Effektivisera och optimera nätverkshantering med AI

Så hur kan dessa prioriteringar – säkerhet, AI och nätverk – förenas för att göra livet enklare för IT-proffs? 

Använda AI för att effektivisera nätverkshanteringen

Ett av de grundläggande sätten att komma igång är genom AI, som förbättrar IT-driften genom integrering av artificiell intelligens. AI erbjuder ett konkret och praktiskt användningsområde för företagsnätverket, eftersom tekniken utnyttjar funktioner för att förbättra automatiseringen, filtrera bort brus och minska antalet falska signaler genom specialiserade AIOps-plattformar.

Att integrera AI i nätverkshanteringen är ett nödvändigt steg mot automatisering och optimering. Det bidrar till att upprätthålla servicenivåavtal, förhindra driftstopp, övervaka nätverkssäkerheten och filtrera aviseringar. För nätverksadministratörer innebär detta förbättrad effektivitet, vilket gör att de kan fokusera på mer strategiska frågor, såsom att anpassa nätverksinfrastrukturen till verksamhetens mål. 

Mer specifikt kan team använda AI-verktyg för nätverksövervakning för att identifiera och proaktivt hantera avvikelser samt avsevärt minska den tid som nätverksadministratörer lägger på att hantera falska larm.

En annan fördel med AI är att tekniken ger bättre insyn, vilket öppnar dörren till nätverksanalys – en ofta outnyttjad verksamhetsresurs som kan användas för beslutsfattande och framtida planering. 

Bästa AI-plattformarna!

1. 

   Snowflake Data Cloud

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.7

   Visit Website
2. 

   Dataiku

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.6

   Visit Website
3. 

   Gradient Labs

   Visit Website

Driva molnbaserade nätverk framåt med AI

Det är ingen hemlighet att CIO:er älskar molnet. Vår undersökning visar att 92 % av de svarande instämmer i att molnbaserad nätverkshantering motverkar utmaningar med personalstyrkan, hanterar säkerhetsproblem och tillhandahåller nätverksanalys.

Att hantera hybridmolnmiljöer utgör dock den näst största dagliga utmaningen för IT-ledare (med hänsyn till deras nuvarande nätverksinfrastruktur), efter skydd mot cyberhot. 

AI förenklar hanteringen av molnnätverk genom att förbättra insynen i molnmiljöer. Tekniken kan också användas för att stödja hanteringen av ett nätverk som ansluter campus, datacenter och filialer – trådbundna och trådlösa nätverk, SD-WAN, IoT och mer därtill. Genom att förena slutpunkter minskar risken och molnanvändningen optimeras, vilket är nästa viktiga steg för teknikledare som hanterar distribuerade arbetsstyrkor och krympande budgetar. 

Nätverksansvarigas föränderliga roll

Ett annat område att ta hänsyn till är hur nätverksansvarigas roll kommer att utvecklas i AI:s nya värld. AI kommer aldrig att helt ersätta den mänskliga nätverksansvariga, utan i stället göra rollen effektivare och mer produktiv genom att eliminera vardagliga rutinuppgifter. På så sätt kan ansvariga och administratörer fokusera på att optimera prestandan, upptäcka säkerhetshot och förbättra driften mer proaktivt. 

I slutändan är AI:s roll att stödja nätverkshantering, konfiguration och felsökning genom automatisering och mänsklig medverkan. Denna balans är avgörande för att på ett grundläggande sätt förstå och integrera AI i nätverksdriften. 

Med tiden bör CTO:er stödja nätverksansvariga genom att tillhandahålla utbildningsresurser om arbete med AI och bästa praxis för att analysera de data som AI-verktygen använder och producerar.

Att förstå vilka data AI använder för att slutföra sina uppgifter hjälper nätverksansvariga att effektivt hantera AI-verktyg genom att förstå deras begränsningar och potential att förbättra nätverksaktiviteten. Detta säkerställer en framgångsrik implementering av AI i nätverket, med det slutliga resultatet att nätverksprestandan effektiviseras och optimeras.

Övergången till generativ AI i nätverkshanteringen

AI kan vara otroligt kraftfullt, men för alla organisationer kommer generativ AI (GenAI) sannolikt att vara mer omvälvande. 

IT är komplext och omfattande, och det är omöjligt även för de mest erfarna IT-proffsen att känna till allt om IT-drift. GenAI förenklar och effektiviserar IT- och nätverkshanteringen. 

GenAI gör det möjligt för IT-personal att arbeta snabbare och smartare genom att extrahera information från dokumentation samt nätverks- och enhetsdata för att leverera proaktiva datainsikter i realtid. För nätverksadministratörer och chefer gör detta felsökning, drift och säkerhetsdetektering enklare och mer sömlöst.

För CIO:er och IT-ledare innebär detta effektivare resursanvändning, minskade omkostnader och minskade driftskostnader så att mer tid och mer investeringar kan frigöras för att driva produktinnovation (och intäkter) framåt. 

Med tiden kommer GenAI-baserade insikter att bli ännu mer innovativa och anpassade efter dina behov av nätverkshantering. Dess förmåga att ge snabba och precisa svar på tekniska frågor genom att söka efter specifik information i tekniska dokument kommer att spara betydande tid och bli ännu mer användbar när AI använder driftdata för att anpassa rekommendationerna till den specifika nätverksmiljö den arbetar i. 

Låt oss använda nätverkssäkerhet som exempel. Inom ramen för nätverksåtkomst med nolltillit, som håller på att bli branschstandard i dagens hotlandskap, införs strikta kontroller för alla användare och enheter i ett nätverk, och de verifieras kontinuerligt för att säkerställa att de är de de utger sig för att vara och inte har komprometterats av hotaktörer. Detta kan vara överväldigande för IT-team att implementera på egen hand, särskilt om de inte är bekanta med strategin. Ett GenAI-verktyg som har tillgång till teknisk dokumentation och data om nätverksmiljön kan dock ge svar på relaterade frågor med ett knapptryck, vilket påskyndar tidsplanerna och minskar risken för mänskliga fel.

Överlag har GenAI potential att leverera proaktiv, automatiserad problemlösning med prediktiv analys och kontinuerlig övervakning, med mindre mänsklig inblandning och assistans över tid.

Optimerat nätverk i praktiken

En av de bästa fallstudierna av nätverkstransformation med hjälp av AI som jag har sett kommer från Oral Roberts University (ORU). ORU välkomnade nyligen sin största nya studentkull någonsin, vilket innebar fler enheter och användare på campus än IT-teamet någonsin hade behövt stödja. Detta, i kombination med den ökade användningen av teknik, videoströmning och till och med sådant som AR/VR i undervisningen, skulle kunna skapa en mardröm för nätverkshanteringen. 

Eftersom ORU har börjat utnyttja AI kan universitetet dock enkelt optimera sitt nätverk och säkerställa att IT-teamen har så aktuell information som möjligt när de hanterar potentiella problem och ser till att alla på campus har den bandbredd som behövs, så att undervisningen aldrig avbryts. Falska nätverkslarm minimeras, och IT-teamet får tillgång till rekommendationer som är anpassade till ORU:s specifika miljö, vilket gör teamet mer flexibelt och bättre rustat att hålla jämna steg med studenternas och personalens behov. 

Avslutande tankar

Även om nätverksoptimering kan vara ett omfattande arbete är den nödvändig för att hålla jämna steg med dagens cybersäkerhetshot, distribuerade IT-miljöer och AI-integrationer. Som tur är finns AI, särskilt GenAI-verktyg, tillgängligt för att avsevärt minska den manuella arbetsbelastningen och förenkla denna omvandling, vilket gör det enklare för alla att nå sina framtida mål.

Prenumerera på The CTO Clubs nyhetsbrev för fler insikter om nätverksoptimering och AI.