6自動化とAI
- 6.1Pythonの基本要素とスクリプトの解釈
変数・リスト・辞書・ループ・条件分岐・関数というPythonの基本要素を、「文法の暗記」ではなく目の前のスクリプトが何をするか／どこが誤っているかを読み解く道具として学びます。ネットワーク自動化で頻出の「機器一覧を回して条件に合う機器だけ処理する」パターンを、インデント・キーの有無・返り値という典型的な破綻点から診断できるようにします。
- 6.2JSONの構築とYANG
JSONを「有効か無効か」を判定できる水準で読み書きし（オブジェクト{}と配列[]の別・末尾カンマ不可・キーは二重引用符・値の型の区別）、その上でYANGがcontainer/list/leafでデータの型と構造を定義する言語であることを、モデル駆動運用の利点として理解します。
- 6.3コントローラAPIとREST応答の解釈
Catalyst CenterのIntent APIとSD-WAN Manager（vManage）のREST APIを、トークン取得から実際の呼び出しまでの流れとして押さえ、返ってきた応答コード——200/201/204・400/401/403/404/429・5xx——とペイロードから、次に何をすべきか（再試行するか・資格情報を直すか・URLを直すか・待つか）を判断できるようにします。
- 6.4EEMとオーケストレーション
機器上で自律的に動くEEM（Embedded Event Manager）のアプレットを、event（何をトリガとするか＝syslogパターン/タイマ/CLI）とaction（何を実行するか）の対で読み解き、設定・トラブルシュート・データ収集の自動化に使えるようにします。あわせて外部からの構成管理を、エージェント型（Puppet/Chef＝常駐エージェントがプル）とエージェントレス型（Ansible＝SSHでプッシュ）として比較します。