但是，在讓任何IT專業(yè)人員成為這個(gè)新領(lǐng)域的戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)者之前，他們必須首先了解網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化的現(xiàn)狀，IT團(tuán)隊(duì)為實(shí)現(xiàn)完全自治而需要采取的步驟，以及當(dāng)今解決方案所提供的功能。
軟件定義的原則僅是創(chuàng)建自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的第一步。完全自治的路徑始于虛擬化，而SD-WAN正是在這里大放異彩。SD-WAN將網(wǎng)絡(luò)控制平面從硬件轉(zhuǎn)移到軟件，讓IT團(tuán)隊(duì)可以停止手動(dòng)管理設(shè)備，并開始利用可編程功能進(jìn)行WAN管理。但是SD-WAN只是局部的公式。
實(shí)際上，在做的就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)效率和自動(dòng)化產(chǎn)生更大的影響。考慮到SD-WAN解決方案可提供對(duì)性能和流量的可視性，但是IT團(tuán)隊(duì)通常在需要采取這種智能措施的那一刻便恢復(fù)到手動(dòng)流程。實(shí)施SD-WAN之后，您要下一個(gè)最大的自動(dòng)化機(jī)會(huì)就在這里。
AIOps：自主網(wǎng)絡(luò)指南
創(chuàng)建自主化的下一步是應(yīng)用基于AI的技術(shù)，其中行為分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以更全面地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)管理自動(dòng)化和應(yīng)用程序優(yōu)化。Gartner將此概念稱為“AIOps”，將用于IT運(yùn)營(yíng)的AI定義為將機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于IT運(yùn)營(yíng)問題。
分析師認(rèn)為，AIOps的長(zhǎng)期影響將為IT團(tuán)隊(duì)帶來(lái)變革。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，“那些將70%以上的網(wǎng)絡(luò)更改活動(dòng)自動(dòng)化的企業(yè)將至少減少50%的中斷次數(shù)，并向其業(yè)務(wù)組成部分提供服務(wù)的速度提高50%。”有了這樣的支出，分析師安德魯·勒納(AndrewLerner)建議IT高管優(yōu)先考慮網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化投資就不足為奇了。
應(yīng)用AIOps構(gòu)建自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)
AIOps平臺(tái)具有充當(dāng)虛擬助手或網(wǎng)絡(luò)工程師“機(jī)器人”的能力，它們可以24/7全天候工作，從不睡覺，并且可以以接近光速的速度攝取和分析大數(shù)據(jù)。AIOps平臺(tái)匯總了實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)、歷史流量、配置設(shè)置和使用情況，生成了上下文智能，并幫助消除了認(rèn)為錯(cuò)誤，而這些錯(cuò)誤仍然是當(dāng)今大多數(shù)服務(wù)下降和中斷的根本原因。
通過(guò)行為分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，AIOps可以識(shí)別模式，流程和趨勢(shì)，做出有關(guān)帶寬需求的預(yù)測(cè)，并提供解決陳舊的IT問題的建議。例如，AIOps可以建議：
應(yīng)用程序應(yīng)根據(jù)性能采用哪種路徑。
何時(shí)何地增加帶寬，包括云供應(yīng)商。
根據(jù)業(yè)務(wù)需求和服務(wù)優(yōu)先級(jí)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)更改和配置設(shè)置，以優(yōu)化應(yīng)用程序性能。
通過(guò)輔助，反饋和成熟度，AIOps解決方案便達(dá)到了一個(gè)關(guān)鍵的里程碑，使信任得以發(fā)展。使用已知的規(guī)則集，策略和劇本在不受管理的環(huán)境中進(jìn)行管理，這時(shí)AIOps工具可以真正實(shí)現(xiàn)自主化，可以單獨(dú)行動(dòng)。借助正確的集成和自動(dòng)化工具，AIOps系統(tǒng)可用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)本身進(jìn)行調(diào)整。
AIOps解決方案：帶來(lái)不同的功能
首先，需要注意的是，并非所有IT基礎(chǔ)架構(gòu)都是為AI創(chuàng)新而設(shè)計(jì)的。底層網(wǎng)絡(luò)必須具有軟件定義的體系結(jié)構(gòu)模型，以支持實(shí)時(shí)靈活性，大數(shù)據(jù)收集以及快速，大規(guī)模的安全分析。為以前的時(shí)代而設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)可能永遠(yuǎn)不會(huì)進(jìn)行優(yōu)化以支持AIOps。
成熟的AIOps平臺(tái)可以發(fā)揮所有作用。具有網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化最佳實(shí)踐專業(yè)知識(shí)的高級(jí)解決方案和提供程序更適合于創(chuàng)建規(guī)則集，這些規(guī)則集可以快速超越數(shù)據(jù)聚合和分析的初始步驟，并具有自主地對(duì)建議采取行動(dòng)的能力。
當(dāng)今甚至成熟的AIOps解決方案都存在的問題是，它們?cè)诤艽蟪潭壬鲜蔷哂凶约旱墓芾黹T戶的點(diǎn)解決方案。這意味著客戶必須在單獨(dú)的門戶中獲得AI分析和建議，該門戶必須集成到其網(wǎng)絡(luò)和IT環(huán)境中。相反，企業(yè)需要一種將所有分析都放在一個(gè)地方的整體方法。
對(duì)于技術(shù)合作伙伴來(lái)說(shuō)，關(guān)鍵是確保他們的產(chǎn)品以多年的經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)AI的成熟度，并無(wú)縫集成，以避免管理的復(fù)雜性。對(duì)于IT團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這些方面將放大網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化準(zhǔn)備帶來(lái)的真正自由感。
