Moderne netværksmiljøer er komplekse, og det er en betydelig udfordring at administrere dem – for slet ikke at tale om at optimere ydeevnen. Fjernarbejde, nye teknologier som AI og IoT samt nye cybersikkerhedsproblemer gør netværksadministration langt mere sofistikeret, end den var for blot fem år siden.
Extreme Networks gennemførte for nylig en undersøgelse blandt mere end 200 CIO'er og IT-beslutningstagere på seniorniveau og fandt, at de vigtigste prioriteter omfatter sikring af netværk, integration af netværk og sikkerhed samt evaluering af AI.
Derudover står optimering af netværk øverst på dagsordenen hos teknologiledere: 86 % af respondenterne angav, at de planlægger at opgradere deres netværk inden for de næste 18 måneder.
Så hvordan kan disse prioriteter – sikkerhed, AI og netværk – kombineres for at gøre livet lettere for IT-professionelle?
Brug af AI til at strømline netværksadministration
En af de grundlæggende måder at komme i gang på er gennem AI, som vil forbedre IT-driften ved at integrere kunstig intelligens. AI giver et konkret og praktisk anvendelsesområde for virksomhedsnetværket, da teknologien udnytter funktioner til at forbedre automatisering, filtrere støj og reducere falske signaler gennem specialiserede AIOps-platforme.
Integration af AI i netværksadministrationen er et nødvendigt skridt mod automatisering og optimering. Det hjælper med at overholde serviceniveauaftaler, forhindre nedetid, overvåge netværkssikkerheden og filtrere alarmer. For netværksadministratorer betyder det øget effektivitet, så de kan fokusere på mere strategiske problemstillinger, såsom at tilpasse netværksinfrastrukturen til forretningsmålene.
Mere specifikt kan teams bruge AI-værktøjer til netværksovervågning til at identificere og proaktivt håndtere anomalier og reducere den tid, netværksadministratorer bruger på at reagere på falske alarmer, betydeligt.
En anden fordel ved AI er, at teknologien giver større synlighed og åbner døren til netværksanalyse – en ofte uudnyttet forretningsressource, der kan bruges til forretningsmæssige beslutninger og fremtidig planlægning.
Have an account? Log In
Fremdrift for cloudbaserede netværk med AI
Det er ingen hemmelighed, at CIO'er elsker cloud. Vores undersøgelse viser, at 92 % af respondenterne er enige i, at cloudbaseret netværksadministration imødegår udfordringer med arbejdsstyrken, håndterer sikkerhedsproblemer og leverer netværksanalyse.
Håndtering af hybride cloudmiljøer udgør dog den næststørste daglige udfordring for IT-ledere (set i forhold til deres nuværende netværksinfrastruktur), kun overgået af beskyttelse mod cybertrusler.
AI forenkler administration af cloudnetværk ved at forbedre synligheden på tværs af cloudmiljøer. Det kan også bruges til at understøtte administrationen af ét netværk, der forbinder campus, datacenter og filial – kablet, trådløst, SD-WAN, IoT og mere. Ved at samle slutpunkter reduceres risikoen, og cloudforbruget optimeres, hvilket er det afgørende næste skridt for teknologiledere, der håndterer distribuerede arbejdsstyrker og faldende budgetter.
Netværksadministratorens rolle i udvikling
Et andet område, der bør overvejes, er, hvordan netværksadministratorens rolle vil udvikle sig i den nye AI-verden. AI vil aldrig fuldstændigt erstatte den menneskelige netværksadministrator, men vil i stedet gøre rollen mere effektiv og produktiv ved at kunne eliminere daglige rutineopgaver, så administratorer kan fokusere på at optimere ydeevnen, opdage sikkerhedstrusler og forbedre driften mere proaktivt.
I sidste ende er AI's rolle at understøtte netværksadministration, konfiguration og fejlfinding gennem automatisering og menneskelig indgriben. Denne balance er afgørende for grundlæggende at forstå og integrere AI i netværksdriften.
Over tid bør CTO'er støtte netværksadministratorer ved at tilbyde undervisningsmateriale om arbejde med AI og bedste praksis for analyse af de data, som AI-værktøjer bruger og producerer.
En forståelse af, hvilke data AI bruger til at udføre sine opgaver, hjælper netværksadministratorer med effektivt at administrere AI-værktøjer ved at forstå deres begrænsninger og potentiale for at forbedre netværksaktiviteter. Det sikrer en vellykket implementering af AI i netværket med det endelige resultat, at netværkets ydeevne strømlines og optimeres.
Overgang til generativ AI i netværksadministrationen
AI kan være utroligt effektivt, men for alle organisationer vil generativ AI (GenAI) sandsynligvis være mere forandrende.
IT er komplekst og omfattende, og det er umuligt for selv de mest erfarne IT-professionelle at vide alt om IT-drift. GenAI forenkler og strømliner IT- og netværksadministration.
GenAI gør det muligt for it-professionelle at arbejde hurtigere og smartere ved at udtrække viden fra dokumentation samt netværks- og enhedsdata for at levere proaktive dataindsigter i realtid. For netværksadministratorer og -ledere gør dette fejlfinding, drift og sikkerhedsdetektion nemmere og mere problemfrit.
For CIO'er og it-ledere betyder dette strømlining af ressourcer, minimering af faste omkostninger og reduktion af driftsomkostninger for at frigøre mere tid og flere investeringer til at fremme produktinnovation (og omsætning).
Med tiden vil GenAI-baserede indsigter blive endnu mere innovative og tilpassede dine behov for netværksadministration. Dets evne til at levere hurtige og præcise svar på tekniske spørgsmål ved at søge efter specifikke oplysninger i tekniske dokumenter vil spare betydelig tid og blive endnu mere nyttig, efterhånden som AI'en anvender driftsdata til at skræddersy anbefalinger til det specifikke netværksmiljø, den arbejder i.
Lad os bruge netværkssikkerhed som eksempel. Under en ramme for Zero Trust-netværksadgang, som er ved at blive branchestandarden i dagens trusselsbillede, implementeres der strenge kontroller for alle brugere og enheder på et netværk, og de verificeres løbende for at sikre, at de er dem, de udgiver sig for at være, og ikke er blevet kompromitteret af trusselsaktører. Dette kan være overvældende for it-teams at implementere på egen hånd, især hvis de ikke er fortrolige med strategien. Et GenAI-værktøj, der har adgang til teknisk dokumentation og data om netværksmiljøet, kan dog levere svar på relaterede spørgsmål med et enkelt klik, fremskynde tidsplaner og reducere menneskelige fejl.
Samlet set har GenAI potentiale til at levere proaktiv, automatiseret problemløsning med prædiktiv analyse og kontinuerlig overvågning samt med mindre menneskelig indgriben og assistance over tid.
More Articles
Optimeret netværk i praksis
Et af de bedste casestudier om netværkstransformation ved hjælp af AI, som jeg har set, kommer fra Oral Roberts University (ORU). ORU bød for nylig sin hidtil største årgang af nye studerende velkommen, hvilket betyder flere enheder og brugere på campus, end it-teamet nogensinde har skullet understøtte. Dette kombineret med den øgede brug af teknologi, videostreaming og endda ting som AR/VR i undervisningen kunne skabe et mareridt for netværksadministrationen.
Fordi ORU har taget AI i brug, kan universitetet dog nemt optimere sit netværk og sikre, at it-teams har de mest opdaterede oplysninger, når de reagerer på potentielle problemer, og sikre, at alle på campus har den nødvendige båndbredde, så undervisningen aldrig bliver afbrudt. Falske netværksalarmer minimeres, og it-teamet har adgang til anbefalinger, der er tilpasset ORU's specifikke miljø, hvilket gør teamet mere agilt og bedre i stand til at følge med de studerendes og medarbejdernes behov.
Afsluttende tanker
Selvom netværksoptimering kan være en omfattende opgave, er den nødvendig for at følge med i dagens cybersikkerhedstrusler, distribuerede it-miljøer og AI-integrationer. Heldigvis er AI, og især GenAI-værktøjer, tilgængelige for at reducere den manuelle arbejdsbyrde betydeligt og forenkle denne transformation, så det bliver lettere for alle at bevæge sig mod deres fremtidige mål.
Tilmeld dig The CTO Clubs nyhedsbrev for at få flere indsigter om netværksoptimering og AI.
