Os cenários digitais atuais estão evoluindo rapidamente à medida que a complexidade e a escala da infraestrutura de rede continuam a crescer exponencialmente. Esse aumento está tornando mais desafiador do que nunca o gerenciamento eficiente de redes. Embora exista uma variedade de ferramentas projetadas para ajudar as equipes de NetOps, o Gartner afirma que dois terços das tarefas de rede ainda são manuais. Como resultado, há uma demanda contínua para simplificar as operações e o gerenciamento da rede.
Além disso, a adoção de tecnologias de computação em nuvem e de virtualização combinadas com novas tecnologias e serviços significa que as organizações precisam de tecnologias de gerenciamento de rede mais flexíveis e escaláveis que possam ajudar com o crescente quantity de tráfego e dispositivos de rede. Embora os scripts sejam há muito tempo uma forma de automatizar tarefas individuais de engenharia, eles não são escalonáveis para toda uma equipe de operações.
Entra em cena a IA e, mais especificamente, a promessa da IA generativa, que nos últimos dois anos tem sido um catalisador para o mercado. Mas com tantas tecnologias habilitadas para IA chegando agora ao espaço de rede, pode ser difícil entender quais funcionalidades são reais e o que é branqueamento de IA. Vejamos cinco tarefas de rede que a IA pode ajudar as equipes de NetOps hoje e cinco áreas nas quais ela não pode (mas poderá no futuro?):
Ajuda equipes NetOps:
1. Descoberta de infraestrutura e análise de configuração – É procedimento operacional padrão identificar e catalogar todos os componentes físicos e virtuais que compõem a infraestrutura de TI de uma organização e examinar as definições, configurações e estados dos componentes dentro dessa infraestrutura. Este é um processo contínuo que pode levar horas por semana quando realizado manualmente. Mas a IA, utilizando um gêmeo digital completo de uma rede, acelera drasticamente esse processo (por exemplo, o túnel BGP pode ser reduzido de 2 horas para 10 minutos), obtendo qualquer informação very important que uma equipe de NetOps possa precisar sobre {hardware} ou software program de dispositivo, configurações, recursos, desempenho e avaliações de risco de segurança.
2. Mapeamento Dinâmico – As equipes NetOps usam mapeamento dinâmico para visualizações de rede, monitoramento de rede, solução de problemas e muito mais. Ele descobre, documenta e atualiza automaticamente os relacionamentos, caminhos e conexões entre vários dispositivos e componentes de rede. A IA (novamente com um Digital Twin completo da rede) pode desenhar e mapear dinamicamente a topologia de rede relevante para uma consulta ou problema de rede em minutos, sempre que necessário. Sem IA, os engenheiros de rede devem gastar algumas horas por website desenhando os mapas no Visio (o que pode levar centenas de horas para mapear completamente uma rede corporativa) e os mapas ficarão desatualizados em semanas ou até dias.
3. Análise de causa raiz e detecção de anomalias – Todo profissional de rede sabe o quão importantes são a análise de causa raiz e a detecção de anomalias. Eles garantem a estabilidade, segurança e eficiência de sistemas e processos. Normalmente, isso requer o conhecimento intuitivo de profissionais de TI com anos de experiência (usando ferramentas CLI, Ansible, Python, and so on.). Até a IA, não havia atalhos para obter esse conhecimento de solução de problemas. A IA, treinada por especialistas no assunto, pode sugerir lógica de diagnóstico ou avaliação para uso na automação de redes, semelhante à forma como a IA já ajuda os programadores a gerar código. Em breve, a IA também poderá ajudar a replicar, adaptar e dimensionar de forma confiável a automação para todos os dispositivos da rede.
4. Ações recomendadas – Assim como a solução de problemas, a correção de um problema (restaurando as degradações do serviço para a linha de base desejada) geralmente requer habilidade especializada. Isso envolve pesquisar a documentação do fornecedor e obter conhecimento das melhores práticas e experiência pessoal. A IA pode catalogar décadas de experiência e distribuir melhor o conhecimento tribal sobre questões novas para engenheiros de todos os níveis. Uma vez feito e aceite um diagnóstico, ou identificadas tendências indesejadas, a IA pode recomendar ações corretivas, próximos passos, procedimentos de acompanhamento ou propostas de mudança.
5. Painéis e relatórios – Observabilidade em tempo actual, insights acionáveis e a capacidade de tomar decisões informadas rapidamente fazem parte da descrição do trabalho do NetOps. A automação pode agilizar bastante esses processos, mas como os resultados da automação são apresentados aos tomadores de decisão humanos? A visualização de análises úteis tornou-se um setor próprio, com dezenas de plataformas gráficas e de painéis. Mas estes ainda requerem uma consideração cuidadosa e horas ou dias de trabalho para serem construídos. A IA pode facilitar significativamente a visualização dos resultados de observabilidade e automação, auxiliando na criação de painéis personalizados e relatórios adaptados a casos de uso específicos para rastreamento, monitoramento e colaboração. Think about ter que examinar milhares de insights de rede coletados por telemetria e análise automatizada e, em seguida, imaginar um assistente de IA transformando esses dados em um painel visible visível que destaca problemas urgentes e tarefas prioritárias.
Não ajuda equipes NetOps:
1. Aprovar alterações de rede – O NetOps deseja minimizar o risco de tempo de inatividade, garantir a conformidade, ajudar a manter a segurança e alinhar-se de maneira geral com os objetivos de negócios, e é por isso que a aprovação de alterações na rede é uma função tão essential. Embora a IA possa sugerir ações recomendadas, ela não pode fazer um julgamento para aprovar ou finalizar alterações na rede. Essas mudanças são complexas, cada rede corporativa é diferente e um erro pode custar dezenas de milhares de dólares em tempo de inatividade. A IA não demonstrou conhecimento avançado de rede suficiente para que os executivos lhe confiem uma tarefa tão importante.
2. Projetar redes complexas – Cada rede e seus requisitos são únicos. A IA poderia um dia projetar redes simples para casos de uso rudimentares, mas as redes empresariais são muito complexas e feitas sob medida para seus casos de uso específicos. Uma microempresa comercial pode exigir uma rede de latência ultrabaixa. Uma empresa de entrega de conteúdo de vídeo pode exigir alta largura de banda. Uma empresa de saúde pode exigir alta disponibilidade. Sem falar nos diversos protocolos que melhor se adequam a cada empresa, desde IP tradicional, até multicast, MPLS e SD-WAN. A IA não pode calcular todas as iterações possíveis de uma rede e escolher o melhor design. Somente um ser humano pode fazer essas considerações e decisões.
3. Faça escolhas – Os profissionais de NetOps precisam constantemente tomar decisões críticas diárias sobre gerenciamento de tráfego, otimização de desempenho, responder a alertas e incidentes, aprovar alterações de rede e muito mais. A IA pode certamente fornecer informações a estes decisores, mas não consegue compreender o contexto o suficiente para avaliar compromissos, tomar decisões difíceis ou escolher compromissos. Você gostaria que a IA tomasse uma decisão que pudesse afetar a prestação de serviços de rede de um hospital ou agência governamental?
4. Assuma a responsabilidade – As equipes NetOps são avaliadas com base no tempo de atividade, disponibilidade, desempenho da rede, gerenciamento de problemas, conformidade com a conformidade e muito mais. Com a IA incluída na mistura, como as equipes são medidas? Achamos que “foi culpa da IA” será uma resposta aceitável? A IA nunca irá aplacar as principais partes interessadas ou clientes.
5. Inovar – Maior eficiência, melhor desempenho, maior escalabilidade, melhor experiência do usuário…todas essas coisas exigem inovação. Os seres humanos têm a capacidade de compreender a complexidade das redes atuais, combinar isso com os objetivos de negócios de uma organização e as funções de sua função para apresentar ideias e soluções únicas. A IA não tem capacidade de transformar ideias e criar algo novo. Ela não pode pensar fora da caixa e fornecer soluções de rede inovadoras para os desafios empresariais.
Não há dúvida de que a IA é uma ferramenta poderosa que está sendo fortemente integrada em toda a pilha de tecnologia. Ele pode oferecer suporte valioso às equipes de NetOps, melhorando a visibilidade, automatizando tarefas e muito mais. Mas também há muita coisa que ela não pode fazer e provavelmente nunca será capaz de fazer. Estamos apenas no início desta relação simbiótica. Qual é o recurso matador de IA que você gostaria de ver no NetOps?
