Некоторые эксперты по сетям предполагают, что ИИ возьмет на себя бóльшую часть работы по управлению сетью с минимальным участием человека. Но сделает ли это саму сеть более интеллектуальной — или просто сделает инструменты, используемые для ее управления, более интеллектуальными — это спорный вопрос, отмечают опрошенные порталом InformationWeek эксперты.
Сети уже давно рассматриваются как основа критически важной корпоративной ИТ-инфраструктуры, которая соединяет системы и перемещает данные. ИИ меняет подход к управлению этой инфраструктурой. Системы управления сетями теперь могут сопоставлять разрозненные сигналы, помогая ИТ-командам выявлять наиболее критические проблемы, и, в некоторых случаях, автоматически их решать.
В какой степени ИИ в конечном итоге сможет управлять сетями — это открытый вопрос. Для CIO он заключается в том, сможет ли сеть в какой-то момент превратиться из инфраструктуры, управляемой ИТ, в инфраструктуру, которая помогает управлять самими ИТ.
«Сеть — это не мозг; это нервная система, — говорит Паоло Канале, руководитель сектора телекоммуникаций EY в Северной и Южной Америке. — Это децентрализованный интеллект, в котором заинтересованы все сетевые операторы».
По его словам, ИИ «оживляет сеть», имитируя работу нервной системы. При этом ИИ может анализировать данные и оповещения, поступающие из разных сегментов сети, чтобы приоритизировать проблемы и автоматизировать некоторые действия.
Канале отмечает, что сеть также все больше объединяет интеллектуальные области, включая периферийную инфраструктуру, облачные платформы и приложения ИИ.
Однако Роз Роузборо, старший главный аналитик исследовательской компании Omdia, утверждает, что большая часть изменений происходит в инструментах, используемых для управления сетями, а не в самой сети.
«Возможно, это придирки, но я не уверена, что меняется сама сеть, — говорит она. — Меняются инструменты, которые поставщики услуг связи используют для управления сетью. Точно меняются OSS (системы поддержки операций). У людей, которые управляют сетью, теперь есть более интеллектуальные инструменты».
Канале указывает на еще одно изменение: ИИ может сопоставлять информацию из разных систем мониторинга сети, которые исторически работали изолированно. «Разница в том, что теперь сеть получила возможность собирать все эти сигналы, устанавливать корреляции и определять, в чем реальная проблема. И, что более важно, как это повлияет на клиента, как это повлияет на бизнес», — поясняет он.
Более интеллектуальное и быстрое управление сетью
Способность ИИ использовать информацию из разных сетевых систем также делает управление сетью более оперативным. Сеть по-прежнему похожа на коммунальную службу, перемещающую данные из точки А в точку Б, но с ИИ она становится «более оперативной, чем раньше, потому что может обрабатывать больше информации, чем прежде», — говорит Роузборо.
Агенты ИИ могут идентифицировать и получать доступ к данным в разрозненных системах, таких как системы биллинга и системы обслуживания, чтобы, например, найти информацию об использовании маршрутизатора.
«Теперь инвентаризация становится чем-то вроде системы учета, и все зависит от того, может ли она выполнить то, о чем вы ее запросили. И сделать это в режиме реального времени, — говорит Роузборо. — Это позволяет делать вещи быстрее и в бóльших масштабах. Вы можете просто сказать агенту: „Вперед, сделай это“, и он сможет это осуществить».
Некоторые из базовых технологий сетевого интеллекта не новы. Брайан Уошберн, главный аналитик Omdia, указывает на такие технологии, как Cisco NetFlow и Juniper JFlow, которые уже давно предоставляют аналитику сетевых событий. По его словам, ИИ может ускорить объединение информации из разрозненных систем управления сетью.
Технологии сетевого интеллекта и наблюдаемости — это «части, которые, можно сказать, ведут себя как отдельные нервные системы. Теперь, благодаря волшебству ИИ, мы можем начать объединять некоторые из них, что особенно важно для предприятий, которые приобрели десяток различных систем управления сетью», — отмечает Уошберн.
По его словам, ИИ также может упростить взаимодействие ИТ-специалистов с сетевыми системами. Например, ИТ-команды могут использовать обработку естественного языка (NLP) и агентов ИИ для запроса ценового предложения на новое оптоволоконное подключение в офисе, вместо того чтобы размещать заказ через представителя-человека.
Роузборо отмечает, что NLP также позволяет CIO и ИТ-командам «задавать вопросы относительно сети и сопоставлять больше типов информации, чем раньше, а затем стратегически использовать эту информацию. Предприятие может получить инсайты, которые оно сможет использовать для развития своих услуг».
Технологии, поддерживающие более интеллектуальное управление сетью
Несколько технологий помогают сделать управление сетью более интеллектуальным и автоматизированным:
Цифровые двойники. Это одна из технологий, поддерживающих более интеллектуальное управление сетью. Согласно данным McKinsey, цифровые двойники сетевых сред могут использоваться в качестве испытательных полигонов и сред обучения для генеративного ИИ (GenAI), а GenAI — анализировать результаты работы цифровых двойников.
Например, AT&T использует свою GenAI-систему GEO Modeler, которая виртуально зеркалирует сеть, помогая выявлять и сопоставлять сбои. Система может моделировать и прогнозировать покрытие сети, чтобы подготовиться к инцидентам, которые могут повлиять на доступность сети, — например, к отключению вышки сотовой связи во время бури.
Возможности самостоятельных действий (Self-X). Они выводят эту эволюцию на новый уровень, позволяя сетевым функциям работать с меньшим участием человека. Self-X включает «семейство возможностей, таких как самоконтроль, самовосстановление, самооптимизация и, в конечном итоге, самопланирование», — поясняет Канале.
В настоящее время многие сети могут обнаруживать аномалии, определять вероятную первопричину проблемы, рекомендовать решение или предпринимать действия по устранению неполадок с помощью «заранее определенных корректирующих действий», добавляет он. Например, если базовая станция сотовой связи перегружена, сеть может автоматически перенаправить трафик или скорректировать конфигурации для поддержания уровня качества обслуживания.
«Мы ожидаем, что со временем сети перестанут просто реагировать на проблемы. Вместо того чтобы ждать их возникновения, они будут прогнозировать всплески спроса, предвидеть сбои до того, как они произойдут, пересматривать планы пропускной способности и постоянно оптимизировать свою работу с минимальным участием человека. Конечная цель — сеть, которая учится на каждом событии, постоянно совершенствуется и управляет большей частью своей работы самостоятельно», — говорит Канале.
Связанная с этим концепция Zero-X Experience описывает, что может означать бóльшая автономность сети для клиентов: обеспечение работы сети и предоставление услуг, требующие минимального или нулевого вмешательства с их стороны. Для клиентов сервис-провайдеров — включая CIO и ИТ-команды предприятий — внедрение ИИ может означать сети, которые функционируют без необходимости создания тикетов, эскалации или устранения неполадок, поясняет Канале.
Он приводит пример розничного продавца, готовящегося к «черной пятнице». Традиционно ИТ-команде приходилось вручную запрашивать дополнительную пропускную способность, отслеживать производительность сети и реагировать на любые проблемы, возникающие во время распродажи.
«Согласно концепции Zero-X сеть распознает предстоящий спрос, заблаговременно выделяет дополнительные мощности, непрерывно оптимизирует производительность во время события и возвращает ресурсы после его окончания без участия человека, — говорит Канале. — Клиент никогда не открывает тикет, не ждет подтверждения и может даже не осознавать, что оптимизация произошла».
По его словам, ИИ также объединяет части сетевых операций, которые традиционно были изолированы, включая системы поддержки бизнеса (BSS) и OSS. «Там, где появляется ИИ, он действительно разрушает все эти барьеры и создает открытую экосистему, которая может напрямую быстро подключать BSS к OSS», — отмечает Канале.
Насколько далеко может зайти автономия сети?
По мере того, как ИИ берет на себя все больше функций управления сетью, возникает вопрос, какая часть этой работы в конечном итоге может выполняться без вмешательства человека. Канале считает, что ИИ делает сеть более интеллектуальной, в то время как сеть поддерживает эволюцию ИИ.
«Это почти как двусторонняя трансформация, — говорит он. — С одной стороны, ИИ, безусловно, делает сети более предсказуемыми, адаптивными и все более автономными. Но в то же время ИИ предъявляет к сети новые требования. Значительно возрастают требования к задержке, передаче данных, безопасности, отказоустойчивости, стоимости и т. д.».
При этом Канале отмечает, что хотя управление сетью станет в значительной степени автономным, оно не будет автономным в каждой ситуации. «Рутинные операционные действия, такие как мониторинг, обнаружение неисправностей, управление конфигурацией, оптимизация производительности и прогнозирование пропускной способности, являются отличными кандидатами для автономной работы, — говорит он. — Эти действия основаны на больших объемах данных и повторяющихся шаблонах принятия решений, где ИИ показывает себя исключительно хорошо».
Роузборо поддерживает прогноз Канале о том, что сеть никогда не будет полностью автономной, поскольку это было бы «слишком рискованно». По ее словам, поставщики услуг связи стремятся к автоматизации
По словам Канале, ИИ будет принимать решения, которые являются «частыми, основанными на данных и оперативными по своему характеру», в том числе:
• Выявление и устранение сетевых инцидентов.
• Динамическая корректировка сетевых конфигураций.
• Оптимизация маршрутизации и потоков трафика.
• Прогнозирование сбоев оборудования.
• Предоставление услуг.
• Управление стандартными мерами безопасности.
• Прогнозирование спроса и рекомендации по изменению пропускной способности.
К областям, которые по-прежнему будут требовать участия человека, относятся «важные архитектурные решения, стратегические инвестиции, нормативные соображения и бизнес-компромиссы, — считает он. — Полезный принцип заключается в том, что ИИ должен все чаще принимать оперативные решения, в то время как люди остаются ответственными за стратегические решения».
Канале также отмечает, что люди будут продолжать руководить решениями по управлению сетью, касающимися доверия клиентов, соответствия нормативным требованиям и долгосрочной стратегии, выбора сетевой архитектуры, управления безопасностью и выбора поставщиков. Роузборо поясняет, что любые изменения в сети, которые могут привести к перебоям в предоставлении услуг клиенту, скорее всего, всегда будут подтверждаться или утверждаться человеком.
По мере того как сети будут становиться все более автономными, роль CIO будет приобретать более стратегический характер, они будут уделять больше внимания клиентскому опыту и цифровым бизнес-моделям, добавляет Канале. По его словам, ИТ-командам потребуется повысить квалификацию в области управления ИИ и контроля за системами ИИ, управления качеством данных, а также сосредоточить внимание на управлении результатами для бизнеса.
Канале сравнивает эту трансформацию с внедрением автопилота в авиации. Человек-пилот не был упразднен, но его «роль эволюционировала от непрерывного управления самолетом к контролю за все более сложными системами и вмешательству при необходимости. Сетевые технологии движутся в очень похожем направлении: все меньше людей управляют отдельными устройствами, и все больше людей оркестрируют интеллектуальные системы, которые управляют собой сами».
