Менеджеры ИТ-сетей, будьте осторожны: ИИ — это не волшебная пилюля

Если и есть что-то постоянное в мире технологий, так это постоянное перетягивание каната между шумихой и реальностью. Я видел, как это происходит всякий раз, когда на сцену выходит новая «преобразующая» технология. С появлением искусственного интеллекта (ИИ) мы возвращаемся в будущее, и мы задаемся вопросом, как изменится это многообещающее достижение. управление сетью.

Теоретически ИИ должен изменить правила игры. Сетевые команды смогут выявлять проблемы в режиме реального времени и опережать потенциальные проблемные места до того, как они станут критическими. То же самое касается отслеживания шаблонов трафика и управления производительностью сети. Результат: лучшее использование пропускной способности сети, меньше обращений в службу поддержки и более довольные пользователи.

Но прежде чем спешить, сетевые менеджеры должны более внимательно изучить, что означает переход на ИИ на практике, и попытаться отделить шумиху от реальности.

Оцените свою инфраструктуру

С ростом сложности и рекордным темпом распространения устройств работа сетевых администраторов стала намного сложнее. ИТ-бюджеты по-прежнему сокращаются, а организации, стремящиеся сократить расходы на поддержку сети, растянутые ИТ-отделы работают на опасно низком уровне.

Именно здесь сетевые команды могут использовать ИИ, чтобы выкопать яму.

Возможность более быстрого исправления и решения проблем приводит к сокращению времени простоя сети и повышению производительности сети, одновременно снижая общие затраты на ИТ. Это также помогает обеспечить отличный опыт для клиентов с меньшим количеством обращений в службу поддержки и меньшим количеством жалоб.

Вот реальный пример того, как индустрия может помочь в этом. Встраивая ИИ в сетевые решения, поставщики технологий могут создавать условия, при которых, когда клиент сообщает о проблеме, они делают снимок всей сети и пропускают данные через механизм обучения, чтобы выяснить, что произошло.

Использование механизма AI/ML, который учится на проблемах, замеченных на других клиентские сети гарантирует, что проблемы, однажды замеченные, не повторятся в другом месте. Это огромная экономия времени, так как проблемы могут возникнуть где угодно. Глюк может быть связан с программными загрузками точки доступа. Или, возможно, это во вспомогательной сети. Но с помощью ИИ организация теперь может получить детальное представление о том, что происходит, за долю времени, которое раньше требовалось для устранения проблемы.

Разблокируйте большие данные

ИИ будет особенно полезен, когда дело доходит до анализа огромного количества клиентских телеметрических данных, генерируемых сетевой инфраструктурой. В прошлом единственный способ извлечь информацию из всех этих данных был с помощью (высокооплачиваемых) экспертов, которые разбирались в различных сетевых технологиях. Однако если компания не могла позволить себе нужный персонал, этот кладезь ценных данных оставался в значительной степени недоиспользованным. Это особенно усиливается, когда клиенты развертывают сетевые решения от разных поставщиков, что предотвращает единое представление сети.

С помощью инструментов ИИ организации теперь могут решить эту проблему. большие данные проблему и получить информацию, необходимую для решения вопросов, стоящих перед ИТ-отделами, в том числе:

• Какие сайты и клиенты сталкиваются с плохой работой сети?
• Каковы основные причины плохой работы?
• Какие сайты работают на полную мощность и какие изменения в сети необходимы для улучшения ситуации?
• Можно ли автоматически сканировать сеть на постоянной основе, чтобы поддерживать хороший уровень безопасности сети?
• Представляют ли устройства IoT уязвимости в системе безопасности?
• Хорошо ли работают сетевые службы в часы пик в моей сети?

Не ведитесь на шумиху

Нет никаких сомнений в том, что ИИ становится все более актуальным для управления сетью. И по мере увеличения вычислительной мощности технология будет продолжать совершенствоваться. Но будьте умны в том, как вы его используете. Не игнорируйте тот факт, что ИИ нельзя применять без разбора.

Некоторые рутинные и ручные задачи все же лучше оставить автоматизированными. Например, вам не нужен ИИ для выпуска сетевых исправлений. Вот почему я считаю, что не все может или должно быть передано ИИ, который может дорого обойтись при развертывании таких решений.

Сосредоточьтесь на своем сценарии использования. Какую бизнес-задачу вы пытаетесь решить? Это может показаться элементарным, но слишком часто этот основной вопрос игнорируется.

Второй: соответствует ли это вашей экономике? Каждая компания должна придерживаться бюджета. Убедитесь, что любое развертывание ИИ не обходится в кругленькую сумму.

В-третьих, протестируйте ее, чтобы убедиться, что развернутая вами сеть действительно дает желаемые результаты. Помогает ли это вам решить бизнес-проблему? Как это делается? И надежно ли работает?

Выбирайте прагматично, а не на шумихе

Там есть ряд инструментов. Некоторые из них с искусственным интеллектом, а некоторые нет. Не ведитесь на шумиху. Вместо этого убедитесь, что вы выбрали те, которые решают твой проблема. В противном случае ваши расходы будут только увеличиваться в геометрической прогрессии.

Прежде всего, имейте в виду, что эта трансформация ИИ не произойдет в одночасье. На протяжении всей своей карьеры я наблюдал, как это происходило каждые несколько лет, когда рынки выбирали правильный баланс между энтузиазмом и чрезмерным доверием к новым технологиям. Это все захватывающе, но планируйте свое путешествие поэтапно.

По мере того, как ИИ начинает завоевывать все больше доверия и в сети происходит больше автоматизации, вы можете соответствующим образом расширять свои возможности. Это путешествие займет время, и ваше терпение окупится. Итак, делайте это шаг за шагом.

Рэд Сетураман — вице-президент по управлению продуктами в Камбиевые сети.