Düşünce Liderleri
AI, Ağ Gözlemlenebilirliğini Sıfırlamak Zorunda Bırakıyor
Yıllarca, ağ gözlemlenebilirliği bir araç tartışmasıydı. Hangi platform en geniş telemetri setini toplar? Hangi ajan daha az kullanılan cihazlarımı kapsar? Hangi mimari büyük ölçekte en iyi performans gösterir? Ağın hangi noktalarında paketleri yakalamalıyız? Bu konuşma, ağın nispeten稳il ve değişimin kademeli olduğunu varsayıyordu.
Artık değil.
Şirket genelinde AI benimsemesinin hızlanmasıyla AI sürücülü iş yükleri, trafik değişkenliğini artırıyor. Recent araştırmalar, %88’in şirketlerin artık en az bir iş fonksiyonunda AI kullandığını gösteriyor. Hibrit mimariler, bulut, veri merkezi, WAN ve kenar arasında uzanıyor. Güvenlik ve performans sinyalleri artık beş yıl önce olmadığı şekilde örtüşüyor. İş, daha hızlı çözüm, daha az kesinti ve net hesap verebilirlik bekliyor.
Bu baskı altında, ağ gözlemlenebilirliğine yönelik mevcut yaklaşımlar başarısız oluyor. Ekiplerin beceri eksikliği nedeniyle değil, gözlemlenebilirlik altındaki mimarinin tempo tutturamaması nedeniyle.
Bu, daha fazla panoyu eklemek veya daha fazla veri toplamak hakkında değil. Gözlemlenebilirliğin, araçlar koleksiyonundan tutarlı bir veri temeline evrimleşmesi gerektiğini tanımak hakkında.
Ağ operasyonları (NetOps) ekiplerinin ağ gözlemlenebilirliği ve zekası için AI’yi kullanmasına olanak tanıyan bu temel.
Şimdi, nerede olduğunuz ve nasıl ilerleyeceğiniz hakkında düşünmek için buradayız.
Nerede olursunuz olgunluk eğrisinde?
Enterprise Management Associates (EMA) tarafından yapılan araştırmalar, yalnızca %46’sının ağ gözlemlenebilirliği araçları ile tamamen başarılı olduğunu gösterdi. Şikayetlerin çoğu iyi bilinmektedir ve araç yayılması, uyarı gürültüsü ve kötü veri kalitesi listede yer almaktadır.
EMA’nın 2025 raporunda, Ağ Gözlemlenebilirliği Olgunluk Modeli: NetOps Mükemmelliği İçin Nasıl Planlanacağı Ayrıca beş ayrı olgunluk aşaması tanımlanmıştır:
- Ad Hoc ve Reaktif
- Parçalı ve Fırsatçı
- Entegre ve Merkezi Yönetim
- Zeki ve Otomatik
- Optimize Edilmiş ve AI Sürücülü
Bugün, son aşama hakkında konuşmadan önce, orta üç aşama hakkında odaklanmak istiyorum, ki bu, çoğu organizasyonun bulunduğunuz yer.
Parçalı ve Fırsatçı
Birden fazla gözlemlenebilirlik aracınız var. Genellikle üç veya dört. Endüstri araştırmaları aynı modeli yansıtıyor, %87’si NetOps ekiplerinin artık birden fazla gözlemlenebilirlik aracına güvenmesine rağmen, yalnızca %29’unun ürettiği uyarıların eyleme geçirilebilir olduğu gerçeğini yansıtıyor. Kapsam mevcut, ancak düzensiz. Mühendisler, konsollar arasında geçiş yapan ve olayları zihinsel olarak ilişkilendiren entegrasyon katmanı olarak hareket ediyor. AI olabilir, ancak silolarda çalışıyor. Ekipler bu aşamada çok çalışıyor, ancak mimari onlara karşı çalışıyor.
Entegre ve Merkezi Yönetim
Altyapı ve trafik boyunca güçlü izleme kapsamı elde ettiniz. Sistemler arasında bazı entegrasyonlar var. Paneller standartlaştırılmıştır. Erken otomasyon için ortak olaylar olabilir.
Ancak kök neden analizi hala manuel dikişe bağlı. Tahmin edici içgörüler sınırlıdır. AI analizi hızlandırır, ancak ağın anlaşılma şeklini temelde değiştirmez.
Zeki ve Otomatik
Telemetri, önemli yerlerde gerçek zamanlıdır. Akış, paket ve yapılandırma verileri ilişkilendirilir. Uyarılar, eşiğe bağlı değil, bağlamsaldır. AI, anormallik tespiti, kapasite tahmini ve rehber remediyasyon için destek sağlar. Otomasyon, politikayla sınırlı olarak sunulur. Sadece bol kaynaklara sahip organizasyonlar bu aşamadadır.
En iyi organizasyonların küçük bir grubu, son olgunluk aşamasına, Optimize Edilmiş ve AI Sürücülü’ye ulaştı. Araçlar alone size evrimi sağlamaz.
Zeki ve Otomatik’ten Optimize Edilmiş ve AI Sürücülü’ye: nächsten adımlar
Modern ağ gözlemlenebilirliği, sahip olduğunuz şeyin çıkarılmasını gerektirmez. Araçlardan veri temeline geçiş gerektirir.
1. Veri tutarlılığı ile başlayın, daha fazla AI değil
AI girişimlerini genişletmeden önce, kendinize bir soru sorun: Ağ veriminiz temiz, tutarlı ve alanlar arasında bağlı mı?
Tutarsız telemetri formatları, bulut veya SD-WAN’daki kör noktalar, yinelenen IP alanı ve eski envanter kayıtları, çoğu yöneticinin farkında olmadığından daha fazla AI sonuçlarını bozar. Telemetri, yetkili adresleme ve kimlikten güvenilir bir şekilde bağlanamazsa, korelasyon olasılıklı değil, kesin olur.
Burada temel ağ hizmetleri önemlidir. DNS, DHCP ve IP adresi yönetimi (birlikte DDI olarak bilinir) ağı yetkili haritasını oluşturur. Her cihaz, iş yükü ve bağlantı bu katmana temas eder.
Gözlemlenebilirlik telemetrisi, yetkili kimlik ve adresleme zekasıyla zenginleştirildiğinde, analiz temellendirilir. AI, beklenen davranışı gerçek anormallikten daha fazla güvenle ayırt edebilir. Kök neden analizi daha hızlı gerçekleşir. Otomasyon daha güvenli hale gelir.
2. Araç yayğını derin entegrasyon ile azaltın
Çoğu şirket, birden fazla gözlemlenebilirlik sistemini çalıştırmaya devam edecektir. Bu, ana sorun değildir. Sorun, sığ entegrasyondur.
Bir panoyu başka bir panoya gömmek veya temel veri ihracatlarını paylaşmak tutarlılık yaratmaz. Olgun ortamlar, veri katmanında entegre olur. Telemetri toplama, alanlar arasında uyarıları ilişkilendirme ve araçları kapsayan iş akışlarını sağlar.
Entegrasyon bu seviyeye ulaştığında, konsolidasyon mantıksal hale gelir, politik değil. Redundant sistemler emekli edilmesi kolaylaşır. Çakışan telemetri, rasyonelleştirilmesi kolaylaşır. AI, birleştirilmiş bağlam yerine dikilmiş parçalar üzerinde çalışmaz.
3. Bozulmayı önlemek için aşamalı modernize edin
Mevcut ortamları destabilize etme korkusu meşru. Üretim bozulmadan mimari saflık peşinde koşmak istemiyor. Aşamalı bir yaklaşım bu riski azaltır.
Aşama bir: Zeka katmanı
Telemetriyi paylaşılan bir analiz katmanına akıtın. Kimlik ve politika bağlamıyla zenginleştirin. Tespit ve öneri için AI kullanın, otomatik uygulama için değil.
Aşama iki: Standardize ve rasyonelleştir
Korelasyon geliştikçe ve gürültü azaldıkça, fazla araçları tanımlayın ve birleşik mimariye katılamayanları emekli edin.
Aşama üç: Korumalı otomasyonu tanıtın
İlk olarak, düşük riskli otomasyon senaryolarıyla başlayın. Agentic AI remediyasyon öner trướcAllow execution. Güven ve yönetim olgunlaştıkça dần dần genişletin.
Bu, bir anahtarın.flip edilmesi hakkında değil, tutarlılığı olmadan istikrarı feda etmemek hakkında.
Stratejik değişim: Optimize Edilmiş ve AI Sürücülü’ye geçiş
Gözlemlenebilirlik, artık izleme araçları koleksiyonu değil. AI sürücülü altyapının temelini oluşturan yeni bir temel gerektirir. Organizasyonlar, gözlemlenebilirliği birleşik veri mimarisine ve yetkili ağ zekasına dayandırdığında, AI öngörülü hale gelir.
Tahmin edici analiz, teoriden uygulamaya geçer. Tarihi ve gerçek zamanlı telemetriyi birlikte analiz ederek, AI, kapasite gerilimi, yapılandırma kayması veya anormal davranışın erken sinyallerini, büyümeden önce tanımlayabilir. Artık, outages onarmak için yarışmak yerine, ekipler, kullanıcıların bozulmayı fark etmeden önce müdahale eder. Bu özellikle önemlidir, çünkü büyük ölçekli BT kesintileri, organizasyonlara saatte 2 milyon dolar mal olabilir.
Kapasite planlaması, periyodik değil, dinamik hale gelir. Kaynak tükenmesi ve hizmet doygunluğu, önceden projekte edilebilir, proaktif optimizasyon yerine reaktif ölçekleme sağlar.
Bu, ufukta neler olduğu.
Veriler parçalıysa, AI bunu ortaya çıkaracak.
Temel tutarlıysa, AI kaldıraç olur.
Soru, AI sürücülü gözlemlenebilirlik ve zekayı benimseyip benimsemediğiniz değil. Soru, mimarinizin buna hazır olup olmadığı.
