Usprawnianie i optymalizacja zarządzania siecią za pomocą AI

Współczesne środowiska sieciowe są złożone, a zarządzanie nimi stanowi poważne wyzwanie, nie wspominając już o optymalizacji wydajności. Praca zdalna, pojawiające się technologie, takie jak AI i IoT, oraz nowe zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem sprawiają, że zarządzanie siecią jest znacznie bardziej wyrafinowane niż jeszcze pięć lat temu. 

Firma Extreme Networks niedawno przeprowadziła ankietę wśród ponad 200 dyrektorów ds. informatyki oraz decydentów IT wyższego szczebla i ustaliła, że do najważniejszych priorytetów należą zabezpieczanie sieci, integracja sieci i bezpieczeństwa oraz ocena AI.

Co więcej, optymalizacja sieci jest jednym z najważniejszych tematów dla liderów technologicznych: 86% respondentów zadeklarowało plany modernizacji swojej sieci w ciągu najbliższych 18 miesięcy. 

Jak zatem te priorytety – bezpieczeństwo, AI i sieci – mogą współdziałać, aby ułatwić życie specjalistom IT? 

Wykorzystanie AI do usprawnienia zarządzania siecią

Jednym z podstawowych sposobów na rozpoczęcie działań jest wykorzystanie AI, która usprawni operacje IT dzięki integracji sztucznej inteligencji. AI stanowi konkretny i praktyczny przypadek zastosowania w sieci przedsiębiorstwa, ponieważ wykorzystuje możliwości poprawy automatyzacji, filtrowania szumów i ograniczania liczby fałszywych sygnałów za pośrednictwem wyspecjalizowanych platform AIOps.

Integracja AI z zarządzaniem siecią jest niezbędnym krokiem w kierunku automatyzacji i optymalizacji. Pomaga utrzymywać umowy dotyczące poziomu usług, zapobiegać przestojom, monitorować bezpieczeństwo sieci i filtrować alerty. Dla administratorów sieci oznacza to większą efektywność, pozwalając im skupić się na bardziej strategicznych kwestiach, takich jak dostosowanie infrastruktury sieciowej do celów biznesowych. 

Mówiąc bardziej szczegółowo, zespoły mogą korzystać z narzędzi AI do monitorowania sieci, aby identyfikować anomalie i proaktywnie na nie reagować, a także znacząco skrócić czas poświęcany przez administratorów sieci na reagowanie na fałszywe alarmy.

Kolejną zaletą AI jest zapewnianie szerszego wglądu w sieć, co otwiera drogę do analityki sieciowej – często niewykorzystywanego zasobu biznesowego, który można stosować do podejmowania decyzji biznesowych i planowania przyszłości. 

Najlepsze platformy AI!

1. 

   Gradient Labs

   Visit Website
2. 

   Trustible

   5

   Visit Website
3. 

   TrailHQ

   4.9

   Visit Website

Rozwój sieci opartych na chmurze dzięki AI

Nie jest tajemnicą, że dyrektorzy ds. informatyki uwielbiają chmurę. Nasza ankieta pokazuje, że 92% respondentów zgadza się, iż zarządzanie siecią w chmurze pomaga radzić sobie z wyzwaniami związanymi z personelem, rozwiązuje problemy dotyczące bezpieczeństwa i zapewnia analitykę sieciową.

Zarządzanie środowiskami chmury hybrydowej stanowi jednak drugie największe codzienne wyzwanie dla liderów IT (z uwzględnieniem ich obecnej infrastruktury sieciowej), ustępując jedynie ochronie przed zagrożeniami cybernetycznymi. 

AI upraszcza zarządzanie siecią w chmurze, zwiększając widoczność w środowiskach chmurowych. Można jej również używać do wspierania zarządzania jedną siecią, która łączy kampus, centrum danych i oddziały – siecią przewodową, bezprzewodową, SD-WAN, IoT i nie tylko. Ujednolicenie punktów końcowych zmniejsza ryzyko i optymalizuje wykorzystanie chmury, co jest niezbędnym kolejnym krokiem dla liderów technologicznych zmagających się z rozproszonymi zespołami i kurczącymi się budżetami. 

Ewoluująca rola menedżerów sieci

Kolejną kwestią do rozważenia jest ewolucja roli menedżera sieci w nowym świecie AI. AI nigdy całkowicie nie zastąpi menedżera sieci, lecz sprawi, że jego rola będzie bardziej efektywna i produktywna. Dzięki eliminacji codziennych, rutynowych zadań menedżerowie i administratorzy będą mogli skupić się na optymalizacji wydajności, wykrywaniu zagrożeń bezpieczeństwa i bardziej proaktywnym usprawnianiu operacji. 

Ostatecznie rola AI polega na wspieraniu zarządzania siecią, konfiguracji i rozwiązywania problemów poprzez automatyzację oraz interwencję człowieka. Ta równowaga ma kluczowe znaczenie dla fundamentalnego zrozumienia AI i wdrożenia jej w operacjach sieciowych. 

Z czasem dyrektorzy ds. technologii powinni wspierać menedżerów sieci, zapewniając materiały edukacyjne dotyczące pracy z AI oraz najlepszych praktyk analizowania danych wykorzystywanych i tworzonych przez narzędzia AI.

Zrozumienie, jakich danych AI używa do realizacji swoich zadań, pomoże menedżerom sieci skutecznie zarządzać narzędziami AI poprzez poznanie ich ograniczeń i potencjału w zakresie usprawniania działania sieci. Zapewni to pomyślne wdrożenie AI w sieci, którego ostatecznym rezultatem będzie usprawnienie i optymalizacja wydajności sieci.

Przejście na generatywną AI w zarządzaniu siecią

AI może być niezwykle potężna, jednak w przypadku wszystkich organizacji to generatywna AI (GenAI) prawdopodobnie okaże się bardziej transformacyjna. 

IT jest złożone i rozległe, a nawet najbardziej doświadczeni specjaliści IT nie są w stanie wiedzieć wszystkiego o operacjach IT. GenAI upraszcza i usprawnia zarządzanie IT oraz siecią. 

GenAI umożliwia specjalistom IT szybszą i bardziej efektywną pracę dzięki wydobywaniu informacji z dokumentacji, danych sieciowych i danych urządzeń w celu dostarczania proaktywnych informacji w czasie rzeczywistym. W przypadku administratorów i menedżerów sieci ułatwia to rozwiązywanie problemów, obsługę oraz wykrywanie zagrożeń bezpieczeństwa, czyniąc te procesy bardziej płynnymi.

Dla dyrektorów ds. informatyki i liderów IT oznacza to optymalizację zasobów, minimalizowanie kosztów ogólnych oraz obniżanie kosztów operacyjnych , co pozwala wygospodarować więcej czasu i środków na rozwijanie innowacji produktowych (a także przychodów). 

Z czasem informacje uzyskiwane dzięki GenAI będą jeszcze bardziej innowacyjne i dostosowane do potrzeb zarządzania siecią. Możliwość szybkiego i precyzyjnego odpowiadania na pytania techniczne poprzez wyszukiwanie konkretnych informacji w dokumentach technicznych pozwoli zaoszczędzić znaczną ilość czasu i stanie się jeszcze bardziej pomocna, gdy sztuczna inteligencja zacznie wykorzystywać dane operacyjne do dostosowywania rekomendacji do konkretnego środowiska sieciowego, w którym działa. 

Weźmy jako przykład bezpieczeństwo sieci. W ramach modelu dostępu do sieci Zero Trust, który w obecnym krajobrazie zagrożeń staje się standardem branżowym, wobec wszystkich użytkowników i urządzeń w sieci stosuje się ścisłe mechanizmy kontroli, a ich tożsamość jest stale weryfikowana, aby upewnić się, że są tymi, za kogo się podają, i że nie zostały przejęte przez cyberprzestępców. Samodzielne wdrożenie tego rozwiązania może być przytłaczające dla zespołów IT, zwłaszcza jeśli nie znają dobrze tej strategii. Jednak narzędzie GenAI mające dostęp do dokumentacji technicznej i danych dotyczących środowiska sieciowego może po kliknięciu przycisku udzielać odpowiedzi na powiązane pytania, przyspieszając realizację zadań i ograniczając ryzyko błędu ludzkiego.

Ogólnie rzecz biorąc, GenAI może zapewnić proaktywne, zautomatyzowane rozwiązywanie problemów dzięki analizie predykcyjnej i ciągłemu monitorowaniu, przy coraz mniejszej potrzebie interwencji i pomocy człowieka.

Optymalizacja sieci w praktyce

Jedno z najlepszych znanych mi studiów przypadku transformacji sieci z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pochodzi z Oral Roberts University (ORU). ORU niedawno przyjęło największą w swojej historii grupę nowych studentów, co oznaczało więcej urządzeń i użytkowników na kampusie, niż zespół IT kiedykolwiek wcześniej musiał obsługiwać. W połączeniu z rosnącym wykorzystaniem technologii, transmisji strumieniowej wideo, a nawet rozwiązań takich jak AR/VR w salach lekcyjnych, mogło to doprowadzić do koszmaru związanego z zarządzaniem siecią. 

Jednak dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez ORU można łatwo optymalizować sieć i zapewnić zespołom IT najbardziej aktualne informacje podczas reagowania na potencjalne problemy, a także zagwarantować wszystkim osobom na kampusie przepustowość niezbędną do tego, aby nauka nigdy nie była przerywana. Liczba fałszywych alarmów sieciowych jest ograniczona, a zespół IT ma dostęp do rekomendacji spersonalizowanych pod kątem konkretnego środowiska ORU, dzięki czemu może działać sprawniej i lepiej odpowiadać na potrzeby studentów oraz pracowników. 

Końcowe przemyślenia

Choć optymalizacja sieci może być poważnym przedsięwzięciem, jest niezbędna, aby sprostać współczesnym zagrożeniom cyberbezpieczeństwa, rozproszonym środowiskom IT i integracjom sztucznej inteligencji. Na szczęście sztuczna inteligencja, a w szczególności narzędzia GenAI, są dostępne, aby znacząco ograniczyć obciążenie pracą manualną i uprościć tę transformację, ułatwiając wszystkim dążenie do realizacji przyszłych celów.

Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby otrzymywać więcej informacji na temat optymalizacji sieci i sztucznej inteligencji.