Искусственный интеллект не избавит сетевых менеджеров от работы. Однако он поможет им стать более проницательными и эффективными, отмечают опрошенные порталом Network Computing эксперты.

По мере того как сети становятся все более сложными и распределенными, преимущества внедрения технологий ИИ в этой области становятся все более очевидными. Одним словом, ИИ способен кардинально изменить способы мониторинга и управления сетями.

Одно из ключевых преимуществ ИИ — избавление квалифицированных сетевых команд от рутинных и повседневных задач. «ИИ может помочь контролировать состояние и конфигурацию сети, выявлять аномалии и, возможно, автоматически предпринимать корректирующие действия», — говорит Марк Херрен, директор по сетевому консалтингу компании ISG.

Что еще более важно, расширение применения программно-определяемых глобальных сетей (SD-WAN) открывает сетевым менеджерам путь к интеграции технологий ИИ в сетевые операции и управление. «Чтобы отрасль смогла реализовать обещание самовосстанавливающейся или самокорректирующейся глобальной сети, инструменты ИИ должны помочь автоматизировать рутинные задачи по эксплуатации сети, устанавливать политики, измерять и сравнивать производительность сети с установленными целями, а также реагировать и исправлять сети по мере необходимости», — объясняет Херрен.

ИИ также может принимать оперативные решения для устранения различных серьезных сетевых проблем. «Хотя операторы-люди могут более эффективно решать сложные и многоступенчатые проблемы, ИИ — это мощный инструмент, который может дополнить работу сетевых инженеров, добавив в зрелые сети надежные средства контроля и автоматизации, — говорит Дэвид Браучлер, главный консультант по безопасности компании NCC Group. — ИИ следует рассматривать не как замену, а как дополнение к сетевой команде компании, ускоряющую работу инженеров и повышающую эффективность развитых рабочих процессов».

Как начать применение ИИ для управления сетью

Закладывая основу для управления сетью на основе ИИ, необходимо знать инфраструктуру сети, устройства и соединения, а также оценить источники и потоки данных, говорит Порша Кроу, главный стратег по данным Accenture Federal Services. Также важно понять, насколько квалифицирована ваша команда и каковы ее знания в области ИИ. «Исследование и внедрение в небольшом масштабе поможет вам начать работу и обеспечит возможность для итераций и обучения, а также для сбора показателей, которые помогут при масштабировании», — советует она.

Прежде чем внедрять любой инструмент ИИ, важно определить существующие потребности сети, а также инструменты, которые в настоящее время используются для удовлетворения этих потребностей. «Во многих случаях в организациях есть задачи, которые можно легко решить и без ИИ, и это надо сделать, прежде чем переходить к инструментам на базе ИИ», — отмечает Браучлер. В то же время сетевые инженеры и операторы должны быть обучены реагировать на сбои в работе сети, угрозы и другие аномалии, чтобы избежать полной зависимости от технологий ИИ.

Действуйте осторожно

Хотя ИИ не является «серебряной пулей», он предоставляет мощные инструменты, которые могут помочь организациям принимать решения о своей сети на основе данных, говорит Браучлер: «Автономное поведение ИИ должно быть проверено, а последнее слово должно быть за человеком за экраном, который может изменить или скорректировать курс, когда ИИ-инструменты сталкиваются с ситуацией, к которой они не были готовы». Между тем, всегда важно помнить, что любой сетевой ИИ-инструмент является настолько мощным, насколько качественны данные, поступающие в него, и существующая плохо управляемая сеть, как правило, также будет плохо управляться ИИ как с точки зрения стабильности, так и безопасности.

Херрен предупреждает, что нынешние сетевые инженеры могут не обладать необходимыми навыками для успешного внедрения возможностей ИИ в управление сетью. «Повышение квалификации имеющегося персонала или наем новых сотрудников с необходимым набором навыков может быть длительным и дорогостоящим, — отмечает он. — Организации могут смягчить эти проблемы, обратившись за пределы своей организации к поставщикам решений и управляемых сервисов, которые уже имеют штат, навыки и опыт для успешной реализации управления сетью на основе ИИ».

Учитывая быстрое развитие ИИ, Херрен предсказывает, что он станет критически важной технологией управления сетью. Пока же сетевые инженеры должны привыкнуть к обучению моделей ИИ на существующих сетевых данных. Однако следует понимать, что даже самое хорошо обученное ПО ИИ может иногда выдавать неверные результаты, поэтому обучение и переобучение будет постоянным процессом для команд разработчиков.

С развитием и совершенствованием технологии ИИ выиграют многие другие сетевые области. «Сюда входит управление периферийными сетями, где сокращенная обработка данных и задержка могут быть оптимизированы на основе выводов ИИ», — говорит Кроу. При выполнении ответственных и критически важных задач может возникнуть потребность в совместной работе человека и машины с помощью ИИ. Кроме того, по мере того как сети будут становиться все более сложными и распределенными, ИИ, вероятно, начнет управлять многочисленными источниками и потоками данных. «Люди по-прежнему будут играть важную роль в обеспечении качества данных, их маркировке и обеспечении достоверности», — прогнозирует Кроу.

Заключение

Важно реалистично оценивать потенциальную ценность ИИ как сетевого инструмента. «Поймите, что ИИ не думает сам по себе — это ПО, которое обучено просматривать существующие наборы данных и выдавать действенные инсайты для конкретных событий», — говорит Херрен. Если данные, поступающие в программу, неверны или неправильно закодированы, она может провоцировать неверные действия. Это может приводить к снижению производительности или безопасности сети, а в перспективе и к ее разрушению. «Применение правильных средств контроля и проверка действий ИИ через регулярные промежутки времени, как если бы операции выполнялись людьми, очень важны для успешного включения ИИ в автоматизацию сети», — полагает Херрен.