Rəqəmsallaşmanın sürətlənmiş inkişafı və korporativ məlumatlarının eksponensial böyüməsi ilə şəbəkələr sadəcə texniki infrastruktur olmaqdan çıxdı və Braziliya şirkətlərinin fəaliyyəti və strategiyası üçün həyati əhəmiyyətli mərkəzlərə çevrildi. Gartner-in son məlumatları göstərir ki, 2027-ci ilə qədər Braziliyadakı böyük təşkilatların 70%-dən çoxu rəqabət üstünlüyünü və əməliyyat təhlükəsizliyini qorumaq üçün şəbəkələrə tətbiq olunan əməliyyat kəşfiyyatından birbaşa asılı olacaq.
Bu kontekstdə avtomatlaşdırmanın, maşın öyrənməsinin və real vaxt analitikasının ağıllı istifadəsi dayanıqlılıq, çeviklik və davamlı böyümə axtaran şirkətlər üçün təkcə fərqləndirici deyil, həm də strateji tələbə çevrilir. Bu hərəkət, qərarların və düzəlişlərin real vaxt rejimində, hərtərəfli məlumatlar və korporativ şəbəkələr daxilində ağıllı avtomatlaşdırma ilə idarə olunduğu bir ssenari olan Əməliyyat Zəkası (Oİ) dövrünə yol açır.
Əməliyyat Kəşfiyyatı: real vaxt rejimində qərarlar
Əvvəlcə İT sahəsinə - serverlər, şəbəkə trafiki, tətbiqlər və təhlükəsizlik üçün izləmə metriklərinə tətbiq olunan ƏM anlayışı, sensorların, qoşulmuş cihazların və müxtəlif məlumat mənbələrinin çoxalması sayəsində hazırda şirkətin demək olar ki, istənilən əməliyyat fəaliyyətinə şamil olunur.
Bu real vaxt rejimində kəşfiyyatın əsas üstünlüyü cavab sürətidir: problemlər və imkanlar yarandıqları anda - hətta proqnozlaşdırıcı texniki xidmətdə olduğu kimi - həll edilə bilər. Başqa sözlə, şirkətlər şəbəkə hadisələrinə yalnız istifadəçilərə və ya əməliyyatlara təsir etdikdən sonra reaksiya vermək əvəzinə, profilaktik və məlumatlara əsaslanan şəkildə hərəkət etməyə başlayırlar.
Bu yanaşma dayanma vaxtını azaldır, istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırır və əməliyyat itkilərinin qarşısını alır. Məsələn, giriş/çıxışla idarə olunan korporativ şəbəkədə kritik bir əlaqədə qəfil gecikmə sıçrayışı dərhal xəbərdarlıq yarada və hətta daha böyük bir problemə çevrilməzdən əvvəl avtomatik marşrutlaşdırma tənzimləmələrini işə sala bilər. Eynilə, anomal istifadə nümunələri davamlı olaraq aşkarlana bilər - bu da əlavə tutuma və ya potensial təhlükəsizlik təhdidlərinə ehtiyac olduğunu göstərir və dərhal düzəldici tədbirlər görməyə imkan verir.
Bu konsepsiya, İT bazarının AIOps (İT Əməliyyatları üçün Süni İntellekt) adlandırdığı şeylə uyğun gəlir və İT və şəbəkə əməliyyatlarını inteqrasiya olunmuş və muxtar şəkildə optimallaşdırmaq üçün süni intellekt və avtomatlaşdırmanı birləşdirir.
Real vaxt şəbəkə idarəetməsində süni intellekt, maşın öyrənməsi və avtomatlaşdırma.
Süni intellekt və maşın öyrənməsinin şəbəkə avtomatlaşdırılmasına inteqrasiyası korporativ infrastrukturun daha ağıllı və daha muxtar olmasına imkan verir, performansı və təhlükəsizliyi optimallaşdırmaq üçün parametrləri real vaxt rejimində tənzimləyir.
Süni intellektlə şəbəkə avtomatlaşdırılması yeni bir inkişaf səviyyəsinə çatır. Ağıllı alqoritmlərlə təchiz olunmuş şəbəkələr öz performanslarını optimallaşdıra, nasazlıqları proqnozlaşdıraraq aşkarlaya və təhlükəsizliyi avtomatik olaraq gücləndirə bilər. Süni intellekt alətləri trafik məlumatlarının həcmini təhlil edir və birbaşa insan müdaxiləsinə ehtiyac olmadan səmərəliliyi maksimum dərəcədə artırmaq üçün konfiqurasiyaları dinamik şəkildə tənzimləyir.
Bu, məsələn, şəbəkə şəraitinə uyğun olaraq bant genişliklərinin, trafik prioritetlərinin və ya alternativ marşrutların kalibrlənməsi, hətta pik vaxtlarda belə yüksək performansın təmin edilməsi deməkdir. Eyni zamanda, ağıllı sistemlər nasazlıq əlamətlərini - paket itkisində atipik artım və ya anomal router davranışını - proaktiv şəkildə müəyyən edə və problem istifadəçilərə təsir etməzdən əvvəl, avadanlıqları yenidən başlatmaqla, şəbəkə seqmentini təcrid etməklə və ya dəstək qruplarını dəqiq diaqnozla xəbərdar etməklə hərəkətə keçə bilər.
Təhlükəsizlik həmçinin giriş/çıxış və ağıllı avtomatlaşdırma ilə gücləndirilir. Süni intellektlə işləyən həllər kibertəhdidləri real vaxt rejimində izləyir, zərərli trafiki süzgəcdən keçirir və şübhəli davranış aşkar etdikdə avtomatik olaraq tədbirlər tətbiq edir.
Proqnozlar göstərir ki, 2026-cı ilə qədər şirkətlərin ən azı 30%-i şəbəkə idarəetmə fəaliyyətlərinin yarısından çoxunu avtomatlaşdıracaq ki, bu da 2023-cü ildə bunu edən 10%-dən az göstərici ilə müqayisədə xeyli sıçrayışdır. Bu irəliləyiş yalnız ağıllı avtomatlaşdırma ilə müasir şəbəkələrin artan mürəkkəbliyini idarə etməyin və biznes tələblərini real vaxt rejimində ödəməyin mümkün olacağı fikrini əks etdirir.
Tətbiqetmə çətinlikləri
Aydın faydalara baxmayaraq, əməliyyat kəşfiyyatının miqyasda tətbiqi və davam etdirilməsi böyük şirkətlər üçün əhəmiyyətli çətinliklər yaradır. Əsas maneələrdən biri texnoloji xarakter daşıyır: köhnə sistemlər və alətlər arasında məlumatların inteqrasiyasının olmaması. Bir çox təşkilat hələ də təcrid olunmuş məlumat "silosları" ilə məşğul olur ki, bu da şəbəkə əməliyyatları haqqında vahid bir mənzərə əldə etməyi çətinləşdirir.
Heterogen sistemlərin inteqrasiyası və məlumat mənbələrinin birləşdirilməsi əməliyyat zəkasına doğru gedən yolda vacib bir addımdır. Digər aşkar maneə ixtisaslaşmış işçi qüvvəsinin qıtlığıdır. Süni intellekt, maşın öyrənməsi və avtomatlaşdırma həlləri qabaqcıl texniki bacarıqlara malik mütəxəssislər tələb edir - proqnozlaşdırıcı modellər yarada bilən məlumat alimlərindən tutmuş mürəkkəb avtomatlaşdırmaları proqramlaşdıra bilən şəbəkə mühəndislərinə qədər. Bazar qiymətləndirmələrinə görə, Braziliyadakı şirkətlərin ən azı 73%-nin süni intellekt layihələrinə həsr olunmuş komandaları yoxdur və təxminən 30%-i bu çatışmazlığı birbaşa bazarda mövcud olan mütəxəssislərin çatışmazlığı ilə əlaqələndirir.
Tətbiqini olduqca mürəkkəb edən digər bir aspekt, çoxsaylı buludları (ictimai, özəl, hibrid), Əşyaların İnterneti (IoT) cihazlarının çoxalmasını, paylanmış tətbiqləri və müxtəlif yerlərdən və şəbəkələrdən (xüsusən də uzaq və hibrid işlərlə) qoşulan istifadəçiləri əhatə edə bilən korporativ mühitlərin heterojenliyidir.
Giriş/Çıxış platformalarını bu parçalanmış mühitə inteqrasiya etmək yalnız uyğun alətlərə investisiya qoymaqla yanaşı, müxtəlif məlumat mənbələrini birləşdirmək və təhlillərin şəbəkənin tam reallığını əks etdirməsini təmin etmək üçün diqqətli memarlıq planlaşdırmasını da tələb edir.
Əməliyyat zəkası ilə idarə olunan dayanıqlılıq və təkamül.
Bütün bunları nəzərə alaraq, əməliyyat zəkasının sadəcə başqa bir texnoloji trend olmadığı; korporativ şəbəkələrin dayanıqlığı və təkamülü üçün vacib bir sütun halına gəldiyi aydındır.
Xidmət fasilələrinin milyonlarla itkiyə səbəb ola biləcəyi və çeviklik və müştəri təcrübəsinin rəqabət qabiliyyətli fərqləndirici amillər olduğu bir iş mühitində, real vaxt rejimində izləmək, öyrənmək və reaksiya vermək bacarığı böyük əhəmiyyət kəsb edən strateji amil kimi ortaya çıxır. Real vaxt rejimində analitika, avtomatlaşdırma və süni intellektdən koordinasiyalı şəkildə istifadə etməklə şirkətlər şəbəkə əməliyyatlarını yeni bir zəka və dayanıqlıq səviyyəsinə qaldıra bilərlər.
Bu investisiya təşkilatın davamlı uyğunlaşma qabiliyyətini gücləndirir: yeni bazar tələbləri, 5G kimi irəliləyişlər və ya gözlənilməz hadisələrlə qarşılaşdıqda, ağıllı şəbəkə innovasiyanı maneə törətmək əvəzinə, onu dəstəkləyərək tez bir zamanda inkişaf edə və bərpa oluna bilər. Nəticədə, şəbəkələrdə əməliyyat zəkası dövründə hərəkət etmək yalnız texniki səmərəlilik məsələsi deyil, həm də şirkətin rəqəmsal infrastrukturunun öyrənməyə, özünü gücləndirməyə və gələcəyə möhkəmlik və çevikliklə istiqamətləndirməyə qadir olmasını təmin etməkdir.
