5 сетевых задач, с которыми может помочь ИИ командам NetOps, и 5 задач, с которыми он не может помочь

Сегодняшние цифровые ландшафты быстро эволюционируют, поскольку сложность и масштаб сетевой инфраструктуры продолжают расти экспоненциально. Этот рост делает управление сетями более сложным, чем когда-либо. Хотя существует множество инструментов, предназначенных для помощи командам NetOps, Gartner утверждает, что две трети сетевых задач по-прежнему выполняются вручную. В результате существует постоянный спрос на оптимизацию сетевых операций и управления.

Кроме того, внедрение облачных вычислений и виртуализации, а также новых технологий и услуг означает, что организации нуждаются в более гибких и масштабируемых сетевых технологиях управления, которые могут помочь справиться с растущим объемом сетевого трафика и устройств. Хотя скриптинг давно является способом автоматизации отдельных инженерных задач, он не масштабируется на всю операционную команду.

Вступает ИИ и, более конкретно, обещание генеративного ИИ, который за последние два года стал катализатором рынка. Но с таким количеством ИИ-ориентированных технологий, которые сейчас входят в сетевое пространство, может быть сложно понять, какая функциональность реальна, а какая – это просто “ИИ-отбеливание”. Давайте рассмотрим 5 сетевых задач, с которыми ИИ может помочь командам NetOps сегодня, и 5 областей, в которых он не может помочь (но, возможно, сможет в будущем?):

Помогает командам NetOps:

1. Обнаружение инфраструктуры и анализ конфигурации – Это стандартная операционная процедура – выявить и каталогизировать все физические и виртуальные компоненты, составляющие инфраструктуру ИТ-организации, и изучить настройки, конфигурации и состояния этих компонентов. Этот процесс может занять часы в неделю, если выполняется вручную. Но ИИ, использующий полную цифровую копию сети, существенно ускоряет этот процесс (например, время обнаружения сбоя туннеля BGP может быть сокращено с 2 часов до 10 минут), предоставляя любую важную информацию, которую команда NetOps может понадобиться о аппаратном или программном обеспечении устройства, конфигурациях, ресурсах, производительности и оценках безопасности.

2. Динамическое отображение – Команды NetOps используют динамическое отображение для визуализации сетей, мониторинга, устранения неполадок и многого другого. Оно автоматически обнаруживает, документирует и обновляет отношения, пути и связи между различными сетевыми устройствами и компонентами. ИИ (снова с полной цифровой копией сети) может динамически рисовать и отображать сетевую топологию, связанную с запросом или сетевой проблемой, за считанные минуты, когда это необходимо. Без ИИ сетевые инженеры должны тратить несколько часов на сайт, рисуя карты в Visio (что может занять сотни часов, чтобы полностью отобразить корпоративную сеть), и эти карты устареют в течение недель или даже дней.

3. Анализ коренной причины и обнаружение аномалий – Каждый сетевой профессионал знает, насколько важен анализ коренной причины и обнаружение аномалий. Они гарантируют стабильность, безопасность и эффективность систем и процессов. Обычно это требует интуитивного опыта ИТ-специалистов с годами опыта (с использованием инструментов CLI, Ansible, Python и т. д.). До появления ИИ не было короткого пути к получению этого опыта по устранению неполадок. ИИ, обученный экспертами, может предложить диагноз или логику оценки для использования в сетевой автоматизации, аналогично тому, как ИИ уже помогает программистам генерировать код. ИИ может также помочь надежно воспроизводить, адаптировать и масштабировать автоматизацию для каждого устройства в сети.

4. Рекомендуемые действия – Как и при устранении неполадок, решение проблемы (восстановление ухудшения обслуживания до желаемого уровня) часто требует экспертных навыков. Это включает в себя изучение документации поставщика и знание лучших практик и личного опыта. ИИ может каталогизировать десятилетия опыта и лучше распространять племенной знания о новых проблемах среди инженеров всех уровней. Как только диагноз сделан и принят, или выявлены нежелательные тенденции, ИИ может рекомендовать корректирующие действия, следующие шаги, процедуры последующего наблюдения или предложения по изменениям.

5. Панели управления и отчетность – Возможность наблюдения в режиме реального времени, получение действенных выводов и возможность принимать обоснованные решения быстро являются частью описания работы NetOps. Автоматизация может существенно оптимизировать эти процессы, но как представить результаты автоматизации человеческим лицам, принимающим решения? Визуализация полезных аналитических данных стала отдельной отраслью с десятками платформ графиков и панелей управления. Но эти платформы все равно требуют тщательного рассмотрения и часов или дней работы, чтобы создать их. ИИ может существенно облегчить визуализацию результатов наблюдения и автоматизации, помогая создавать индивидуальные панели управления и отчеты, адаптированные к конкретным случаям использования для отслеживания, мониторинга и сотрудничества. Представьте, что вам нужно просмотреть тысячи сетевых выводов, собранных из телеметрии и автоматического анализа, и затем представьте, что ИИ-ассистент преобразует эти данные в панель управления, которая подчеркивает срочные проблемы и задачи высокого приоритета.

Не помогает командам NetOps:

1. Одобрение изменений сети – Команда NetOps хочет минимизировать риск простоя, обеспечить соблюдение требований, помочь поддерживать безопасность и в целом соответствовать бизнес-целям, поэтому одобрение изменений сети является такой важной функцией. Хотя ИИ может предложить рекомендуемые действия, он не может принять решение об одобрении или окончательном утверждении изменений сети. Эти изменения сложны, каждая корпоративная сеть уникальна, и ошибка может стоить десятков тысяч долларов в виде простоев. ИИ еще не продемонстрировал достаточно продвинутых сетевых знаний, чтобы руководители могли ему доверять такую важную задачу.

2. Проектирование сложных сетей – Каждая сеть и ее требования уникальны. ИИ потенциально может спроектировать простые сети для базовых случаев использования в будущем, но корпоративные сети слишком сложны и адаптированы к конкретным случаям использования. Компания микротрейдинга может потребовать сеть с сверхнизкой задержкой. Компания по доставке видеоконтента может потребовать сеть с высокой пропускной способностью. Компания здравоохранения может потребовать сеть с высокой доступностью. Не говоря уже о различных протоколах, которые могут быть наиболее подходящими для каждой компании, от традиционного IP до мультикаста, MPLS и SD-WAN. ИИ не может рассчитать каждую возможную итерацию сети и выбрать лучший дизайн. Только человек может принимать такие решения.

3. Принятие решений – Специалисты NetOps постоянно должны принимать критические решения по управлению трафиком, оптимизации производительности, реагированию на оповещения и инциденты, одобрению изменений сети и многому другому. ИИ может предоставить информацию этим лицам, принимающим решения, но он не может понять контекст достаточно, чтобы взвесить компромиссы, принять трудные решения или выбрать компромиссы. Хотели бы вы, чтобы ИИ принимал решение, которое может повлиять на доставку сетевых услуг больницы или государственного агентства?

4. Принятие ответственности – Команды NetOps оцениваются по времени безотказной работы, доступности, сетевой производительности, управлению проблемами, соблюдению требований и многому другому. С учетом ИИ, как теперь оцениваются команды? Считаем ли мы, что “это была ошибка ИИ” будет приемлемым ответом? ИИ никогда не сможет успокоить ключевых заинтересованных сторон или клиентов.

5. Инновации – Улучшенная эффективность, лучшая производительность, повышенная масштабируемость, лучший пользовательский опыт… все это требует инноваций. Люди имеют способность понимать сложность сегодняшних сетей, сочетая это с бизнес-целями организации и функциями своей роли, чтобы придумать уникальные идеи и решения. ИИ не имеет возможности мутировать идеи и создавать что-то новое. Он не может думать вне коробки и предоставлять инновационные сетевые решения для корпоративных задач.

Нет сомнений, что ИИ – это мощный инструмент, который интегрируется во всей технологической стеке. Он может предложить ценные услуги командам NetOps, повышая видимость, автоматизируя задачи и многое другое. Но есть также многое, что он не может сделать, и, вероятно, никогда не сможет сделать. Мы только начинаем эту симбиотическую связь. Какая убийственная функция ИИ вы хотели бы увидеть в NetOps?