リモート認証 (LDAP、RADIUS、TACACS+) はコントロール プレーン/管理プレーンの機能ですが、管理アクセスの可用性と回復力に直接影響し、HA 運用上の重要な考慮事項となります。
BIG-IP リモート認証の仕組み:
* BIG-IP は管理者を以下に対して認証できます。
* LDAP
* 半径
* TACACS+
* リモート認証が有効になっている場合、BIG-IPはデフォルトでユーザー認証をリモートサーバーに依存します。
* リモート認証サーバーがアクセス不能になった場合、フォールバックが設定されていない限り管理者がロックアウトされる可能性があります。「ローカルへのフォールバック」が必要な理由:
ローカルへのフォールバック オプションにより、BIG-IP は次のことが可能になります。
* 最初にリモート認証サーバーに対して認証を試みる
* リモート サーバーにアクセスできないか利用できない場合は、次の方法にフォールバックします。
* ローカル BIG-IP ユーザー アカウント (管理者、またはその他のローカルに定義されたユーザー)
これにより、次のことが保証されます。
* 継続的な管理アクセス
* 安全な回復中:
* ネットワーク障害
* 認証サーバーの障害
* メンテナンスウィンドウ
この動作は、管理アクセスの損失を回避するために、BIG-IP 管理のベスト プラクティスとして明示的に推奨されています。
他の選択肢が間違っている理由:
* A. 2番目のリモートユーザーディレクトリを構成する
* 両方のディレクトリにアクセスできる場合にのみ冗長性を提供します
* リモート認証全体が利用できない場合は役に立ちません
* B. リモートロールグループを構成する
* リモートユーザーをBIG-IPのロールにマッピングする
* 認証の可用性には影響しません
* D. パーティションアクセスを「すべて」に設定する
* ログイン後の認証範囲を制御する
* 認証の成功には影響しません
主要な可用性コンセプトの強化:
管理アクセスの回復力を維持するために、BIG-IP管理者はリモート認証を使用する際に常に「ローカルへのフォールバック」を有効にする必要があります。これにより、ロックアウトを防ぎ、認証インフラストラクチャに障害が発生した場合でもアクセスを確保できます。

包括的かつ詳細な説明 (BIG-IP 管理 - データ プレーンの概念):
示されている構成は、FastL4 プロファイルを明示的に使用しているため、パフォーマンス レイヤー 4 仮想サーバーと一致します。
スクリーンショットには、プロトコル: TCP およびプロトコル プロファイル (クライアント): fastL4 が表示されています。
BIG-IP データ プレーンの観点では、FastL4 はパフォーマンス (レイヤー 4) 仮想サーバーの特徴であり、完全なプロキシ L7 処理と比較して、最小限のオーバーヘッド (高スループット/低レイテンシ) でレイヤー 4 で接続を処理するように設計されています。
スクリーンショットには、HTTP プロファイル (クライアント): なし (HTTP サーバー プロファイルは実質的に使用されていない) も表示されています。
標準仮想サーバーは、通常、フルプロキシ機能を使用し、HTTP 対応の負荷分散、ヘッダー操作、Cookie の永続化などを実行するときに L7 プロファイル (HTTP など) を頻繁に含めます。対照的に、パフォーマンス L4 仮想サーバーは、HTTP 対応 (レイヤー 7) 処理を実行しないため、通常は HTTP プロファイルを使用しません。
転送 IP 仮想サーバーではありません:
転送（IP）仮想サーバーは、パケットのルーティング／転送に使用されます（多くの場合、Standard/Performance VSと同様にプールメンバーへのロードバランシングは行われません）。転送タイプを選択することで選択されます。FastL4クライアントプロファイルを持つTCPプロトコルの存在は、パケット転送仮想サーバータイプではなく、レイヤー4ロードバランシング形式の仮想サーバーと一致します。
結論: 構成は TCP ベースであり、HTTP プロファイルのない fastL4 を明示的に使用するため、期待される BIG-IP 仮想サーバー タイプはパフォーマンス レイヤー 4 (オプション C) です。

包括的かつ詳細な説明 (BIG-IP 管理 - データ プレーンの概念):
アクティブ/スタンバイBIG-IP設計では、フェイルオーバー時のアプリケーションの可用性は、アプリケーショントラフィックを伝送するネットワークに対して、両方のユニットが同等のデータプレーン接続を備えているかどうかに依存します。具体的には、次のようになります。
VLAN は特定のインターフェース (およびオプションで VLAN タグ) にバインドされます。
フローティング セルフ IP / トラフィック グループは、フェイルオーバー中に新しいアクティブ デバイスに移動します。
フェールオーバー後もトラフィックの流れを継続するには、新しいアクティブ デバイスで、アップストリーム/ダウンストリーム ネットワークに接続する正しいインターフェイスで同じ VLAN が使用可能である必要があります。
症状からわかること:
デバイスAがアクティブな場合、トラフィックは機能します
デバイスBがアクティブになるとトラフィックが失敗する
フェイルバックによりトラフィックが即座に回復
このパターンは、スタンバイ ユニットに同じ方法で VLAN が接続されていない (物理インターフェイスの割り当てが間違っている) ことを強く示しており、アクティブになったときにフローティング アドレスを所有していても、正しいネットワーク セグメント上でトラフィックを実際に渡すことはできません。
インターフェースの不一致が最適な一致である理由:
アクティブ ユニットがすでに動作している場合、そのインターフェイス マッピングは正しいです。
修正するには、スタンバイ ユニットの VLAN/インターフェースの割り当てをアクティブ ユニットと一致させます。
これは、スタンバイ デバイス インターフェイスを 1.1 に変更することに相当します。
タグ オプションがここであまり使用されない理由 (選択肢と展示の意図を考慮すると):
タグの問題によってフェイルオーバー トラフィックが中断される可能性もありますが、質問/オプションは明らかに従来の HA 要件 (両方のデバイスで一貫した VLAN とインターフェイスのマッピングを実現し、トラフィック グループが移動した後もデータ プレーンが機能し続けるようにすること) に向かっています。
結論: 次のフェイルオーバーで停止を回避するには、BIG-IP 管理者は、スタンバイ デバイスが、アプリケーション トラフィックを伝送する関連 VLAN に対して同じインターフェイス (1.1) を使用していることを確認する必要があります。これにより、スタンバイ デバイスがアクティブになったときに、トラフィックを正常に転送/受信できるようになります。

BIG-IP 管理データ プレーン概念ドキュメントからの包括的かつ詳細な説明:
BIG-IPのパフォーマンスとレイテンシの問題をトラブルシューティングする際、特にピーク負荷状況では、どの仮想サーバーが最も多くのリソースを消費しているかを特定することが重要です。これは、データプレーン分析のコアタスクです。
BIG-IP は構成とステータスの複数のビューを提供しますが、CPU 使用率とスループットに直接相関するリアルタイムおよび履歴のトラフィック統計は特定の領域でのみ公開されます。
オプションCが正しい理由:
統計 > モジュール統計 > ローカル トラフィック > 仮想サーバーでは次の情報が提供されます。
仮想サーバーごとのリアルタイムおよび累積統計
次のような指標:
入力ビット数 / 出力ビット数
パケット入力 / パケット出力
現在の接続
接続率
リクエスト合計数
CPU 使用率の上昇に最も寄与している、トラフィック量や接続数の多い仮想サーバーを識別する機能。これらの統計情報により、管理者は、どの仮想サーバーがシステム リソースを最も多く消費しているかを客観的に判断でき、専用の BIG-IP デバイスへの移行に適した候補となります。
他の選択肢が間違っている理由:
A . ローカルトラフィック > 仮想サーバー > 仮想サーバーリスト
主に構成ビュー
CPU を大量に消費する仮想サーバーを識別するのに十分なパフォーマンスや使用率の統計情報を提供しません B . システム > プラットフォーム CPU コア、メモリ、ディスク、プラットフォーム タイプなどのハードウェア レベルの情報を表示します 仮想サーバーごとの使用率は内訳ではありません D . ローカル トラフィック > ネットワーク マップ 仮想サーバー、プール、プール メンバーの論理トポロジ ビューを提供します 関係を理解するのに役立ちますが、使用率の高い仮想サーバーを識別するのには役立ちません 主要なデータ プレーンの概念が強化されました:
パフォーマンスの問題を診断し、トラフィックの再配分を計画するには、BIG-IP管理者は設定画面ではなく、モジュールレベルおよびオブジェクトレベルの統計情報に頼る必要があります。仮想サーバー統計ビューは、ブラックフライデーなどのピークイベント時にCPUとレイテンシに直接影響を与えるトラフィックのホットスポットを特定するための信頼できる情報源です。