5 नेटवर्किंग कार्य जिनमें AI नेटऑप्स की मदद कर सकता है, और 5 जिनमें नहीं कर सकता

आज के डिजिटल परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहे हैं क्योंकि नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर की जटिलता और पैमाने में तेजी से वृद्धि जारी है। यह उछाल नेटवर्क को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना पहले से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण बना रहा है। हालाँकि नेटऑप्स टीमों की मदद करने के लिए कई तरह के उपकरण डिज़ाइन किए गए हैं, गार्टनर दावा है कि नेटवर्क के दो-तिहाई काम अभी भी मैन्युअल हैं। नतीजतन, नेटवर्क संचालन और प्रबंधन को सुव्यवस्थित करने की मांग लगातार बनी हुई है।

इसके अलावा, नई प्रौद्योगिकियों और सेवाओं के साथ क्लाउड कंप्यूटिंग और वर्चुअलाइजेशन प्रौद्योगिकियों को अपनाने का मतलब है कि संगठनों को अधिक लचीली और स्केलेबल नेटवर्क प्रबंधन प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता है जो नेटवर्क ट्रैफ़िक और उपकरणों की बढ़ती मात्रा में मदद कर सकती हैं। जबकि स्क्रिप्टिंग लंबे समय से व्यक्तिगत इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करने का एक तरीका रहा है, यह संपूर्ण संचालन टीम में स्केलेबल नहीं है।

एआई में प्रवेश करें और अधिक विशेष रूप से, का वादा जनरेटिव ए.आई., जो पिछले दो वर्षों में बाजार के लिए उत्प्रेरक रहा है। लेकिन अब जब नेटवर्किंग स्पेस में बहुत सी AI-सक्षम तकनीकें आ रही हैं, तो यह समझना मुश्किल हो सकता है कि कौन सी कार्यक्षमता वास्तविक है और कौन सी AI व्हाइटवॉशिंग है। आइए 5 नेटवर्किंग कार्यों पर नज़र डालें जिनमें AI आज NetOps टीमों की मदद कर सकता है, और 5 ऐसे क्षेत्र जिनमें यह मदद नहीं कर सकता (लेकिन भविष्य में कर सकता है?):

नेटऑप्स टीमों की मदद करता है:

1. इंफ्रास्ट्रक्चर डिस्कवरी और कॉन्फ़िगरेशन विश्लेषण – किसी संगठन के IT इंफ्रास्ट्रक्चर को बनाने वाले सभी भौतिक और आभासी घटकों की पहचान करना और उन्हें सूचीबद्ध करना तथा उस इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर घटकों की सेटिंग, कॉन्फ़िगरेशन और स्थिति की जांच करना मानक संचालन प्रक्रिया है। यह एक सतत प्रक्रिया है जिसे मैन्युअल रूप से करने पर प्रति सप्ताह घंटों लग सकते हैं। लेकिन AI, पूर्ण उपयोग करते हुए डिजिटल ट्विन नेटवर्क की, इस प्रक्रिया को नाटकीय रूप से तेज कर देता है (उदाहरण के लिए BGP टनल डाउन को 2 घंटे से घटाकर 10 मिनट किया जा सकता है) और डिवाइस हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर, कॉन्फ़िगरेशन, संसाधन, प्रदर्शन और सुरक्षा जोखिम आकलन पर किसी भी महत्वपूर्ण जानकारी को नेटऑप्स टीम को खींचने की आवश्यकता हो सकती है।

2. डायनेमिक मैपिंग – नेटऑप्स टीमें नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन, नेटवर्क मॉनिटरिंग, समस्या निवारण और बहुत कुछ के लिए डायनेमिक मैपिंग का उपयोग करती हैं। यह स्वचालित रूप से विभिन्न नेटवर्क डिवाइस और घटकों के बीच संबंधों, पथों और कनेक्शनों की खोज, दस्तावेज़ीकरण और अद्यतन करता है। AI (फिर से नेटवर्क के पूर्ण डिजिटल ट्विन के साथ) किसी क्वेरी या नेटवर्क समस्या से संबंधित नेटवर्क टोपोलॉजी को मिनटों में गतिशील रूप से ड्रा और मैप कर सकता है, जब भी उनकी आवश्यकता हो। AI के बिना, नेटवर्क इंजीनियरों को Visio में मानचित्र बनाने के लिए प्रति साइट कुछ घंटे खर्च करने होंगे (जो किसी एंटरप्राइज़ नेटवर्क को पूरी तरह से मैप करने में सैकड़ों घंटे जोड़ सकते हैं) और नक्शे कुछ हफ़्तों या दिनों में पुराने हो जाएँगे।

3. मूल कारण विश्लेषण और विसंगति का पता लगाना – हर नेटवर्किंग पेशेवर जानता है कि मूल कारण विश्लेषण और विसंगति का पता लगाना कितना महत्वपूर्ण है। वे सिस्टम और प्रक्रियाओं की स्थिरता, सुरक्षा और दक्षता सुनिश्चित करते हैं। आम तौर पर, इसके लिए वर्षों के अनुभव वाले आईटी पेशेवरों की सहज विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है (CLI टूल, Ansible, Python, आदि का उपयोग करके)। AI तक, इस समस्या निवारण ज्ञान को प्राप्त करने के लिए कोई शॉर्टकट नहीं थे। विषय-वस्तु विशेषज्ञों द्वारा प्रशिक्षित AI, नेटवर्क स्वचालन में उपयोग करने के लिए निदान या मूल्यांकन तर्क का सुझाव दे सकता है, ठीक उसी तरह जैसे AI पहले से ही प्रोग्रामर को कोड बनाने में मदद करता है। AI जल्द ही नेटवर्क पर हर डिवाइस के लिए स्वचालन को मज़बूती से दोहराने, अनुकूलित करने और स्केल करने में भी सक्षम हो सकता है।

4. अनुशंसित कार्यवाहियाँ – समस्या निवारण की तरह ही, किसी समस्या का समाधान (सेवा में गिरावट को वांछित आधार रेखा पर बहाल करना) के लिए अक्सर विशेषज्ञ कौशल की आवश्यकता होती है। इसमें विक्रेता के दस्तावेज़ों पर शोध करना और सर्वोत्तम प्रथाओं और व्यक्तिगत अनुभव का ज्ञान प्राप्त करना शामिल है। AI दशकों के अनुभव को सूचीबद्ध कर सकता है और हर स्तर के इंजीनियरों को नए मुद्दों पर जनजातीय ज्ञान को बेहतर ढंग से वितरित कर सकता है। एक बार जब कोई निदान किया जाता है और उसे स्वीकार कर लिया जाता है, या अवांछित प्रवृत्तियों की पहचान की जाती है, तो AI सुधारात्मक कार्रवाई, अगले कदम, अनुवर्ती प्रक्रिया या परिवर्तन प्रस्तावों की सिफारिश कर सकता है।

5. डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग – वास्तविक समय में अवलोकन, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि और जल्दी से सूचित निर्णय लेने की क्षमता सभी NetOps नौकरी विवरण का हिस्सा हैं। स्वचालन इन प्रक्रियाओं को बहुत अधिक सुव्यवस्थित कर सकता है, लेकिन स्वचालन के परिणाम मानव निर्णयकर्ताओं को कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं? दर्जनों ग्राफ़िंग और डैशबोर्ड प्लेटफ़ॉर्म के साथ उपयोगी एनालिटिक्स को विज़ुअलाइज़ करना अपना खुद का उद्योग बन गया है। लेकिन इन्हें बनाने के लिए अभी भी सावधानीपूर्वक विचार और घंटों या दिनों की मेहनत की आवश्यकता होती है। ट्रैकिंग, मॉनिटरिंग और सहयोग के लिए विशिष्ट उपयोग मामलों के अनुरूप कस्टम डैशबोर्ड और रिपोर्ट के निर्माण में सहायता करके AI अवलोकन और स्वचालन परिणामों के विज़ुअलाइज़ेशन को काफी आसान बना सकता है। कल्पना करें कि टेलीमेट्री और स्वचालित विश्लेषण से एकत्र की गई हज़ारों नेटवर्क अंतर्दृष्टि को देखना है और फिर कल्पना करें कि एक AI सहायक उस डेटा को एक नज़र में देखने योग्य विज़ुअल डैशबोर्ड में बदल देता है जो ज़रूरी मुद्दों और प्राथमिकता वाले कार्यों को हाइलाइट करता है।

नेटऑप्स टीमों की मदद नहीं करता:

1. नेटवर्क परिवर्तन को स्वीकृति दें – नेटऑप्स डाउनटाइम के जोखिम को कम करना चाहता है, अनुपालन सुनिश्चित करना चाहता है, सुरक्षा बनाए रखने में मदद करना चाहता है, और समग्र रूप से व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करना चाहता है, यही कारण है कि नेटवर्क परिवर्तनों को मंजूरी देना इतना महत्वपूर्ण कार्य है। जबकि AI अनुशंसित कार्यों का सुझाव दे सकता है, यह नेटवर्क परिवर्तनों को मंजूरी देने या अंतिम रूप देने के लिए निर्णय नहीं ले सकता है। ये परिवर्तन जटिल हैं, हर उद्यम नेटवर्क अलग है, और एक गलती से डाउनटाइम में हजारों डॉलर खर्च हो सकते हैं। AI ने अधिकारियों के लिए इतना उन्नत नेटवर्किंग ज्ञान प्रदर्शित नहीं किया है कि वे इस तरह के महत्वपूर्ण कार्य के लिए उस पर भरोसा कर सकें।

2. जटिल नेटवर्क डिजाइन करें – हर नेटवर्क और उसकी ज़रूरतें अलग-अलग होती हैं। AI संभावित रूप से एक दिन प्राथमिक उपयोग के मामलों के लिए सरल नेटवर्क डिज़ाइन कर सकता है, लेकिन एंटरप्राइज़ नेटवर्क बहुत जटिल होते हैं और उनके विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए बनाए जाते हैं। एक माइक्रो ट्रेडिंग कंपनी को अल्ट्रा-लो लेटेंसी नेटवर्क की आवश्यकता हो सकती है। एक वीडियो कंटेंट डिलीवरी कंपनी को उच्च बैंडविड्थ की आवश्यकता हो सकती है। एक हेल्थकेयर कंपनी को उच्च उपलब्धता की आवश्यकता हो सकती है। पारंपरिक IP से लेकर मल्टीकास्ट, MPLS और SD-WAN तक, प्रत्येक उद्यम के लिए सबसे उपयुक्त विभिन्न प्रोटोकॉल का उल्लेख नहीं करना चाहिए। AI नेटवर्क के हर संभावित पुनरावृत्ति की गणना नहीं कर सकता है और सबसे अच्छा डिज़ाइन नहीं चुन सकता है। केवल एक इंसान ही उन विचारों और निर्णयों को ले सकता है।

3. चुनाव करें – नेटऑप्स पेशेवरों को ट्रैफ़िक प्रबंधन, प्रदर्शन अनुकूलन, अलर्ट और घटनाओं का जवाब देने, नेटवर्क परिवर्तनों को मंजूरी देने और बहुत कुछ के बारे में लगातार महत्वपूर्ण निर्णय लेने पड़ते हैं। AI निश्चित रूप से इन निर्णयकर्ताओं को जानकारी प्रदान कर सकता है, लेकिन यह ट्रेडऑफ़ का वजन करने, कठिन निर्णय लेने या समझौता करने के लिए पर्याप्त संदर्भ नहीं समझ सकता है। क्या आप चाहते हैं कि AI ऐसा निर्णय ले जो किसी अस्पताल या सरकारी एजेंसी की नेटवर्क सेवा वितरण को प्रभावित कर सकता है?

4. जवाबदेही लें – नेटऑप्स टीमों का मूल्यांकन अपटाइम, उपलब्धता, नेटवर्क प्रदर्शन, समस्या प्रबंधन, अनुपालन अनुपालन और बहुत कुछ के आधार पर किया जाता है। एआई को मिश्रण में शामिल करने के बाद टीमों को कैसे मापा जाता है? क्या हमें लगता है कि "यह एआई की गलती थी" एक स्वीकार्य प्रतिक्रिया होगी? एआई कभी भी प्रमुख हितधारकों या ग्राहकों को संतुष्ट नहीं कर पाएगा।

5. नवाचार करें – बेहतर कार्यकुशलता, बेहतर प्रदर्शन, बढ़ी हुई मापनीयता, बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव... इन सभी चीजों के लिए नवाचार की आवश्यकता होती है। मनुष्य के पास आज के नेटवर्क की जटिलता को समझने, उसे संगठन के व्यावसायिक उद्देश्यों और अपनी भूमिका के कार्यों के साथ जोड़कर अद्वितीय विचार और समाधान लाने की क्षमता है। AI में विचारों को बदलने और कुछ नया बनाने की क्षमता नहीं है। यह बॉक्स के बाहर नहीं सोच सकता और उद्यम चुनौतियों के लिए अभिनव नेटवर्क समाधान प्रदान नहीं कर सकता।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि AI एक शक्तिशाली उपकरण है जिसे प्रौद्योगिकी स्टैक में भारी रूप से एकीकृत किया जा रहा है। यह दृश्यता को बढ़ाकर, कार्यों को स्वचालित करके और बहुत कुछ करके NetOps टीमों को मूल्यवान सहायता प्रदान कर सकता है। लेकिन ऐसा भी बहुत कुछ है जो यह नहीं कर सकता है, और शायद कभी नहीं कर पाएगा। हम इस सहजीवी संबंध की शुरुआत में ही हैं। NetOps में आप कौन सी बेहतरीन AI सुविधा देखना चाहेंगे?