5 sarcini de rețea pe care AI le poate ajuta pe echipele NetOps și 5 pe care nu le poate face

Peisajele digitale de astăzi se schimbă rapid, deoarece complexitatea și scala infrastructurii de rețea continuă să crească exponențial. Acest val face ca gestionarea rețelelor să fie mai dificilă ca niciodată. În timp ce există o varietate de instrumente proiectate pentru a ajuta echipele NetOps, Gartner afirmă că două treimi din sarcinile de rețea sunt încă manuale. Ca urmare, există o cerere continuă de a rationaliza operațiunile de rețea și managementul lor.

În plus, adoptarea tehnologiilor de calcul în cloud și virtualizare, combinată cu noi tehnologii și servicii, înseamnă că organizațiile au nevoie de tehnologii de management de rețea mai flexibile și mai scalabile care pot ajuta la volumul tot mai mare de trafic de rețea și dispozitive. În timp ce scriptarea a fost mult timp o modalitate de a automatiza sarcini de inginerie individuale, nu este scalabilă pe o întreagă echipă de operațiuni.

Intră AI și, mai specific, promisiunea AI generativ, care, în ultimii doi ani, a fost un catalizator pentru piață. Dar, cu atâtea tehnologii activate de AI care intră acum în spațiul de rețea, poate fi greu de înțeles ce funcționalitate este reală și ce este doar o spălare a AI. Să aruncăm o privire la 5 sarcini de rețea pe care AI le poate ajuta pe echipele NetOps astăzi și 5 domenii în care nu poate (dar poate în viitor?):

Ajută echipele NetOps:

1. Descoperirea infrastructurii și analiza configurației – Este o procedură standard de operare pentru a identifica și cataloga toate componentele fizice și virtuale care alcătuiesc infrastructura IT a unei organizații și pentru a examina setările, configurațiile și stările componentelor din acea infrastructură. Acesta este un proces continuu care poate dura ore pe săptămână atunci când se efectuează manual. Dar AI, utilizând un Digital Twin complet al unei rețele, accelerează dramatic acest proces (de exemplu, un tunel BGP închis poate fi redus de la 2 ore la 10 minute), extrăgând orice informație vitală pe care o echipă NetOps ar putea avea nevoie despre hardware-ul dispozitivului sau software, configurații, resurse, performanță și evaluări de risc de securitate.

2. Hartarea dinamică – Echipele NetOps utilizează harta dinamică pentru visualizarea rețelei, monitorizarea rețelei, depistarea și multe altele. Aceasta descoperă automat, documentează și actualizează relațiile, căile și conexiunile dintre diverse dispozitive și componente de rețea. AI (din nou, cu un Digital Twin complet al rețelei) poate trasa și cartografia dinamică a topologiei rețelei relevante pentru o întrebare sau o problemă de rețea în minute, ori de câte ori este nevoie. Fără AI, inginerii de rețea trebuie să petreacă câteva ore pe site, desenând hărțile în Visio (care pot adăuga sute de ore pentru a cartografia complet o rețea de întreprindere) și hărțile vor deveni învechite în săptămâni sau chiar zile.

3. Analiza cauzei principale și detectarea anomaliilor – Fiecare profesionist în rețea știe cât de importante sunt analiza cauzei principale și detectarea anomaliilor. Acestea asigură stabilitatea, securitatea și eficiența sistemelor și proceselor. De obicei, acest lucru necesită expertiza intuitivă a profesioniștilor IT cu ani de experiență (utilizând instrumente CLI, Ansible, Python etc.). Până la AI, nu existau scurtături pentru a obține această cunoaștere de depistare. AI, instruit de experți în domeniu, poate sugera logică de diagnostic sau evaluare pentru a fi utilizată în automatizarea rețelei, similar cu modul în care AI ajută deja programatorii să genereze cod. AI ar putea, de asemenea, să ajute la replicarea, adaptarea și scalarea automatizării pentru fiecare dispozitiv de pe rețea.

4. Acțiuni recomandate – La fel ca și în cazul depistării, remedierea unei probleme (restabilirea degradării serviciului la nivelul dorit) necesită adesea abilități de expert. Acest lucru implică cercetarea documentației furnizorului și obținerea de cunoștințe despre cele mai bune practici și experiența personală. AI poate cataloga decenii de experiență și poate distribui mai bine cunoașterea tribală pe probleme noi pentru ingineri de toate nivelurile. Odată ce se face un diagnostic și se acceptă, sau se identifică tendințe nedorite, AI poate recomanda acțiuni corective, următorii pași, proceduri de urmat sau propuneri de modificare.

5. Panouri de control și raportare – Observabilitatea în timp real, insight-uri actionabile și capacitatea de a lua decizii rapide sunt toate parte a descrierii jobului NetOps. Automatizarea poate rationaliza foarte mult aceste procese, dar cum sunt prezentate rezultatele automatizării către factorii de decizie umani? Visualizarea analiticilor utili a devenit o industrie în sine, cu zeci de platforme de grafică și de panouri de control. Dar acestea necesită încă o considerație atentă și ore sau zile de muncă pentru a le crea. AI poate ușura semnificativ visualizarea rezultatelor observabilității și automatizării, asistând la crearea de panouri de control și rapoarte personalizate pentru cazuri de utilizare specifice pentru urmărirea, monitorizarea și colaborarea. Imaginați-vă că trebuie să parcurgeți mii de insight-uri de rețea colectate din telemetrie și analiză automată și apoi imaginați-vă un asistent AI care transformă aceste date într-un panou de control vizual care evidențiază problemele urgente și sarcinile prioritare.

Nu ajută echipele NetOps:

1. Aprobarea schimbărilor de rețea – NetOps dorește să minimizeze riscul de downtime, să asigure conformitatea, să ajute la menținerea securității și, în general, să se alinieze cu obiectivele de afaceri, ceea ce face ca aprobarea schimbărilor de rețea să fie o funcție atât de critică. În timp ce AI poate sugera acțiuni recomandate, nu poate lua o decizie de aprobare sau de finalizare a schimbărilor de rețea. Aceste schimbări sunt complexe, fiecare rețea de întreprindere este diferită, și o greșeală poate costa zeci de mii de dolari în timp de închidere. AI nu a demonstrat încă suficientă cunoaștere avansată de rețea pentru ca executivii să o încredințeze cu o astfel de sarcină importantă.

2. Proiectarea rețelelor complexe – Fiecare rețea și cerințele sale sunt unice. AI ar putea, într-o zi, proiecta rețele simple pentru cazuri de utilizare rudimentare, dar rețelele de întreprindere sunt prea complexe și personalizate pentru cazurile lor specifice. O companie de tranzacționare micro-ar putea necesita o rețea cu latență ultra-scăzută. O companie de livrare de conținut video-ar putea necesita o rețea cu lățime de bandă mare. O companie de sănătate-ar putea necesita o rețea cu disponibilitate ridicată. Nu mai vorbim de diversele protocoale care ar putea fi cele mai potrivite pentru fiecare întreprindere, de la IP tradițional la multicast, MPLS și SD-WAN. AI nu poate calcula fiecare iterație posibilă a unei rețele și alege cea mai bună configurație. Numai un om poate lua aceste considerații și decizii.

3. Luarea deciziilor – Profesioniștii NetOps trebuie să ia în mod constant decizii critice zilnice cu privire la gestionarea traficului, optimizarea performanței, răspunsul la alerte și incidente, aprobarea schimbărilor de rețea și multe altele. AI poate oferi, desigur, informații pentru acești factori de decizie, dar nu poate înțelege contextul suficient pentru a cântări compromisurile, a lua decizii dificile sau a alege compromisuri. Ați dori ca AI să ia o decizie care ar putea afecta livrarea serviciului de rețea a unui spital sau a unei agenții guvernamentale?

4. Asumarea responsabilității – Echipele NetOps sunt judecate pe baza timpului de funcționare, disponibilității, performanței rețelei, gestionării problemelor, conformității și multe altele. Cu AI adăugat în amestec, cum sunt măsurate echipele? Ar trebui să credem că “a fost vina AI” va fi un răspuns acceptabil? AI nu va putea niciodată să placă factori de decizie cheie sau clienți.

5. Inovarea – Îmbunătățirea eficienței, îmbunătățirea performanței, creșterea scalabilității, îmbunătățirea experienței utilizatorului… toate acestea necesită inovare. Oamenii au capacitatea de a înțelege complexitatea rețelelor de astăzi, de a combina aceasta cu obiectivele de afaceri ale unei organizații și funcțiile rolului lor pentru a veni cu idei și soluții unice. AI nu are capacitatea de a muta idei și de a crea ceva nou. Nu poate gândi în afara cutiei și oferi soluții inovatoare de rețea pentru provocările întreprinderilor.

Există îndoieli că AI este un instrument puternic care este integrat puternic în întreaga tehnologie. Poate oferi un sprijin valoros pentru echipele NetOps, îmbunătățind vizibilitatea, automatizând sarcinile și multe altele. Dar există și multe lucruri pe care nu le poate face și, probabil, nu le va putea face niciodată. Suntem doar la începutul acestei relații simbiotice. Care este caracteristica AI ucigătoare pe care ați dori să o vedeți în NetOps?