Moderne nettverksmiljøer er komplekse, og det er en betydelig utfordring å administrere dem, for ikke å snakke om å optimalisere ytelsen. Fjernarbeid, fremvoksende teknologier som AI og IoT samt nye cybersikkerhetsutfordringer gjør nettverksadministrasjon langt mer sofistikert enn den var for bare fem år siden.
Extreme Networks gjennomførte nylig en undersøkelse blant mer enn 200 CIO-er og IT-beslutningstakere på seniornivå, og fant at de viktigste prioriteringene omfatter sikring av nettverk, integrering av nettverk og sikkerhet samt evaluering av AI.
Optimalisering av nettverk står dessuten høyt på agendaen for teknologiledere: 86 % av respondentene oppga at de planlegger å oppgradere nettverket sitt i løpet av de neste 18 månedene.
Så hvordan kan disse prioriteringene – sikkerhet, AI og nettverk – kombineres for å gjøre hverdagen enklere for IT-ansatte?
Bruk av AI for å effektivisere nettverksadministrasjon
En av de grunnleggende måtene å komme i gang på er gjennom AI, som vil forbedre IT-driften ved å integrere kunstig intelligens. AI gir et konkret og praktisk bruksområde for bedriftsnettverket, ettersom teknologien utnytter funksjoner for å forbedre automatisering, filtrere støy og redusere falske signaler gjennom spesialiserte AIOps-plattformer.
Integrering av AI i nettverksadministrasjonen er et nødvendig skritt mot automatisering og optimalisering. Det bidrar til å opprettholde tjenestenivåavtaler, forhindre nedetid, overvåke nettverkssikkerheten og filtrere varsler. For nettverksadministratorer betyr dette bedre effektivitet, slik at de kan konsentrere seg om mer strategiske problemstillinger, som å tilpasse nettverksinfrastrukturen til virksomhetens mål.
Mer detaljert kan team bruke AI-verktøy for nettverksovervåking til å identifisere og proaktivt håndtere avvik, og redusere tiden nettverksadministratorer bruker på å reagere på falske alarmer betydelig.
En annen fordel med AI er at teknologien gir bedre oversikt, noe som åpner for nettverksanalyse – en ofte uutnyttet forretningsressurs som kan brukes til beslutningstaking og fremtidig planlegging.
Have an account? Log In
Fremdrift for skybaserte nettverk med AI
Det er ingen hemmelighet at CIO-er er begeistret for skyen. Undersøkelsen vår viser at 92 % av respondentene er enige i at skybasert nettverksadministrasjon motvirker utfordringer knyttet til arbeidsstyrken, håndterer sikkerhetsbekymringer og gir nettverksanalyse.
Administrasjon av hybride skymiljøer utgjør imidlertid den nest største daglige utfordringen for IT-ledere (med utgangspunkt i deres nåværende nettverksinfrastruktur), etter beskyttelse mot cybertrusler.
AI forenkler administrasjon av skybaserte nettverk ved å forbedre oversikten på tvers av skymiljøer. Teknologien kan også brukes til å støtte administrasjonen av ett nettverk som kobler sammen campus, datasenter og avdelingskontorer – kablet, trådløst, SD-WAN, IoT og mer. Ved å samle endepunkter reduseres risikoen og skybruken optimaliseres, noe som er det nødvendige neste steget for teknologiledere som håndterer distribuerte arbeidsstyrker og krympende budsjetter.
Nettverksadministratorens rolle i endring
Et annet område som bør vurderes, er hvordan nettverksadministratorens rolle vil utvikle seg i AI-ens nye verden. AI vil aldri fullstendig erstatte den menneskelige nettverksadministratoren, men vil i stedet gjøre rollen mer effektiv og produktiv ved å kunne eliminere daglige rutineoppgaver. Dermed kan administratorer konsentrere seg om å optimalisere ytelsen, oppdage sikkerhetstrusler og forbedre driften mer proaktivt.
Til syvende og sist er AIs rolle å støtte nettverksadministrasjon, konfigurasjon og feilsøking gjennom automatisering og menneskelig inngripen. Denne balansen er avgjørende for å forstå og implementere AI i nettverksdriften på en grunnleggende og helhetlig måte.
Over tid bør CTO-er støtte nettverksadministratorer ved å tilby opplæringsressurser om arbeid med AI og beste praksis for analyse av dataene som AI-verktøy bruker og produserer.
En forståelse av hvilke data AI bruker for å utføre oppgavene sine, vil hjelpe nettverksadministratorer med å administrere AI-verktøy effektivt ved at de forstår begrensningene og potensialet for å forbedre nettverksaktiviteten. Dette vil sikre en vellykket implementering av AI i nettverket, med det endelige målet å effektivisere og optimalisere nettverksytelsen.
Overgang til generativ AI i nettverksadministrasjon
AI kan være utrolig kraftig, men for alle organisasjoner vil generativ AI (GenAI) sannsynligvis være mer transformativ.
IT er komplekst og omfattende, og det er umulig selv for de mest erfarne IT-ansatte å vite alt om IT-drift. GenAI forenkler og effektiviserer IT- og nettverksadministrasjon.
GenAI gjør det mulig for IT-fagfolk å arbeide raskere og smartere ved å hente ut informasjon fra dokumentasjon, nettverks- og enhetsdata for å levere proaktive datainnsikter i sanntid. For nettverksadministratorer og ledere gjør dette feilsøking, drift og sikkerhetsdeteksjon enklere og mer sømløst.
For CIO-er og IT-ledere betyr dette effektivisering av ressurser, minimering av faste kostnader og reduksjon av driftskostnader for å frigjøre mer tid og flere investeringer til å drive produktinnovasjon (og inntekter) fremover.
Over tid vil GenAI-aktivert innsikt bli enda mer innovativ og tilpasset behovene dine innen nettverksadministrasjon. Evnen til å gi raske og presise svar på tekniske spørsmål ved å søke etter spesifikk informasjon i tekniske dokumenter vil spare betydelig med tid og bli enda mer nyttig etter hvert som KI-en henter inn driftsdata for å skreddersy anbefalinger til det spesifikke nettverksmiljøet den arbeider i.
La oss bruke nettverkssikkerhet som eksempel. Innenfor et rammeverk for nettverkstilgang med nulltillit, som er i ferd med å bli bransjestandarden i dagens trussellandskap, innføres strenge kontroller for alle brukere og enheter i et nettverk, og de verifiseres kontinuerlig for å sikre at de er den de utgir seg for å være, og at de ikke er blitt kompromittert av trusselaktører. Dette kan være overveldende for IT-team å implementere på egen hånd, spesielt hvis de ikke er kjent med strategien. Et GenAI-verktøy som har tilgang til teknisk dokumentasjon og data om nettverksmiljøet, kan imidlertid gi svar på relaterte spørsmål med ett knappetrykk, fremskynde tidsplaner og redusere menneskelige feil.
Alt i alt har GenAI potensial til å levere proaktiv, automatisert problemløsning med prediktiv analyse og kontinuerlig overvåking, med mindre menneskelig inngripen og bistand over tid.
More Articles
Optimalisert nettverk i praksis
En av de beste casestudiene om nettverkstransformasjon ved bruk av KI jeg har sett, kommer fra Oral Roberts University (ORU). ORU tok nylig imot sitt største kull noensinne, noe som betyr flere enheter og brukere på campus enn IT-teamet noen gang har måttet støtte. Dette, kombinert med økt bruk av teknologi, videostrømming og til og med ting som AR/VR i undervisningen, kunne skape et mareritt for nettverksadministrasjonen.
Fordi ORU har tatt i bruk KI, kan universitetet imidlertid enkelt optimalisere nettverket sitt og sørge for at IT-teamene har den mest oppdaterte informasjonen som er mulig når de håndterer potensielle problemer, samt sikre at alle på campus har den nødvendige båndbredden slik at læringen aldri blir avbrutt. Falske nettverksalarmer minimeres, og IT-teamet har tilgang til anbefalinger som er tilpasset ORUs spesifikke miljø, noe som gjør dem mer fleksible og bedre i stand til å holde tritt med behovene til studenter og ansatte.
Avsluttende tanker
Selv om nettverksoptimalisering kan være en omfattende oppgave, er det nødvendig for å holde tritt med dagens cybersikkerhetstrusler, distribuerte IT-miljøer og KI-integrasjoner. Heldigvis er KI, spesielt GenAI-verktøy, tilgjengelig for å redusere den manuelle arbeidsmengden betydelig og forenkle denne transformasjonen, slik at det blir enklere for alle å nå fremtidige mål.
Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for mer innsikt om nettverksoptimalisering og KI.
