5 tarefas de rede com as quais a IA pode ajudar a NetOps e 5 com as quais não pode

Os cenários digitais de hoje estão evoluindo rapidamente, à medida que a complexidade e a escala da infraestrutura de rede continuam a crescer exponencialmente. Esse aumento está tornando mais desafiador do que nunca gerenciar redes de forma eficiente. Embora haja uma variedade de ferramentas projetadas para ajudar as equipes de NetOps, Gartner afirma que dois terços das tarefas de rede ainda são manuais. Como resultado, há uma demanda contínua para otimizar as operações e o gerenciamento de rede.

Além disso, a adoção de tecnologias de computação em nuvem e virtualização combinadas com novas tecnologias e serviços significa que as organizações precisam de tecnologias de gerenciamento de rede mais flexíveis e escaláveis ​​que possam ajudar com o volume crescente de tráfego de rede e dispositivos. Embora o script tenha sido uma maneira de automatizar tarefas individuais de engenharia por muito tempo, ele não é escalável para toda uma equipe de operações.

Entre na IA e, mais especificamente, na promessa de IA generativa, que nos últimos dois anos tem sido um catalisador para o mercado. Mas com tantas tecnologias habilitadas para IA agora chegando ao espaço de rede, pode ser difícil entender qual funcionalidade é real e o que é branqueamento de IA. Vamos dar uma olhada em 5 tarefas de rede com as quais a IA pode ajudar as equipes de NetOps hoje, e 5 áreas em que ela não pode (mas pode no futuro?):

Ajuda as equipes de NetOps:

1. Descoberta de infraestrutura e análise de configuração – É um procedimento operacional padrão identificar e catalogar todos os componentes físicos e virtuais que compõem a infraestrutura de TI de uma organização e examinar as configurações, ajustes e estados dos componentes dentro dessa infraestrutura. Este é um processo contínuo que pode levar horas por semana quando executado manualmente. Mas a IA, utilizando uma infraestrutura completa Digital Twin de uma rede, acelera drasticamente esse processo (por exemplo, o tempo de inatividade do túnel BGP pode ser reduzido de 2 horas para 10 minutos), obtendo qualquer informação vital que uma equipe de NetOps possa precisar sobre hardware ou software do dispositivo, configurações, recursos, desempenho e avaliações de risco de segurança.

2. Mapeamento dinâmico – As equipes do NetOps usam mapeamento dinâmico para visualizações de rede, monitoramento de rede, solução de problemas e muito mais. Ele descobre, documenta e atualiza automaticamente os relacionamentos, caminhos e conexões entre vários dispositivos e componentes de rede. A IA (novamente com um Digital Twin completo da rede) pode desenhar e mapear dinamicamente a topologia de rede relevante para uma consulta ou problema de rede em minutos, sempre que necessário. Sem a IA, os engenheiros de rede devem gastar algumas horas por site desenhando os mapas no Visio (o que pode somar centenas de horas para mapear completamente uma rede corporativa) e os mapas ficarão desatualizados em semanas ou até mesmo dias.

3. Análise de causa raiz e detecção de anomalias – Todo profissional de rede sabe o quão importante são a análise de causa raiz e a detecção de anomalias. Elas garantem a estabilidade, a segurança e a eficiência de sistemas e processos. Normalmente, isso requer a experiência intuitiva de profissionais de TI com anos de experiência (usando ferramentas CLI, Ansible, Python, etc.). Até a IA, não havia atalhos para obter esse conhecimento de solução de problemas. A IA, treinada por especialistas no assunto, pode sugerir lógica de diagnóstico ou avaliação para usar na automação de rede, semelhante à forma como a IA já ajuda os programadores a gerar código. A IA também pode em breve ajudar a replicar, adaptar e dimensionar a automação de forma confiável para cada dispositivo na rede.

4. Ações recomendadas – Assim como a solução de problemas, remediar um problema (restaurar degradações de serviço para a linha de base desejada) geralmente requer habilidade especializada. Isso envolve pesquisar a documentação do fornecedor e obter conhecimento das melhores práticas e experiência pessoal. A IA pode catalogar décadas de experiência e distribuir melhor o conhecimento tribal sobre novos problemas para engenheiros de todos os níveis. Uma vez que um diagnóstico é feito e aceito, ou tendências indesejadas são identificadas, a IA pode recomendar ações corretivas, próximas etapas, procedimentos de acompanhamento ou propostas de mudança.

5. Painéis e relatórios – Observabilidade em tempo real, insights acionáveis ​​e a capacidade de tomar decisões informadas rapidamente fazem parte da descrição do trabalho do NetOps. A automação pode agilizar muito esses processos, mas como os resultados da automação são apresentados aos tomadores de decisão humanos? A visualização de análises úteis se tornou sua própria indústria com dezenas de plataformas de gráficos e painéis. Mas elas ainda exigem consideração cuidadosa e horas ou dias de trabalho para serem construídas. A IA pode facilitar significativamente a visualização dos resultados de observabilidade e automação, auxiliando na criação de painéis e relatórios personalizados adaptados a casos de uso específicos para rastreamento, monitoramento e colaboração. Imagine ter que examinar milhares de insights de rede coletados de telemetria e análise automatizada e, em seguida, imaginar um assistente de IA transformando esses dados em um painel visual de fácil visualização que destaca problemas urgentes e tarefas prioritárias.

Não ajuda as equipes de NetOps:

1. Aprovar alterações de rede – A NetOps quer minimizar o risco de tempo de inatividade, garantir a conformidade, ajudar a manter a segurança e, no geral, alinhar-se com os objetivos de negócios, e é por isso que aprovar mudanças de rede é uma função tão crucial. Embora a IA possa sugerir ações recomendadas, ela não pode fazer um julgamento para aprovar ou finalizar mudanças de rede. Essas mudanças são complexas, cada rede empresarial é diferente e um erro pode custar dezenas de milhares de dólares em tempo de inatividade. A IA não demonstrou conhecimento avançado de rede suficiente para que os executivos confiem a ela uma tarefa tão importante.

2. Projetar redes complexas – Cada rede e seus requisitos são únicos. A IA poderia potencialmente um dia projetar redes simples para casos de uso rudimentares, mas as redes corporativas são muito complexas e feitas sob medida para seus casos de uso específicos. Uma microempresa de comércio pode exigir uma rede de latência ultrabaixa. Uma empresa de entrega de conteúdo de vídeo pode exigir alta largura de banda. Uma empresa de saúde pode exigir alta disponibilidade. Sem mencionar os vários protocolos que podem se adequar melhor a cada empresa, do IP tradicional ao multicast, MPLS e SD-WAN. A IA não pode calcular todas as iterações possíveis de uma rede e escolher o melhor design. Somente um humano pode fazer essas considerações e decisões.

3. Faça escolhas – Os profissionais de NetOps constantemente precisam tomar decisões críticas diárias sobre gerenciamento de tráfego, otimização de desempenho, responder a alertas e incidentes, aprovar mudanças de rede e muito mais. A IA certamente pode fornecer informações a esses tomadores de decisão, mas não consegue entender o contexto o suficiente para pesar compensações, tomar decisões difíceis ou escolher compromissos. Você gostaria que a IA tomasse uma decisão que pudesse afetar a entrega de serviços de rede de um hospital ou agência governamental?

4. Assuma a responsabilidade – As equipes NetOps são julgadas com base no tempo de atividade, disponibilidade, desempenho da rede, gerenciamento de problemas, aderência à conformidade e muito mais. Com a IA incluída na mistura, como as equipes são medidas? Achamos que "foi culpa da IA" será uma resposta aceitável? A IA nunca apaziguará as principais partes interessadas ou clientes.

5. Inovar – Melhor eficiência, melhor desempenho, maior escalabilidade, melhor experiência do usuário... todas essas coisas exigem inovação. Os humanos têm a capacidade de entender a complexidade das redes de hoje, combinar isso com os objetivos de negócios de uma organização e funções de sua função para criar ideias e soluções únicas. A IA não tem a capacidade de transformar ideias e criar algo novo. Ela não consegue pensar fora da caixa e fornecer soluções de rede inovadoras para desafios empresariais.

Não há dúvidas de que a IA é uma ferramenta poderosa que está sendo fortemente integrada em toda a pilha de tecnologia. Ela pode oferecer suporte valioso às equipes de NetOps, aprimorando a visibilidade, automatizando tarefas e muito mais. Mas também há muita coisa que ela não pode fazer e provavelmente nunca poderá fazer. Estamos apenas no começo dessa relação simbiótica. Qual é o recurso de IA matador que você gostaria de ver no NetOps?