5 مهام شبكة يمكن أن تساعد الـ AI الفريقين NetOps معها، و 5 مهام لا يمكنها مساعدتهم

يتطور المناظر الرقمية اليوم بسرعة كبيرة مع استمرار نمو複雑ية وبنية الشبكة بشكل كبير. ويجعل هذا الازدياد من إدارة الشبكات بشكل فعال أكثر تحديًا من أي وقت مضى. في حين أن هناك مجموعة متنوعة من الأدوات المصممة لمساعدة فرق NetOps، يُدّعي Gartner أن ثلثي مهام الشبكة لا تزال يدوية. ونتيجة لذلك، هناك طلب مستمر لتحسين عمليات الشبكة وإدارتها.

علاوة على ذلك، يُضيف اعتماد تقنيات الحوسبة السحابية والتعريف الافتراضي مع تقنيات وخدمات جديدة أن المنظمات تحتاج إلى تقنيات إدارة شبكة أكثر مرونة وقابلة للتطوير التي يمكن أن تساعد في حجم مرور الشبكة المتزايد والأجهزة. في حين أن البرمجة النصية كانت طريقة لتحقيق التautomatisation الفردي للمهام الهندسية، إلا أنها لا تتناسب مع فريق العمليات بالكامل.

ادخل الـ AI، وبالتحديد وعد الـ AI التوليدي، الذي كان محفزًا للسوق خلال السنوات القليلة الماضية. ولكن مع وجود العديد من التكنولوجيات المدعومة بالـ AI التي تصل إلى فضاء الشبكات الآن، يمكن أن يكون من الصعب فهم ما هي الوظائف الحقيقية وما هي عمليات غسيل الـ AI. دعونا ننظر إلى 5 مهام شبكة يمكن أن تساعد الـ AI فرق NetOps معها اليوم، و 5 مجالات لا يمكنها مساعدتهم (ولكن قد تفعل في المستقبل؟):

تساعد فرق NetOps:

1. اكتشاف البنية والتكوين التحليلي – من الإجراءات العادية تحديد وتسجيل جميع المكونات المادية والافتراضية التي تتكون منها بنية تكنولوجيا المعلومات للمنظمة، وفحص الإعدادات والتكوينات والحالات للمكونات داخل تلك البنية. هذا عملية مستمرة يمكن أن تستغرق ساعات في الأسبوع عند إجراؤها يدويا. ولكن الـ AI، باستخدام نسخة رقمية كاملة من الشبكة، يعزز هذه العملية بشكل كبير (على سبيل المثال، يمكن تقليل انخفاض نفق BGP من ساعتين إلى 10 دقائق) ويمكن استخلاص أي معلومات حيوية قد تحتاجها فرق NetOps حول الأجهزة البرمجية أو الأجهزة، والتكوين، والموارد، والأداء، وتقييمات مخاطر الأمان.

2. التخطيط الديناميكي – تستخدم فرق NetOps التخطيط الديناميكي لتصورات الشبكة، ومراقبة الشبكة، وتصحيح الأخطاء وغيرها الكثير. يتم اكتشاف العلاقات، والمسارات، والاتصالات بين مكونات الشبكة وأجهزتها تلقائيا، وتسجيلها، وتحديثها. يمكن للـ AI (مع نسخة رقمية كاملة من الشبكة) أن يرسم ويتواصل مع تخطيط الشبكة بشكل ديناميكي في دقائق، عند الحاجة، متعلقًا بالاستفسار أو مشكلة الشبكة. بدون الـ AI، يجب على مهندسي الشبكة قضاء ساعات في رسم الخرائط في Visio (التي يمكن أن تصل إلى مئات الساعات لتحديد مخطط كامل للشبكة) والخرائط التي سوف تصبح قديمة في أسابيع أو حتى أيام.

3. تحليل السبب الأساسي والكشف عن الشذوذ – كل محترف شبكة يعرف مدى أهمية تحليل السبب الأساسي والكشف عن الشذوذ. فهما يضمنان استقرارًا وأمانًا وفعاليّة للنظم والعمليات. عادة ما يتطلب ذلك خبرة الخبراء الفنيين مع سنوات من الخبرة (باستخدام أدوات CLI، وAnsible، وPython، وغيرها). حتى الـ AI، لم تكن هناك أي اختصارات لاكتساب معرفة تصحيح الأخطاء هذه. يمكن للـ AI، الذي تم تدريبه من قبل خبراء الموضوع، أن يقترح تشخيص أو منطق التقييم للاستخدام في تautomatisation الشبكة، مشابهًا لطريقة مساعدة البرمجيين في توليد الكود. قد يكون الـ AI قادرًا قريبا على مساعدة موثوقة في تكرار وتكيف وتوسيع تautomatisation لكل جهاز على الشبكة.

4. الإجراءات الموصى بها – مثل تصحيح الأخطاء، فإن إصلاح المشكلة (استعادة انخفاض الخدمة إلى الخط الأساسي المرغوب) غالبًا ما يتطلب مهارة خبيرة. يتضمن ذلك البحث في وثائق البائع واكتساب معرفة بأفضل الممارسات والخبرة الشخصية. يمكن للـ AI أن يatalog عقودًا من الخبرة ويوزع معرفة القبيلة على مشاكل جديدة للمهندسين من جميع المستويات. بمجرد قبول التشخيص أو تحديد الاتجاهات غير المرغوب فيها، يمكن للـ AI أن يقترح إجراءات تصحيحية، الخطوات التالية، إجراءات المتابعة، أو مقترحات التغيير.

5. لوحات التحكم والتقرير – الرصد في الوقت الفعلي، والرؤى القابلة للتنفيذ، والقدرة على اتخاذ قرارات سريعة هي كلها جزء من وصف وظيفة NetOps. يمكن للـ تautomatisation أن يبسّط هذه العمليات بشكل كبير، ولكن كيف يتم تقديم نتائج الـ تautomatisation إلى صانعي القرار البشريين؟ أصبحت تصور التحليلات المفيدة صناعة خاصة به، مع عشرات من منصات الرسم واللوحات. ولكنها لا تزال تتطلب التفكير العميق وساعات أو أيام من العمل لإنشائها. يمكن للـ AI أن يسهل بشكل كبير تصور نتائج الرصد والـ تautomatisation من خلال مساعدة إنشاء لوحات مخصصة وتقارير مخصصة لحالات استخدام محددة لتتبع ومراقبة والتعاون. تخيل أنك تقرأ آلاف من رؤى الشبكة التي تم جمعها من التелеметрия والتحليل التلقائي، ثم تخيل مساعد الـ AI الذي يحول تلك البيانات إلى لوحة مرئية يمكن النظر إليها والتي تبرز القضايا العاجلة ومهام الأولوية.

لا تساعد فرق NetOps:

1. الموافقة على تغييرات الشبكة – تريد NetOps تقليل مخاطر انقطاع الخدمة، وضمان الامتثال، ومساعدة الحفاظ على الأمان، والتوافق مع أهداف الأعمال، وهو السبب في أن الموافقة على تغييرات الشبكة هو وظيفة حيوية. في حين أن الـ AI يمكن أن يقترح إجراءات موصى بها، لا يمكنه اتخاذ قرارات القضاء على تغييرات الشبكة. هذه التغييرات معقدة، وكل شبكة مؤسسية مختلفة، ويمكن أن تكلّف خطأ آلاف الدولارات في انقطاع الخدمة. لم يثبت الـ AI بعد معرفة متقدمة بما فيه الكفاية في الشبكات لكي يثق به المسؤولون التنفيذيون في مهمة如此 هامة.

2. تصميم شبكات معقدة – كل شبكة ومطلبها فريد. قد يكون الـ AI قادرًا يومًا ما على تصميم شبكات بسيطة لاستخدامات بسيطة، ولكن شبكات المؤسسات معقدة ومخصصة لاستخداماتها الخاصة. قد تتطلب شركة تداول صغير انخفاضًا في التأخير. قد تتطلب شركة تسليم محتوى فيديو عرضًا عريضًا للنطاق. قد تتطلب شركة الرعاية الصحية توافرًا عاليًا. ناهيك عن البروتوكولات المختلفة التي قد تكون مناسبة لكل مؤسسة، من بروتوكول IP التقليدية إلى بث متعدد، و MPLS، و SD-WAN. لا يمكن للـ AI حساب كل تكرار محتمل للشبكة واختيار أفضل تصميم. فقط يمكن للبشر اتخاذ تلك الاعتبارات والقرارات.

3. اتخاذ القرارات – يجب على محترفي NetOps اتخاذ قرارات حرجة يومية حول إدارة المرور، وتحسين الأداء، والاستجابة للتنبيهات والحوادث، والموافقة على تغييرات الشبكة والمزيد. يمكن للـ AI تقديم معلومات إلى صانعي القرار، ولكن لا يمكنه فهم السياق بما فيه الكفاية لتحديد التضحيات، اتخاذ القرارات الصعبة، أو اختيار التسويات. هل تريد أن يأخذ الـ AI قرارًا قد يؤثر على تسليم الخدمة الشبكية لمستشفى أو وكالة حكومية؟

4. اتخاذ المسؤولية – تُحكم فرق NetOps على أساس وقت التشغيل، والتوافر، وأداء الشبكة، وادارة المشاكل، وامتثال الامتثال والمزيد. مع إضافة الـ AI إلى الخليط، كيف يتم قياس الفرق؟ هل سيكون “كان خطأ الـ AI” جوابًا مقبولًا؟ الـ AI لن يرضي أبدًا أصحاب المصلحة أو العملاء الرئيسيين.

5. الابتكار – تحسين الكفاءة، وأداء أفضل، وزيادة القابلية للتطوير، وتجربة مستخدم أفضل… كل هذه الأشياء تتطلب ابتكارًا. البشر لديهم القدرة على فهم تعقيد الشبكات اليوم، ودمجها مع أهداف الأعمال ووظائف دورهم لإنشاء أفكار وحلول فريدة. لا يملك الـ AI القدرة على تغيير الأفكار وإنشاء شيء جديد. لا يمكنه التفكير خارج الصندوق وتقديم حلول شبكية مبتكرة لتحديات المؤسسات.

لا شك في أن الـ AI هو أداة قوية يتم دمجها بشكل كبير عبر مجموعة التكنولوجيا. يمكن أن يقدم دعمًا قيمًا لفرق NetOps من خلال تعزيز الرؤية، وتحقيق التautomatisation للمهام، والمزيد. ولكن هناك الكثير مما لا يمكنه فعله، وربما لن يكون قادرًا على فعله أبدًا. نحن فقط في بداية هذه العلاقة التكاملية. ما هي الميزة القاتلة للـ AI التي تريد رؤيتها في NetOps؟