Современные корпоративные сети очень сложны, значительно расширены и содержат множество уязвимостей. Вероятность ошибок в конфигурациях и обновлениях растет со сложностью и размером сети и может иметь более серьезные последствия, чем когда-либо прежде, но простое исправление таких разросшихся сетей может стать кошмаром.

Хотя одного этого достаточно, чтобы значительно увеличить уровень рисков, сетевые менеджеры также сталкиваются с угрозами со стороны множества направлений атак, начиная от оппортунистических хакеров и заканчивая спонсируемой государством кибервойной. В то же время на них оказывается больше, чем когда-либо, требований обеспечивать постоянное время безотказной работы, максимальную производительность и высокие скорости.

В этот подходящий момент появился искусственный интеллект (ИИ) и его подмножества, такие как машинное обучение (ML) и программирование на естественном языке (NLP), обещающие решить все проблемы в сетевом бизнесе, как и во многих других областях. Сети с искусственным интеллектом действительно обладают способностью обеспечивать повышенную доступность сети, производительность и оперативность, поэтому неудивительно, что тенденция набирает обороты, но многие обещания, основанные на искусственном интеллекте, по-прежнему в основном являются рекламой.

Поскольку каждый поставщик предлагает те или иные решения и инструменты, основанные на искусственном интеллекте, команды сетевых операций изо всех сил пытаются отделить зерна от плевел. Недавний отчет Gartner подтверждает потенциал сетей с искусственным интеллектом, а также отмечает, что уровень внедрения таких многообещающих технологий относительно низок.

В этой статье мы обсудим, что такое сети с искусственным интеллектом, а также правду и случайную ложь, которой вокруг этого предостаточно. Мы также рассмотрим барьеры на пути внедрения netops командами и поделимся некоторыми моментами, которые следует учитывать при выборе поставщика для решения для создания сетей с искусственным интеллектом.

 

Что такое сеть с искусственным интеллектом?

Вкратце, создание сетей с искусственным интеллектом означает использование технологий искусственного интеллекта для задач управления сетью. Это рассматривается как подмножество AIOps, а также может упоминаться как сети, основанные на намерениях, автономные сети, самоуправляемые сети или сети самовосстановления.

С помощью AI networking вы будете применять искусственный интеллект и ML для генерации и предоставления детальной, целенаправленной и действенной информации о сети. В конечном счете, цель состоит в том, чтобы автоматизировать как можно больше задач по управлению сетью, включая настройку, обнаружение угроз, решение проблем и многое другое. Вот основные возможности, включенные в сеть с искусственным интеллектом:

 

Анализ тенденций и распознавание образов

Сетевые решения с искусственным интеллектом анализируют данные в режиме реального времени и исторические данные для выявления закономерностей и тенденций. Это включает мониторинг и наблюдаемость, когда платформа использует как исторические данные, так и потоковые данные в режиме реального времени для установления базовых показателей и уточнения индивидуальных закономерностей.

 

Обнаружение аномалий и корреляция событий

Сетевые решения с искусственным интеллектом автоматически выявляют аномалии и коррелируют события в различных источниках данных или доменах. Используя базовые модели, они могут группировать связанные события на основе времени и топологии сети, уменьшая необходимость вмешательства человека и повышая точность оповещений и предложений.

 

Решение проблем с замкнутым циклом и автоматизация

Сеть с искусственным интеллектом постоянно обучается и улучшает свою реакцию на важные события, наблюдая за вводом данных оператором и механизмами подкрепления. Она предлагает рекомендации, автоматизирует ответы или запускает внешние системы автоматизации для более эффективного решения проблем.

 

Генеративный искусственный интеллект

Появление генеративного ИИ сделало возможным создание подробных конфигураций и процедур устранения неполадок на основе человеческого вклада. Например, инженеры могут запросить ИИ для проектирования сетевых архитектур или устранения неполадок без явных шаблонов. Это может упростить управление сетью и сократить ручные затраты.

 

Цифровые близнецы

Сети с искусственным интеллектом все чаще интегрируют цифровых двойников, которые имитируют непроизводственные среды для проверки изменений в сети и безопасности перед развертыванием в производственных средах. Цифровые двойники могут быть частью конвейеров непрерывной интеграции / непрерывной доставки, гарантируя, что сети функционируют должным образом, и позволяя анализировать “что, если” в сценариях моделирования.

 

7 истин и ложь о создании сетей с искусственным интеллектом

Как упоминалось выше, сети с искусственным интеллектом обещают множество преимуществ для команд сетевых операций. Некоторые из них уже проявились, и ведущие предприятия уже пользуются конкурентными преимуществами, которые это им дает, в то время как потенциал других сохраняется, и их еще предстоит полностью реализовать. Некоторые из этих преимуществ сетей с искусственным интеллектом включают:

 

1. Сведение к минимуму времени простоя за счет упреждающего обнаружения неисправностей

Сети с искусственным интеллектом используют прогностическую аналитику для прогнозирования потенциальных аппаратных сбоев. Анализируя шаблоны исторических данных и телеметрию в реальном времени, алгоритмы искусственного интеллекта могут предвидеть сбои в работе таких компонентов, как ASIC, процессоры или флэш-накопители. Такой упреждающий подход позволяет планировать замены в непиковые часы, сводя к минимуму сбои в работе и сокращая время простоя.

 

2. Снижение рисков с помощью управления изменениями

Цифровые двойники, которые представляют собой виртуальные представления сетевых сред, помогают снизить риски изменений, позволяя сетевым администраторам моделировать предлагаемые изменения и проводить сценарии “что, если” для оценки потенциальных последствий перед внедрением. Выявляя и снижая риски, связанные с модификациями и обновлениями сети, управление изменениями на основе искусственного интеллекта улучшает процесс принятия решений, повышает эффективность изменений и способствует формированию культуры упреждающего управления рисками в организациях.

 

3. Повышенная безопасность благодаря более быстрому разрешению проблем

Искусственный интеллект может сопоставлять множество наборов данных и выявлять первопричины, позволяя сетевым операторам глубоко разбираться в проблемах производительности сети. Благодаря сложному анализу данных алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать взаимосвязи между сетевыми событиями, чтобы точно определить основные проблемы. Это помогает ускорить решение проблем, уменьшить перебои в обслуживании и повысить общую надежность сети. Более того, чат-боты на базе искусственного интеллекта предоставляют рекомендации по устранению неполадок в режиме реального времени, способствуя быстрому реагированию на инциденты безопасности.

 

4. Повышение доступности и производительности сети

Благодаря передовым алгоритмам, постоянному мониторингу и прогнозной аналитике системы искусственного интеллекта выявляют потенциальные узкие места в режиме реального времени, оптимизируя сетевые ресурсы для обеспечения постоянной доступности услуг и высокой производительности приложений. Динамическая адаптация сети, основанная на искусственном интеллекте, позволяет быстро приспосабливаться к меняющимся условиям окружающей среды и требованиям пользователей, минимизируя задержки и обеспечивая бесперебойное подключение для конечных пользователей.

 

5. Снижение затрат за счет упрощения управления сетью

Сети с искусственным интеллектом оптимизируют процессы управления сетью и снижают эксплуатационные расходы за счет автоматизации рутинных задач и минимизации необходимости обширного ручного вмешательства. Устранение ошибок ручной настройки и оптимизация рабочих процессов устранения неполадок помогают ускорить решение проблем, сократить время простоя и повысить общую производительность. Это также помогает снизить потребность в глубоких навыках создания сетей в то время, когда экспертов трудно найти, и дает командам возможность стратегически перераспределять ресурсы, внедрять инновации и добиваться устойчивой экономии средств.

 

6. Оптимизированное распределение ресурсов с помощью мониторинга сети с искусственным интеллектом

Благодаря сокращению количества ложных предупреждений и выработке полезной информации сетевой мониторинг, основанный на искусственном интеллекте, позволяет организациям расставлять приоритеты по критическим вопросам, более эффективно распределять ресурсы и повышать операционную эффективность. Использование искусственного интеллекта для обнаружения аномалий облегчает раннее вмешательство, предотвращая перерастание мелких проблем в крупные инциденты и сводя к минимуму влияние на бизнес-операции. Благодаря постоянному совершенствованию сети с искусственным интеллектом повышается устойчивость сети, улучшается использование ресурсов и развивается культура упреждающего решения проблем.

 

7. Повсеместная автоматизация и сокращение ручного труда

Конечная цель создания сетей с искусственным интеллектом – автоматизировать повторяющиеся задачи, ускорить рабочие процессы и уменьшить количество человеческих ошибок в задачах, которые варьируются от подготовки сети и управления конфигурацией до устранения неполадок и исправлений. Это не только повышает оперативную гибкость и масштабируемость, но и позволяет ИТ-командам сосредоточиться на стратегических инициативах и инновациях, достичь операционного совершенства и обеспечить превосходные бизнес-результаты.

 

8. Ложь: автоматизированные сети с искусственным интеллектом доступны сразу

Благодаря всем этим преимуществам сети с искусственным интеллектом могут значительно повысить операционную эффективность, повысить уровень безопасности, снизить затраты и заметно повысить производительность сети и удовлетворенность конечных пользователей. Однако немногие поставщики предлагают решения, которые могут по-настоящему автоматизировать управление сетью способами, минимизирующими ручной ввод данных и обладающими глубокими техническими знаниями. Также не так много организаций в состоянии внедрить их в полной мере. Можно сказать, что создание сетей с искусственным интеллектом в полном объеме уже в пути, но на самом деле оно еще не наступило.

 

Состояние сетей с искусственным интеллектом

Несмотря на то, что сотрудники netops работают на переднем крае технологий, они, как правило, не склонны к риску и нервничают по поводу внедрения новых методов работы. Многие команды сетевого менеджмента не доверяют рекомендациям искусственного интеллекта по устранению неполадок, даже если они признают ценность ранних предупреждений искусственного интеллекта. Те, кто все-таки принимает предложения искусственного интеллекта, часто чувствуют необходимость проверить результаты перед их внедрением, что может снизить часть ценности с точки зрения экономии времени.

В результате, по данным Gartner, темпы внедрения сетей с искусственным интеллектом и ценность, которую они реализуют на предприятиях, все еще находятся на стадии становления. Тем не менее, надежды на создание сетей с искусственным интеллектом высоки. Чтобы избежать разочарований и обеспечить в конечном итоге реализацию этих надежд, командам сетевых операций необходимо разумно подойти к внедрению.

Важно начать с малого и доказать функциональность. Тестирование в среде POC перед переходом к производству, начиная с решений с участием человека в цикле, позволяет повысить доверие среди сотрудников, прежде чем перейти к полностью автономным системам.

 

Правильный выбор поставщика сетей с искусственным интеллектом может иметь решающее значение

Еще одним важным элементом является правильный выбор поставщика. В настоящее время существует ряд способов создания сетей с искусственным интеллектом, в том числе:

• Предложение этого в качестве функции в платформе управления сетевого поставщика
• Обслуживание автономной платформы с несколькими поставщиками
• Превращение этого в платформу AIOps
• Предоставление ИТ как услуги в рамках управляемого сетевого сервиса

 

Поскольку сети с искусственным интеллектом все еще развиваются, обратите внимание на обещания поставщика на будущее. Некоторые могут делать преувеличенные заявления о будущих возможностях. Ищите поставщиков, которые могут дать подробное описание текущих функций и тех, которые еще появятся, а также сроки и конкретную дорожную карту как минимум на ближайшие 1-2 года.

Многие поставщики сетевого оборудования и устаревших решений утверждают, что добавляют возможности искусственного интеллекта в свои предложения, но предлагают только точечные решения. Хотя компоненты искусственного интеллекта могут сделать их решение быстрее или мощнее, оно не способно полностью использовать потенциал. Вместо этого ищите комплексное покрытие с участием нескольких поставщиков, которое сможет по-настоящему поддерживать автономные и самовосстанавливающиеся сети.

Еще одна важная проблема, на которую следует обратить внимание, – это независимость от поставщика или возможности нескольких поставщиков. Корпоративные сети становятся все более разнородными, все чаще включая гибридные среды, мультиоблачные среды и устаревшие серверы. Переход на решения от одного поставщика чреват лишь увеличением количества разрозненных инструментов и непропорциональным ростом вашего технологического стека.

 

Настоящий дар создания сетей с искусственным интеллектом быстро становится реальностью

Хотя сети с искусственным интеллектом все еще молоды и пока не способны выполнить все свои обещания, их время быстро приближается. Сетям с искусственным интеллектом еще предстоит пройти долгий путь, чтобы обеспечить все эти преимущества, но ведущие разработчики могут рассчитывать на ощутимое конкурентное преимущество. Дальновидные организации, которые внедряют существующие возможности управления сетями с искусственным интеллектом и работают с нужными поставщиками с самого раннего этапа, будут в лучшем положении, чтобы максимизировать преимущества, которые могут принести сети с искусственным интеллектом.