプリケーション学習では、コントローラがこれらの WAF 学習パラメータの調整をコントロールし、効果的なアプリケーション学習を実現します。これに対し、SE がそれを適用するだけです。

適応型アプリケーション学習では、サンプリング率と学習間隔を手動で変更する必要はありません。

アプリケーション学習の進捗を最大化しながらユーザー エクスペリエンスを改善し、リソースの使用率を最適化するために、アプリケーションで学習が有効になると、これらのパラメータを調整するフィードバック システムが作成されます。アプリケーション学習でポジティブ セキュリティ モデル (PSM) を使用すると、エンドユーザーは構成変更を自動化できます。

適応型アプリケーション学習を効果的に行うために、コントローラによって次のパラメータが継続的に調整されます。

  • サンプリング率

  • 学習間隔

これらのパラメータの詳細と推奨設定については、以降のセクションを参照してください。