ネットワークがダウンした場合、根本原因の特定には、通常、数時間の調査と、問題の根本原因ではなく症状にたどり着くことが多い相関アラームの確認が必要です。根本原因分析（RCA）システムは、多くの場合、ハードコードされたルール、静的なしきい値、および事前定義されたパターンに基づいて構築されていますが、これはうまく機能するまでしか有効ではありません。ネットワークレベルの障害やサービスレベルの低下をトラブルシューティングする場合でも、これらの厳格なルールセットは、連鎖的な障害や複雑な相互依存関係に対応できません。この記事では、グラフとエージェンティックAIを活用したネットワークデジタルツインを特徴とするAWSソリューションアーキテクチャを紹介します。また、AWS上でのエージェンティックAI搭載グラフベースRCAのための4つのランブック設計パターンも共有します。最後に、DOCOMOが、当社の最初のランブック設計パターンについて、商用ネットワークからの実世界の検証を提供し、トランスポートおよび無線アクセスネットワークにおける障害隔離を15秒で実現することで、MTTD（平均検出時間）の大幅な改善を示します。