Netzwerkmanagement mit KI optimieren und vereinfachen
Moderne Netzwerkumgebungen sind komplex, und ihre Verwaltung stellt eine große Herausforderung dar, ganz zu schweigen von der Optimierung der Leistung. Remote-Arbeit, aufkommende Technologien wie AI und IoT sowie neue Cybersicherheitsbedenken machen das Netzwerkmanagement weitaus anspruchsvoller als noch vor gerade einmal fünf Jahren.
Extreme Networks hat kürzlich eine Umfrage unter mehr als 200 CIOs und IT-Entscheidungsträgern auf Führungsebene durchgeführt und festgestellt, dass zu den wichtigsten Prioritäten die Absicherung von Netzwerken, die Integration von Netzwerk und Sicherheit sowie die Bewertung von AI gehören.
Darüber hinaus steht die Netzwerkoptimierung bei Technologieführungskräften ganz oben auf der Agenda: 86 % der Befragten gaben an, ihr Netzwerk in den nächsten 18 Monaten aufrüsten zu wollen.
Möchten Sie mehr vom The CTO Club?
Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um diesen Beitrag fertigzulesen und einer Community von CTOs und Technikleitern beizutreten, die praxisnahe Frameworks, Tools und Einblicke für die Entwicklung, Einführung und Skalierung KI-gesteuerter Technologien teilen.
Have an account? Log In
Wie können diese Prioritäten – Sicherheit, AI und Netzwerke – also zusammengeführt werden, um IT-Fachleuten das Leben zu erleichtern?
Netzwerkmanagement mit AI optimieren
Eine der grundlegenden Möglichkeiten, damit zu beginnen, ist der Einsatz von AI, die den IT-Betrieb durch die Integration künstlicher Intelligenz verbessern wird. AI bietet einen greifbaren und praxisnahen Anwendungsfall für Unternehmensnetzwerke, da sie Funktionen nutzt, um die Automatisierung zu verbessern, Störgeräusche zu filtern und Fehlalarme durch spezialisierte AIOps-Plattformen zu reduzieren.
Die Integration von AI in das Netzwerkmanagement ist ein notwendiger Schritt hin zu Automatisierung und Optimierung. Sie hilft dabei, Dienstgütevereinbarungen einzuhalten, Ausfallzeiten zu verhindern, die Netzwerksicherheit zu überwachen und Warnmeldungen zu filtern. Für Netzwerkadministratoren bedeutet dies eine höhere Effizienz, sodass sie sich auf strategischere Themen konzentrieren können, etwa auf die Ausrichtung der Netzwerkinfrastruktur an den Geschäftszielen.
Im Detail können Teams AI-Netzwerküberwachungstools einsetzen, um Anomalien zu erkennen und proaktiv zu beheben und die Zeit, die Netzwerkadministratoren mit der Reaktion auf Fehlalarme verbringen, erheblich zu reduzieren.
Ein weiterer Vorteil von AI besteht darin, dass sie eine umfassendere Transparenz ermöglicht und damit den Weg für Netzwerkanalysen eröffnet – eine häufig ungenutzte Geschäftsressource, die für geschäftliche Entscheidungen und die zukünftige Planung eingesetzt werden kann.
-
Dataiku
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.6 -
Gradient Labs
Visit Website -
Trustible
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.5
Cloudbasierte Vernetzung mit AI voranbringen
Es ist kein Geheimnis, dass CIOs die Cloud bevorzugen. Unsere Umfrage zeigt, dass 92 % der Befragten zustimmen, dass cloudbasiertes Netzwerkmanagement Herausforderungen bei der Belegschaft bewältigt, Sicherheitsbedenken adressiert und Netzwerkanalysen ermöglicht.
Die Verwaltung hybrider Cloud-Umgebungen stellt jedoch die zweitgrößte alltägliche Herausforderung für IT-Führungskräfte dar (unter Berücksichtigung ihrer aktuellen Netzwerkinfrastruktur) – gleich hinter dem Schutz vor Cyberbedrohungen.
AI vereinfacht das Management von Cloud-Netzwerken, indem sie die Transparenz über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg verbessert. Sie kann auch eingesetzt werden, um die Verwaltung eines einzigen Netzwerks zu unterstützen, das Campus, Rechenzentrum und Niederlassung miteinander verbindet – kabelgebunden, drahtlos, SD-WAN, IoT und darüber hinaus. Die Vereinheitlichung von Endpunkten reduziert Risiken und optimiert die Cloud-Nutzung – der wesentliche nächste Schritt für Technologieführungskräfte, die mit verteilten Belegschaften und schrumpfenden Budgets umgehen müssen.
Die sich wandelnde Rolle von Netzwerkmanagern
Ein weiterer zu berücksichtigender Bereich ist die Frage, wie sich die Rolle eines Netzwerkmanagers in der neuen Welt der AI entwickeln wird. AI wird den menschlichen Netzwerkmanager niemals vollständig ersetzen, sondern die Rolle effizienter und produktiver machen. Durch die Beseitigung alltäglicher Routineaufgaben können sich Manager und Administratoren auf die Optimierung der Leistung, die Erkennung von Sicherheitsbedrohungen und die proaktivere Verbesserung des Betriebs konzentrieren.
Letztlich besteht die Rolle von AI darin, das Netzwerkmanagement, die Konfiguration und die Fehlerbehebung durch Automatisierung und menschliches Eingreifen zu unterstützen. Dieses Gleichgewicht ist entscheidend, um AI grundlegend zu verstehen und in den Netzwerkbetrieb einzubetten.
Mit der Zeit sollten CTOs Netzwerkmanager unterstützen, indem sie Bildungsressourcen zur Arbeit mit AI und zu bewährten Verfahren für die Analyse der Daten bereitstellen, die AI-Tools verwenden und erzeugen.
Das Verständnis dafür, welche Daten AI zur Erledigung ihrer Aufgaben verwendet, hilft Netzwerkmanagern, AI-Tools effektiv zu verwalten, indem sie deren Grenzen und ihr Potenzial zur Verbesserung der Netzwerkaktivitäten verstehen. Dies gewährleistet die erfolgreiche Implementierung von AI im Netzwerk – mit dem letztendlichen Ergebnis, die Netzwerkleistung zu optimieren und Prozesse zu vereinfachen.
Übergang zu generativer AI im Netzwerkmanagement
AI kann unglaublich leistungsfähig sein, aber für alle Unternehmen dürfte generative AI (GenAI) wahrscheinlich die größere transformative Wirkung haben.
Die IT ist komplex und umfangreich, und selbst für die erfahrensten IT-Fachleute ist es unmöglich, alles über den IT-Betrieb zu wissen. GenAI vereinfacht und optimiert das IT- und Netzwerkmanagement.
GenAI ermöglicht IT-Fachkräften, schneller und intelligenter zu arbeiten, indem Informationen aus Dokumentationen sowie Netzwerk- und Gerätedaten extrahiert werden, um proaktive Dateneinblicke in Echtzeit bereitzustellen. Für Netzwerkadministratoren und -manager macht dies die Fehlersuche, den Betrieb und die Erkennung von Sicherheitsproblemen einfacher und nahtloser.
Für CIOs und IT-Führungskräfte bedeutet dies, Ressourcen zu optimieren, Gemeinkosten zu minimieren und Betriebskosten zu senken, um mehr Zeit und Investitionen für die Weiterentwicklung von Produktinnovationen (und Umsatz) freizusetzen.
Mit der Zeit werden GenAI-gestützte Einblicke noch innovativer und stärker auf Ihre Anforderungen an das Netzwerkmanagement zugeschnitten sein. Die Fähigkeit, durch die Suche nach bestimmten Informationen in technischen Dokumenten schnelle und präzise Antworten auf technische Fragen zu liefern, wird erheblich Zeit sparen und noch hilfreicher werden, wenn die KI auf Betriebsdaten zurückgreift, um Empfehlungen an die jeweilige Netzwerkumgebung anzupassen, in der sie eingesetzt wird.
Nehmen wir Netzwerksicherheit als Beispiel. Im Rahmen eines Zero-Trust-Netzwerkzugriffs, der in der heutigen Bedrohungslandschaft zum Branchenstandard wird, werden für alle Benutzer und Geräte in einem Netzwerk strenge Kontrollen eingerichtet. Diese werden kontinuierlich überprüft, um sicherzustellen, dass es sich tatsächlich um die angegebenen Benutzer und Geräte handelt und dass sie nicht von Bedrohungsakteuren kompromittiert wurden. Dies kann für IT-Teams überwältigend sein, insbesondere wenn sie mit dieser Strategie nicht vertraut sind. Ein GenAI-Tool mit Zugriff auf technische Dokumentationen und Daten zur Netzwerkumgebung kann jedoch verwandte Fragen auf Knopfdruck beantworten, Zeitpläne beschleunigen und menschliche Fehler reduzieren.
Insgesamt hat GenAI das Potenzial, proaktive, automatisierte Problemlösungen mit prädiktiven Analysen und kontinuierlicher Überwachung bereitzustellen, wobei im Laufe der Zeit weniger menschliches Eingreifen und Unterstützung erforderlich sind.
Optimiertes Netzwerk in der Praxis
Eine der besten Fallstudien zur Netzwerktransformation mithilfe von KI, die ich gesehen habe, stammt von der Oral Roberts University (ORU). Die ORU begrüßte kürzlich ihren bisher größten Jahrgang, was bedeutet, dass sich auf dem Campus mehr Geräte und Benutzer befinden, als das IT-Team jemals zuvor unterstützen musste. Dies könnte zusammen mit der zunehmenden Nutzung von Technologie, Video-Streaming und sogar Dingen wie AR/VR im Unterricht zu einem Albtraum für das Netzwerkmanagement werden.
Da die ORU jedoch KI nutzt, kann sie ihr Netzwerk problemlos optimieren und sicherstellen, dass die IT-Teams bei der Reaktion auf potenzielle Probleme über möglichst aktuelle Informationen verfügen und jeder auf dem Campus die benötigte Bandbreite erhält, sodass der Lernbetrieb nie unterbrochen wird. Falsche Netzwerkalarme werden minimiert, und das IT-Team hat Zugriff auf Empfehlungen, die auf die spezifische Umgebung der ORU zugeschnitten sind. Dadurch kann es agiler handeln und besser mit den Anforderungen von Studierenden und Mitarbeitern Schritt halten.
Abschließende Gedanken
Auch wenn die Optimierung des Netzwerks eine umfangreiche Aufgabe sein kann, ist sie notwendig, um mit den heutigen Cybersicherheitsbedrohungen, verteilten IT-Umgebungen und KI-Integrationen Schritt zu halten. Glücklicherweise stehen KI- und insbesondere GenAI-Tools zur Verfügung, um den manuellen Arbeitsaufwand deutlich zu reduzieren und diese Transformation zu vereinfachen, sodass alle leichter auf ihre zukünftigen Ziele zusteuern können.
Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Club für weitere Einblicke in die Netzwerkoptimierung und KI.
