Līdz ar digitalizācijas paātrināto attīstību un korporatīvo datu eksponenciālo pieaugumu tīkli vairs nav tikai tehniska infrastruktūra un ir kļuvuši par svarīgiem Brazīlijas uzņēmumu darbības un stratēģijas centriem. Jaunākie Gartner dati liecina, ka līdz 2027. gadam vairāk nekā 70% lielo organizāciju Brazīlijā būs tieši atkarīgas no tīklos izmantotās operatīvās informācijas, lai saglabātu savas konkurences priekšrocības un darbības drošību.
Šajā kontekstā automatizācijas, mašīnmācīšanās un reāllaika analītikas inteliģenta izmantošana kļūst ne tikai par diferenciācijas faktoru, bet arī par stratēģisku prasību uzņēmumiem, kas meklē noturību, elastību un ilgtspējīgu izaugsmi. Šī kustība paver ceļu operatīvās informācijas (OI) laikmetam – scenārijam, kurā lēmumi un korekcijas notiek reāllaikā, pamatojoties uz visaptverošiem datiem un inteliģentu automatizāciju korporatīvajos tīklos.
Operatīvā izlūkošana: lēmumi reāllaikā
Sākotnēji IO koncepcija, kas tika piemērota IT jomai – serveru, tīkla datplūsmas, lietojumprogrammu un drošības metriku izsekošanai, tagad, pateicoties sensoru, savienoto ierīču un dažādu datu avotu skaita pieaugumam, attiecas uz praktiski jebkuru uzņēmuma operatīvo darbību.
Šīs reāllaika informācijas galvenā priekšrocība ir reaģēšanas ātrums: problēmas un iespējas var risināt brīdī, kad tās rodas, vai pat paredzēt, kā tas ir paredzošās apkopes gadījumā. Citiem vārdiem sakot, tā vietā, lai reaģētu uz tīkla incidentiem tikai pēc tam, kad tie ietekmē lietotājus vai darbības, uzņēmumi sāk rīkoties preventīvi un uz datiem balstītā veidā.
Šī pieeja samazina dīkstāves laiku, uzlabo lietotāja pieredzi un novērš darbības zaudējumus. Piemēram, korporatīvajā tīklā, ko vada ievades/izvades dati, pēkšņs latentuma pieaugums kritiskā saitē var ģenerēt tūlītēju brīdinājumu un pat aktivizēt automātiskas maršrutēšanas korekcijas, pirms tas kļūst par lielāku problēmu. Līdzīgi, anomālus lietošanas modeļus var nepārtraukti noteikt, norādot uz nepieciešamību pēc papildu jaudas vai potenciāliem drošības apdraudējumiem, kas ļauj nekavējoties veikt koriģējošas darbības.
Šī koncepcija atbilst tam, ko IT tirgus ir nosaucis par AIOps (mākslīgais intelekts IT operācijām), integrējot mākslīgo intelektu un automatizāciju, lai optimizētu IT un tīkla darbības integrētā un autonomā veidā.
Mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un automatizācija reāllaika tīkla pārvaldībā.
Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās integrēšana tīkla automatizācijā ļauj korporatīvajai infrastruktūrai kļūt viedākai un autonomākai, reāllaikā pielāgojot parametrus, lai optimizētu veiktspēju un drošību.
Ar mākslīgā intelekta palīdzību tīkla automatizācija sasniedz jaunu sarežģītības līmeni. Ar intelektiskiem algoritmiem aprīkoti tīkli var optimizēt savu veiktspēju, paredzami noteikt kļūmes un automātiski stiprināt drošību. Mākslīgā intelekta rīki analizē datplūsmas apjomu un dinamiski pielāgo konfigurācijas, lai maksimāli palielinātu efektivitāti, bez tiešas cilvēka iejaukšanās.
Tas nozīmē, piemēram, joslas platuma, datplūsmas prioritāšu vai alternatīvu maršrutu kalibrēšanu atbilstoši tīkla apstākļiem, nodrošinot augstu veiktspēju pat maksimālās slodzes laikā. Vienlaikus viedās sistēmas var proaktīvi identificēt kļūmes pazīmes – netipisku pakešu zuduma pieaugumu vai anomālu maršrutētāja darbību – un rīkoties, pirms problēma ietekmē lietotājus, vai nu restartējot aprīkojumu, izolējot tīkla segmentu vai brīdinot atbalsta komandas ar precīzu diagnozi.
Drošību uzlabo arī I/O un viedā automatizācija. Mākslīgā intelekta darbināti risinājumi reāllaikā uzrauga kiberdraudus, filtrē ļaunprātīgu datplūsmu un automātiski piemēro mazināšanas pasākumus, ja tie atklāj aizdomīgu rīcību.
Prognozes liecina, ka līdz 2026. gadam vismaz 30% uzņēmumu automatizēs vairāk nekā pusi no savām tīkla pārvaldības darbībām, kas ir ievērojams lēciens salīdzinājumā ar mazāk nekā 10%, kas to paveica 2023. gadā. Šis progress atspoguļo uztveri, ka tikai ar inteliģentu automatizāciju būs iespējams pārvaldīt mūsdienu tīklu pieaugošo sarežģītību un apmierināt uzņēmējdarbības prasības reāllaikā.
Īstenošanas izaicinājumi
Neskatoties uz nepārprotamajiem ieguvumiem, operatīvās informācijas ieviešana un uzturēšana plašā mērogā rada ievērojamas problēmas lieliem uzņēmumiem. Viens no galvenajiem šķēršļiem ir tehnoloģisks: datu integrācijas trūkums starp mantotajām sistēmām un rīkiem. Daudzas organizācijas joprojām strādā ar izolētiem datu "silo", kas apgrūtina vienota tīkla darbības pārskata iegūšanu.
Heterogēnu sistēmu integrēšana un datu avotu apvienošana ir obligāts solis ceļā uz operatīvo intelektu. Vēl viens acīmredzams šķērslis ir specializēta darbaspēka trūkums. Mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās un automatizācijas risinājumiem ir nepieciešami profesionāļi ar augstām tehniskām prasmēm – sākot no datu zinātniekiem, kas spēj radīt paredzošus modeļus, līdz tīkla inženieriem, kas spēj programmēt sarežģītas automatizācijas. Saskaņā ar tirgus aplēsēm vismaz 73% uzņēmumu Brazīlijā nav komandu, kas veltītas mākslīgā intelekta projektiem, un aptuveni 30% šo trūkumu tieši attiecina uz tirgū pieejamo speciālistu trūkumu.
Vēl viens aspekts, kas padara tās ieviešanu diezgan sarežģītu, ir korporatīvās vides neviendabīgums, kas var ietvert vairākus mākoņus (publiskos, privātos, hibrīdos), lietu interneta (IoT) ierīču izplatību, izkliedētas lietojumprogrammas un lietotājus, kas pieslēdzas no dažādām vietām un tīkliem (īpaši attālināta un hibrīddarba gadījumā).
I/O platformu integrēšana šajā sadrumstalotajā vidē prasa ne tikai ieguldījumus saderīgos rīkos, bet arī rūpīgu arhitektūras plānošanu, lai savienotu dažādus datu avotus un nodrošinātu, ka analīzes atspoguļo tīkla pilno realitāti.
Noturība un attīstība, ko virza operatīvā izlūkošana.
Ņemot vērā visu iepriekš minēto, ir skaidrs, ka operatīvā izlūkošana nav tikai vēl viena tehnoloģiska tendence; tā ir kļuvusi par būtisku pīlāru korporatīvo tīklu noturībai un attīstībai.
Uzņēmējdarbības vidē, kur pakalpojumu pārtraukumi var radīt miljonu zaudējumus un kur elastība un klientu pieredze ir konkurētspējīgi diferenciatori, spēja uzraudzīt, mācīties un reaģēt reāllaikā kļūst par ļoti svarīgu stratēģisku faktoru. Koordinēti ieviešot reāllaika analītiku, automatizāciju un mākslīgo intelektu, uzņēmumi var pacelt savu tīkla darbību jaunā intelekta un noturības līmenī.
Šīs investīcijas stiprina organizācijas spēju nepārtraukti pielāgoties: saskaroties ar jaunām tirgus prasībām, tādiem sasniegumiem kā 5G vai negaidītiem notikumiem, viedais tīkls var ātri attīstīties un atgūties, atbalstot inovācijas, nevis kavējot tās. Galu galā, orientēšanās operatīvās inteliģences laikmetā tīklos nav tikai tehniskās efektivitātes jautājums, bet gan par to, lai nodrošinātu, ka uzņēmuma digitālā infrastruktūra spēj mācīties, stiprināties un vadīt uzņēmējdarbību nākotnē ar stabilitāti un elastību.
