ผู้นำทางความคิด
5 งานเครือข่ายที่ AI สามารถช่วย NetOps และ 5 งานที่ไม่สามารถช่วยได้
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
ภูมิทัศน์ดิจิทัลในปัจจุบันกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว เนื่องจากความซับซ้อนและขนาดของโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายเพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้การบริหารจัดการเครือข่ายมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม ในขณะที่มีเครื่องมือมากมายที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือทีม NetOps แต่ Gartner อ้างว่าสองในสามของงานเครือข่ายยังคงเป็นงานที่ทำด้วยมือ ซึ่งทำให้เกิดความต้องการที่จะปรับปรุงการดำเนินงานเครือข่ายและการจัดการให้มากขึ้น
นอกจากนี้ การนำเทคโนโลยีการคำนวณแบบคลาวด์และการเสมือนจริงมาใช้รวมกับเทคโนโลยีและบริการใหม่ๆ ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องการเทคโนโลยีการจัดการเครือข่ายที่มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับขนาดได้มากขึ้น เพื่อช่วยจัดการปริมาณการจราจรเครือข่ายและอุปกรณ์ที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่การเขียนสคริปต์เป็นวิธีการหนึ่งในการอัตโนมัติงานวิศวกรรม แต่ก็ไม่สามารถขยายได้สำหรับทีมปฏิบัติการทั้งหมด
เมื่อเข้าสู่ยุคของ AI และโดยเฉพาะ Generative AI ซึ่งเป็นตัวเร่งให้ตลาดเติบโตในช่วงสองปีที่ผ่านมา แต่ด้วยความที่มีเทคโนโลยี AI ที่เข้าสู่พื้นที่เครือข่ายมากขึ้น ทำให้ยากที่จะเข้าใจว่าฟังก์ชันใดที่เป็นจริงและฟังก์ชันใดที่เป็นการ “whitewashing” ของ AI มาทำความรู้จักกับ 5 งานเครือข่ายที่ AI สามารถช่วยทีม NetOps ได้ในปัจจุบัน และ 5 งานที่ AI ไม่สามารถช่วยได้ (แต่อาจจะสามารถทำได้ในอนาคต)
ช่วยทีม NetOps:
1. การค้นพบโครงสร้างพื้นฐานและการวิเคราะห์การกำหนดค่า – เป็นกระบวนการมาตรฐานในการระบุและจัดทำแค็ตตาล็อกของส่วนประกอบทั้งทางกายภาพและเสมือนของโครงสร้างพื้นฐาน IT ขององค์กร และเพื่อตรวจสอบการตั้งค่า การกำหนดค่า และสถานะของส่วนประกอบภายในโครงสร้างพื้นฐานนั้น ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องทำอย่างต่อเนื่องและอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงต่อสัปดาห์หากทำด้วยมือ แต่ AI โดยใช้ Digital Twin ของเครือข่าย สามารถเร่งกระบวนการนี้ได้อย่างมาก (เช่น การลดเวลาในการตรวจสอบ BGP tunnel down จาก 2 ชั่วโมงเหลือ 10 นาที) และสามารถดึงข้อมูลสำคัญที่ทีม NetOps ต้องการเกี่ยวกับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ การกำหนดค่า ทรัพยากร ประสิทธิภาพ และการประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
2. การทำแผนที่แบบไดนามิก – ทีม NetOps ใช้การทำแผนที่แบบไดนามิกสำหรับการแสดงภาพเครือข่าย การติดตามการทำงาน การแก้ไขปัญหา และอื่นๆ ซึ่งสามารถค้นพบ อธิบาย และอัปเดตความสัมพันธ์ ระหว่างอุปกรณ์และส่วนประกอบต่างๆ ของเครือข่ายได้โดยอัตโนมัติ AI (โดยใช้ Digital Twin ของเครือข่าย) สามารถวาดและทำแผนที่โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่เกี่ยวข้องกับคำถามหรือปัญหาเครือข่ายได้ภายในไม่กี่นาที ซึ่งสามารถทำได้เมื่อใดก็ตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการวาดแผนที่ด้วยมือ (ซึ่งอาจใช้เวลาหลายร้อยชั่วโมงในการทำแผนที่เครือข่ายองค์กรทั้งหมด) และแผนที่เหล่านั้นจะไม่เก่าเก็บหลังจากผ่านไปไม่กี่สัปดาห์หรือวัน
3. การวิเคราะห์สาเหตุและตรวจจับการผิดปกติ – ผู้เชี่ยวชาญด้านเครือข่ายทุกคนรู้ว่าการวิเคราะห์สาเหตุและตรวจจับการผิดปกติเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความเสถียร ความปลอดภัย และประสิทธิภาพของระบบและกระบวนการ ซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้ความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญ IT ที่มีประสบการณ์หลายปี (โดยใช้เครื่องมือ CLI, Ansible, Python ฯลฯ) จนถึงตอนนี้ ไม่มีวิธีแก้ปัญหาอย่างรวดเร็วในการได้รับความรู้ด้านการแก้ไขปัญหา AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากผู้เชี่ยวชาญ สามารถแนะนำตรรกะการวินิจฉัยหรือการประเมินที่ใช้ในการอัตโนมัติเครือข่ายได้ เช่นเดียวกับที่ AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโค้ดได้ AI อาจสามารถช่วยให้การอัตโนมัติสามารถทำซ้ำ อัปเดต และขยายได้สำหรับทุกอุปกรณ์บนเครือข่ายในอนาคต
4. การแนะนำการดำเนินการ – การแก้ไขปัญหา (การฟื้นฟูการให้บริการที่ลดลงไปสู่ระดับที่ต้องการ) มักต้องการทักษะผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งรวมถึงการค้นคว้าเอกสารของซัพพลายเออร์ และการได้รับความรู้เกี่ยวกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดและประสบการณ์ส่วนบุคคล AI สามารถจัดทำแค็ตตาล็อกของประสบการณ์หลายทศวรรษและแจกจ่ายความรู้ที่ไม่เป็นทางการเกี่ยวกับประเด็นใหม่ๆ ให้กับวิศวกรทุกๆ ระดับ เมื่อการวินิจฉัยได้รับการยอมรับหรือระบุแนวโน้มที่ไม่พึงประสงค์ AI สามารถแนะนำการดำเนินการแก้ไข ปัญหาหรือการเปลี่ยนแปลงที่จะตามมา
5. แดชบอร์ดและรายงาน – การมองเห็นแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ และความสามารถในการตัดสินใจอย่างรวดเร็วเป็นส่วนหนึ่งของหน้าที่ของ NetOps การอัตโนมัติสามารถปรับปรุงกระบวนการเหล่านี้ได้ แต่ผลลัพธ์ของการอัตโนมัตินำเสนอให้กับผู้ตัดสินใจอย่างไร วิธีการแสดงข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์เป็นอุตสาหกรรมที่มีแพลตฟอร์มกราฟและแดชบอร์ดหลายสิบแพลตฟอร์ม แต่ยังคงต้องใช้การวางแผนและทำงานอย่างรอบคอบเป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือวัน AI สามารถช่วยให้การแสดงผลของการมองเห็นและการอัตโนมัติเป็นเรื่องง่ายโดยการช่วยในการสร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบกำหนดเองสำหรับการใช้งานเฉพาะเพื่อติดตาม การติดตาม และการทำงานร่วมกัน
ไม่ช่วยทีม NetOps:
1. อนุมัติการเปลี่ยนแปลงเครือข่าย – ทีม NetOps ต้องการลดความเสี่ยงของการหยุดทำงาน รักษาความปลอดภัย ช่วยให้แน่ใจว่าเครือข่ายสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ซึ่งเป็นเหตุผลที่การอนุมัติการเปลี่ยนแปลงเครือข่ายเป็นหน้าที่ที่สำคัญมาก ในขณะที่ AI สามารถแนะนำการดำเนินการได้ แต่ก็ไม่สามารถตัดสินใจอนุมัติหรือสั่งการเปลี่ยนแปลงเครือข่ายได้ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ซับซ้อน และเครือข่ายองค์กรมีลักษณะเฉพาะตัว การผิดพลาดอาจทำให้เกิดการหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายหลายหมื่นดอลลาร์ AI ยังไม่ได้แสดงให้เห็นถึงความรู้ด้านเครือข่ายที่ทันสมัยเพียงพอที่จะทำให้ผู้บริหารเชื่อใจในการตัดสินใจที่สำคัญนี้
2. ออกแบบเครือข่ายที่ซับซ้อน – เครือข่ายทุกเครือข่ายและความต้องการของมันล้วนเป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว AI อาจจะสามารถออกแบบเครือข่ายที่ง่ายๆ สำหรับการใช้งานพื้นฐานในอนาคต แต่เครือข่ายองค์กรมีความซับซ้อนและถูกออกแบบมาเพื่อการใช้งานเฉพาะของตนเอง บริษัทการค้าขนาดเล็กอาจต้องการเครือข่ายที่มีความหน่วงต่ำมากๆ บริษัทส่งมอบเนื้อหาวิดีโอมay ต้องการเครือข่ายที่มีขนาดใหญ่มากๆ บริษัทด้านสุขภาพอาจต้องการเครือข่ายที่มีความพร้อมใช้งานสูง ไม่ต้องพูดถึงโปรโตคอลต่างๆ ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรแต่ละแห่ง ตั้งแต่ IP แบบดั้งเดิมไปจนถึงการทำซ้ำ การขนส่ง MPLS และ SD-WAN AI ไม่สามารถคำนวณทุกๆ การผสมผสานที่เป็นไปได้ของเครือข่ายและเลือกการออกแบบที่ดีที่สุดได้ เฉพาะมนุษย์เท่านั้นที่สามารถตัดสินใจเหล่านี้ได้
3. ตัดสินใจ – ผู้เชี่ยวชาญด้าน NetOps ต้องตัดสินใจที่สำคัญทุกวันเกี่ยวกับการจัดการการจราจร การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ การตอบสนองต่อการเตือนและการเกิดข้อผิดพลาด และอื่นๆ AI สามารถให้ข้อมูลแก่ผู้ตัดสินใจเหล่านี้ได้ แต่ไม่สามารถเข้าใจบริบทเพียงพอที่จะชั่งน้ำหนักการแลกเปลี่ยน การตัดสินใจที่ยากลำบาก หรือเลือกการประนีประนอม คุณอยากให้ AI ตัดสินใจที่อาจส่งผลกระทบต่อการให้บริการเครือข่ายของโรงพยาบาลหรือหน่วยงานรัฐบาลหรือไม่?
4. รับผิดชอบ – ทีม NetOps ถูกตัดสินจากความพร้อมใช้งาน ความพร้อมใช้งาน ประสิทธิภาพการทำงาน การจัดการปัญหา การปฏิบัติตามมาตรฐาน และอื่นๆ เมื่อ AI เข้ามาเกี่ยวข้อง ทีมเหล่านี้จะถูกวัดผลอย่างไร เราคิดว่า “มันเป็นความผิดของ AI” จะเป็นคำอธิบายที่ยอมรับได้หรือไม่? AI จะไม่ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหรือลูกค้าปลอบใจ
5. นวัตกรรม – ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น … ทั้งหมดนี้ต้องการนวัตกรรม มนุษย์มีความสามารถในการเข้าใจความซับซ้อนของเครือข่ายในปัจจุบัน รวมกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจขององค์กรและหน้าที่ของตนเอง เพื่อคิดค้นแนวคิดและวิธีแก้ปัญหาใหม่ๆ AI ไม่มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงความคิดและสร้างสิ่งใหม่ๆ ไม่สามารถคิดนอกกรอบและให้คำตอบนวัตกรรมสำหรับเครือข่ายที่ท้าทายขององค์กร
ไม่มีข้อสงสัยว่า AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่กำลังถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางทั่วทั้งเทคโนโลยีสแต็ก มันสามารถให้การสนับสนุนที่มีคุณค่าแก่ทีม NetOps โดยการเพิ่มความสามารถในการมองเห็น การอัตโนมัติงาน และอื่นๆ แต่ยังมีหลายสิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้ และอาจจะไม่มีวันทำได้ เรากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกันสิ่งนี้ คุณอยากเห็นฟีเจอร์ AI ที่น่าสนใจที่สุดใน NetOps คืออะไร?
