5 Nhiệm vụ Mạng mà Trí tuệ Nhân tạo Có thể Giúp Các Đội NetOps, Và 5 Nhiệm vụ Nó Không thể

Hôm nay, các phong cảnh kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng khi sự phức tạp và quy mô của cơ sở hạ tầng mạng tiếp tục tăng trưởng theo cấp số nhân. Sự bùng nổ này khiến việc quản lý mạng một cách hiệu quả trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Mặc dù có nhiều công cụ được thiết kế để giúp các đội NetOps, nhưng Gartner cho biết rằng hai phần ba nhiệm vụ mạng vẫn còn thủ công. Do đó, nhu cầu tiếp tục để tối ưu hóa hoạt động và quản lý mạng vẫn còn.

Hơn nữa, việc áp dụng công nghệ điện toán đám mây và ảo hóa kết hợp với các công nghệ và dịch vụ mới có nghĩa là các tổ chức cần công nghệ quản lý mạng linh hoạt và có khả năng mở rộng hơn để giúp giải quyết khối lượng ngày càng tăng của lưu lượng mạng và thiết bị. Mặc dù việc viết kịch bản đã trở thành một cách để tự động hóa các nhiệm vụ kỹ thuật riêng lẻ, nhưng nó không thể mở rộng trên toàn bộ đội ngũ vận hành.

Đến với Trí tuệ Nhân tạo và cụ thể hơn, lời hứa của trí tuệ nhân tạo sinh, đã trở thành một chất xúc tác cho thị trường trong hai năm qua. Nhưng với nhiều công nghệ được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo đang xuất hiện trong không gian mạng, rất khó để hiểu rõ chức năng nào là thực sự và chức năng nào chỉ là “trắng hóa” trí tuệ nhân tạo. Hãy cùng xem 5 nhiệm vụ mạng mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp các đội NetOps hôm nay, và 5 lĩnh vực mà nó không thể (nhưng có thể trong tương lai?):

Giúp Các Đội NetOps:

1. Khám phá Cơ sở Hạ tầng và Phân tích Cấu hình – Nó là một quy trình tiêu chuẩn để xác định và lập danh mục tất cả các thành phần vật lý và ảo tạo nên cơ sở hạ tầng CNTT của một tổ chức, và để kiểm tra các thiết lập, cấu hình và trạng thái của các thành phần trong cơ sở hạ tầng đó. Đây là một quá trình liên tục có thể mất hàng giờ mỗi tuần khi thực hiện thủ công. Nhưng trí tuệ nhân tạo, sử dụng một Sao chép Kỹ thuật Số đầy đủ của mạng, đã tăng tốc đáng kể quá trình này (ví dụ: đường hầm BGP xuống có thể được giảm từ 2 giờ đến 10 phút) bằng cách đưa lên bất kỳ thông tin quan trọng nào mà đội NetOps có thể cần về phần cứng thiết bị hoặc phần mềm, cấu hình, tài nguyên, hiệu suất và đánh giá rủi ro bảo mật.

2. Động Mapping – Các đội NetOps sử dụng động mapping cho trực quan hóa mạng, giám sát mạng, khắc phục sự cố và nhiều hơn nữa. Nó tự động khám phá, ghi lại và cập nhật các mối quan hệ, đường dẫn và kết nối giữa các thiết bị và thành phần mạng khác nhau. Trí tuệ nhân tạo (lại với một Sao chép Kỹ thuật Số đầy đủ của mạng) có thể động vẽ và lập bản đồ mạng topology liên quan đến một truy vấn hoặc vấn đề mạng trong vài phút, bất cứ khi nào chúng được cần. Không có trí tuệ nhân tạo, các kỹ sư mạng phải mất vài giờ mỗi trang web để vẽ bản đồ trong Visio (điều này có thể thêm lên hàng trăm giờ để lập bản đồ đầy đủ một mạng doanh nghiệp) và các bản đồ sẽ trở nên lỗi thời trong vài tuần hoặc thậm chí vài ngày.

3. Phân tích Nguyên nhân Gốc và Phát hiện dị thường – Mỗi chuyên gia mạng đều biết tầm quan trọng của phân tích nguyên nhân gốc và phát hiện dị thường. Chúng đảm bảo sự ổn định, bảo mật và hiệu quả của hệ thống và quy trình. Thông thường, điều này đòi hỏi sự chuyên môn trực giác của các chuyên gia CNTT có kinh nghiệm (sử dụng các công cụ CLI, Ansible, Python, v.v.). Cho đến khi có trí tuệ nhân tạo, không có lối tắt nào để có được kiến thức khắc phục sự cố này. Trí tuệ nhân tạo, được đào tạo bởi các chuyên gia chủ đề, có thể đề xuất chẩn đoán hoặc logic đánh giá để sử dụng trong tự động hóa mạng tương tự như cách trí tuệ nhân tạo đã giúp các lập trình viên tạo mã. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp nhân bản, thích nghi và mở rộng tự động hóa cho mọi thiết bị trên mạng.

4. Hành động được Đề xuất – Giống như khắc phục sự cố, việc khắc phục một vấn đề (phục hồi sự suy giảm dịch vụ đến đường cơ sở mong muốn) thường đòi hỏi kỹ năng chuyên môn. Điều này liên quan đến việc nghiên cứu tài liệu của nhà cung cấp và có được kiến thức về các phương pháp hay nhất và kinh nghiệm cá nhân. Trí tuệ nhân tạo có thể lập danh mục các thập kỷ kinh nghiệm và phân phối tốt hơn kiến thức bộ lạc về các vấn đề mới cho các kỹ sư ở mọi cấp độ. Một khi chẩn đoán được thực hiện và chấp nhận, hoặc các xu hướng không mong muốn được xác định, trí tuệ nhân tạo có thể đề xuất các hành động sửa chữa, các bước tiếp theo, thủ tục theo dõi hoặc đề xuất thay đổi.

5. Bảng điều khiển và Báo cáo – Khả năng quan sát thời gian thực, thông tin hành động, và khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng là tất cả các phần của mô tả công việc NetOps. Tự động hóa có thể giúp tối ưu hóa đáng kể các quy trình này, nhưng làm thế nào để kết quả tự động hóa được trình bày cho các nhà quyết định con người? Việc trực quan hóa phân tích hữu ích đã trở thành một ngành công nghiệp riêng với hàng chục nền tảng đồ họa và bảng điều khiển. Nhưng những nền tảng này vẫn đòi hỏi sự xem xét cẩn thận và hàng giờ hoặc hàng ngày làm việc để xây dựng. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp đáng kể việc trực quan hóa kết quả quan sát và tự động hóa bằng cách hỗ trợ tạo bảng điều khiển và báo cáo tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể để theo dõi, giám sát và cộng tác. Hãy tưởng tượng việc phải xem xét hàng nghìn thông tin mạng thu thập được từ telemetry và phân tích tự động và sau đó tưởng tượng một trợ lý trí tuệ nhân tạo biến đổi dữ liệu đó thành một bảng điều khiển trực quan có thể hiển thị các vấn đề khẩn cấp và nhiệm vụ ưu tiên.

Không giúp Các Đội NetOps:

1. Phê duyệt Thay đổi Mạng – NetOps muốn giảm thiểu rủi ro thời gian ngừng hoạt động, đảm bảo tuân thủ, giúp duy trì bảo mật, và tổng thể phù hợp với các mục tiêu kinh doanh, đó là lý do tại sao việc phê duyệt thay đổi mạng là một chức năng quan trọng như vậy. Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể đề xuất các hành động được đề xuất, nhưng nó không thể đưa ra quyết định phán quyết để phê duyệt hoặc hoàn thiện thay đổi mạng. Những thay đổi này là phức tạp, mỗi mạng doanh nghiệp đều khác nhau, và một sai lầm có thể gây ra hàng chục nghìn đô la chi phí ngừng hoạt động. Trí tuệ nhân tạo chưa thể hiện đủ kiến thức mạng tiên tiến để các nhà điều hành tin tưởng nó với một nhiệm vụ quan trọng như vậy.

2. Thiết kế Mạng Phức tạp – Mỗi mạng và yêu cầu của nó là duy nhất. Trí tuệ nhân tạo có thể có khả năng thiết kế mạng đơn giản cho các trường hợp sử dụng cơ bản vào một ngày nào đó, nhưng các mạng doanh nghiệp quá phức tạp và được tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể của chúng. Một công ty giao dịch vi mô có thể yêu cầu một mạng có độ trễ cực thấp. Một công ty phân phối nội dung video có thể yêu cầu băng thông cao. Một công ty chăm sóc sức khỏe có thể yêu cầu khả năng sẵn sàng cao. Không kể đến các giao thức khác nhau có thể phù hợp nhất với mỗi doanh nghiệp, từ IP truyền thống đến đa phát, MPLS và SD-WAN. Trí tuệ nhân tạo không thể tính toán mọi lần lặp lại có thể có của một mạng và chọn thiết kế tốt nhất. Chỉ có con người mới có thể đưa ra những cân nhắc và quyết định đó.

3. Đưa ra Lựa chọn – Các chuyên gia NetOps liên tục phải đưa ra quyết định quan trọng hàng ngày về quản lý lưu lượng, tối ưu hóa hiệu suất, phản hồi cảnh báo và sự cố, phê duyệt thay đổi mạng và nhiều hơn nữa. Trí tuệ nhân tạo chắc chắn có thể cung cấp thông tin cho những người ra quyết định này, nhưng nó không thể hiểu đủ ngữ cảnh để cân nhắc các yếu tố giao dịch, đưa ra quyết định khó khăn hoặc chọn các giải pháp thay thế. Bạn có muốn trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định có thể ảnh hưởng đến việc cung cấp dịch vụ mạng của một bệnh viện hoặc cơ quan chính phủ?

4. Chấp nhận Trách nhiệm – Các đội NetOps được đánh giá dựa trên thời gian hoạt động, khả năng sẵn sàng, hiệu suất mạng, quản lý vấn đề, tuân thủ và nhiều hơn nữa. Với trí tuệ nhân tạo được đưa vào hỗn hợp, các đội sẽ được đo lường như thế nào? Chúng ta có nghĩ rằng “đó là lỗi của trí tuệ nhân tạo” sẽ là một phản hồi có thể chấp nhận được? Trí tuệ nhân tạo sẽ không bao giờ làm hài lòng các bên liên quan hoặc khách hàng chính.

5. Đổi mới – Hiệu quả được cải thiện, hiệu suất tốt hơn, khả năng mở rộng tăng, trải nghiệm người dùng tốt hơn … tất cả những điều này đòi hỏi sự đổi mới. Con người có khả năng hiểu sự phức tạp của các mạng ngày nay, kết hợp với các mục tiêu kinh doanh của một tổ chức và các chức năng của vai trò của họ để đưa ra các ý tưởng và giải pháp độc đáo. Trí tuệ nhân tạo không có khả năng biến đổi ý tưởng và tạo ra điều gì đó mới. Nó không thể nghĩ bên ngoài hộp và cung cấp các giải pháp mạng đổi mới cho các thách thức doanh nghiệp.

Không có gì nghi ngờ rằng trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ đang được tích hợp rộng rãi trên toàn bộ ngăn xếp công nghệ. Nó có thể cung cấp hỗ trợ có giá trị cho các đội NetOps bằng cách tăng cường khả năng hiển thị, tự động hóa nhiệm vụ và nhiều hơn nữa. Nhưng cũng có rất nhiều điều mà nó không thể làm, và có thể không bao giờ có thể làm được. Chúng ta chỉ mới bắt đầu mối quan hệ cộng sinh này. Bạn muốn thấy tính năng trí tuệ nhân tạo nào trong NetOps?