5 Tugas Jaringan yang Dapat Dibantu oleh AI untuk NetOps, dan 5 Tugas yang Tidak Dapat Dilakukannya

Lanskap digital saat ini berkembang pesat karena kompleksitas dan skala infrastruktur jaringan terus tumbuh secara eksponensial. Lonjakan ini membuat pengelolaan jaringan secara efisien menjadi lebih menantang dari sebelumnya. Meskipun ada berbagai alat yang dirancang untuk membantu tim NetOps, Gartner mengklaim bahwa dua pertiga tugas jaringan masih dilakukan secara manual. Akibatnya, ada permintaan berkelanjutan untuk menyederhanakan operasi dan manajemen jaringan.

Lebih jauh lagi, adopsi komputasi awan dan teknologi virtualisasi yang dipadukan dengan teknologi dan layanan baru berarti organisasi memerlukan teknologi manajemen jaringan yang lebih fleksibel dan dapat diskalakan yang dapat membantu mengatasi peningkatan volume lalu lintas jaringan dan perangkat. Meskipun skrip telah lama menjadi cara untuk mengotomatiskan tugas-tugas teknik individual, skrip tidak dapat diskalakan di seluruh tim operasi.

Masuklah AI dan lebih khusus lagi, janji AI generatif, yang selama dua tahun terakhir telah menjadi katalis bagi pasar. Namun dengan begitu banyak teknologi yang didukung AI yang kini memasuki ruang jaringan, mungkin sulit untuk memahami fungsionalitas mana yang nyata dan mana yang hanya ditutupi oleh AI. Mari kita lihat 5 tugas jaringan yang dapat dibantu AI untuk tim NetOps saat ini, dan 5 area yang tidak dapat (tetapi mungkin di masa mendatang?):

Membantu Tim NetOps:

1. Penemuan Infrastruktur dan Analisis Konfigurasi – Ini adalah prosedur operasi standar untuk mengidentifikasi dan membuat katalog semua komponen fisik dan virtual yang membentuk infrastruktur TI organisasi, dan untuk memeriksa pengaturan, konfigurasi, dan status komponen dalam infrastruktur tersebut. Ini adalah proses berkelanjutan yang dapat memakan waktu berjam-jam per minggu jika dilakukan secara manual. Namun AI, yang memanfaatkan Digital Twin jaringan, secara drastis mempercepat proses ini (misalnya, waktu penyaluran BGP dapat dikurangi dari 2 jam menjadi 10 menit) dengan menarik informasi penting apa pun yang mungkin dibutuhkan tim NetOps terkait perangkat keras atau perangkat lunak, konfigurasi, sumber daya, performa, dan penilaian risiko keamanan.

2. Pemetaan Dinamis – Tim NetOps menggunakan pemetaan dinamis untuk visualisasi jaringan, pemantauan jaringan, pemecahan masalah, dan banyak lagi. Pemetaan ini secara otomatis menemukan, mendokumentasikan, dan memperbarui hubungan, jalur, dan koneksi antara berbagai perangkat dan komponen jaringan. AI (sekali lagi dengan Digital Twin jaringan yang lengkap) dapat secara dinamis menggambar dan memetakan topologi jaringan yang relevan dengan kueri atau masalah jaringan dalam hitungan menit, kapan pun dibutuhkan. Tanpa AI, teknisi jaringan harus menghabiskan beberapa jam per situs untuk menggambar peta di Visio (yang dapat bertambah hingga ratusan jam untuk memetakan jaringan perusahaan secara lengkap) dan peta tersebut akan kedaluwarsa dalam hitungan minggu atau bahkan hari.

3. Analisis Akar Penyebab dan Deteksi Anomali – Setiap profesional jaringan tahu betapa pentingnya analisis akar penyebab dan deteksi anomali. Mereka memastikan stabilitas, keamanan, dan efisiensi sistem dan proses. Biasanya, ini memerlukan keahlian intuitif profesional TI dengan pengalaman bertahun-tahun (menggunakan alat CLI, Ansible, Python, dll.). Hingga AI, tidak ada jalan pintas untuk memperoleh pengetahuan pemecahan masalah ini. AI, yang dilatih oleh para ahli di bidangnya, dapat menyarankan logika diagnosis atau penilaian untuk digunakan dalam otomatisasi jaringan, mirip dengan cara AI membantu programmer membuat kode. AI mungkin segera juga dapat membantu mereplikasi, mengadaptasi, dan menskalakan otomatisasi secara andal untuk setiap perangkat di jaringan.

4. Tindakan yang Direkomendasikan – Seperti halnya pemecahan masalah, pemulihan masalah (mengembalikan penurunan layanan ke garis dasar yang diinginkan) sering kali memerlukan keterampilan ahli. Ini melibatkan penelitian dokumentasi vendor dan perolehan pengetahuan tentang praktik terbaik dan pengalaman pribadi. AI dapat membuat katalog pengalaman puluhan tahun dan mendistribusikan pengetahuan suku tentang masalah baru kepada teknisi di setiap level dengan lebih baik. Setelah diagnosis dibuat dan diterima, atau tren yang tidak diinginkan diidentifikasi, AI dapat merekomendasikan tindakan korektif, langkah selanjutnya, prosedur tindak lanjut, atau proposal perubahan.

5. Dasbor dan Pelaporan – Observabilitas waktu nyata, wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan kemampuan untuk membuat keputusan yang tepat dengan cepat adalah bagian dari deskripsi pekerjaan NetOps. Otomatisasi dapat sangat menyederhanakan proses ini, tetapi bagaimana hasil otomatisasi disajikan kepada para pengambil keputusan manusia? Memvisualisasikan analitik yang berguna telah menjadi industrinya sendiri dengan lusinan platform grafik dan dasbor. Tetapi ini masih memerlukan pertimbangan yang cermat dan jam atau hari kerja untuk membangunnya. AI dapat secara signifikan memudahkan visualisasi hasil observabilitas dan otomatisasi dengan membantu dalam pembuatan dasbor dan laporan khusus yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu untuk pelacakan, pemantauan, dan kolaborasi. Bayangkan harus meneliti ribuan wawasan jaringan yang dikumpulkan dari telemetri dan analisis otomatis lalu bayangkan asisten AI mengubah data itu menjadi dasbor visual yang dapat dilihat sekilas yang menyoroti masalah mendesak dan tugas prioritas.

Tidak Membantu Tim NetOps:

1. Menyetujui Perubahan Jaringan – NetOps ingin meminimalkan risiko waktu henti, memastikan kepatuhan, membantu menjaga keamanan, dan secara keseluruhan selaras dengan tujuan bisnis, itulah sebabnya menyetujui perubahan jaringan merupakan fungsi yang sangat penting. Meskipun AI dapat menyarankan tindakan yang direkomendasikan, AI tidak dapat membuat keputusan untuk menyetujui atau menyelesaikan perubahan jaringan. Perubahan ini rumit, setiap jaringan perusahaan berbeda, dan kesalahan dapat menyebabkan kerugian puluhan ribu dolar karena waktu henti. AI belum menunjukkan pengetahuan jaringan tingkat lanjut yang cukup bagi para eksekutif untuk mempercayakannya dengan tugas yang sangat penting.

2. Desain Jaringan Kompleks – Setiap jaringan dan persyaratannya bersifat unik. AI berpotensi suatu hari nanti merancang jaringan sederhana untuk kasus penggunaan dasar, tetapi jaringan perusahaan terlalu rumit dan dibuat khusus untuk kasus penggunaan spesifiknya. Perusahaan perdagangan mikro mungkin memerlukan jaringan dengan latensi yang sangat rendah. Perusahaan pengiriman konten video mungkin memerlukan bandwidth tinggi. Perusahaan perawatan kesehatan mungkin memerlukan ketersediaan tinggi. Belum lagi berbagai protokol yang mungkin paling sesuai untuk setiap perusahaan, dari IP tradisional, hingga multicast, MPLS, dan SD-WAN. AI tidak dapat menghitung setiap kemungkinan iterasi jaringan dan memilih desain terbaik. Hanya manusia yang dapat membuat pertimbangan dan keputusan tersebut.

3. Membuat Pilihan – Profesional NetOps harus terus-menerus membuat keputusan penting harian seputar manajemen lalu lintas, pengoptimalan kinerja, menanggapi peringatan dan insiden, menyetujui perubahan jaringan, dan banyak lagi. AI tentu dapat memberikan informasi kepada para pengambil keputusan ini, tetapi tidak dapat memahami konteksnya secara memadai untuk mempertimbangkan berbagai hal, membuat keputusan sulit, atau memilih kompromi. Apakah Anda ingin AI membuat keputusan yang dapat memengaruhi penyediaan layanan jaringan rumah sakit atau lembaga pemerintah?

4. Ambil Tanggung Jawab – Tim NetOps dinilai berdasarkan waktu aktif, ketersediaan, kinerja jaringan, manajemen masalah, kepatuhan terhadap peraturan, dan banyak lagi. Dengan adanya AI, bagaimana tim diukur? Apakah menurut kita "itu salah AI" akan menjadi respons yang dapat diterima? AI tidak akan pernah bisa menenangkan pemangku kepentingan utama atau pelanggan.

5. Berinovasi – Peningkatan efisiensi, kinerja yang lebih baik, peningkatan skalabilitas, pengalaman pengguna yang lebih baik...semua hal ini memerlukan inovasi. Manusia memiliki kemampuan untuk memahami kompleksitas jaringan saat ini, menggabungkannya dengan tujuan bisnis suatu organisasi dan fungsi peran mereka untuk menghasilkan ide dan solusi yang unik. AI tidak memiliki kapasitas untuk mengubah ide dan menciptakan sesuatu yang baru. AI tidak dapat berpikir di luar kotak dan memberikan solusi jaringan yang inovatif untuk tantangan perusahaan.

Tidak diragukan lagi bahwa AI adalah alat yang hebat yang sedang diintegrasikan secara menyeluruh di seluruh tumpukan teknologi. AI dapat menawarkan dukungan yang berharga bagi tim NetOps dengan meningkatkan visibilitas, mengotomatiskan tugas, dan banyak lagi. Namun, ada banyak hal yang tidak dapat dilakukannya, dan mungkin tidak akan pernah dapat dilakukannya. Kita baru saja berada di awal hubungan simbiosis ini. Fitur AI hebat apa yang ingin Anda lihat di NetOps?