S ubrzanim napretkom digitalizacije i eksponencijalnim rastom korporativnih podataka, mreže više nisu samo tehnička infrastruktura koja bi postala vitalna središta rada i strategije brazilskih tvrtki. Nedavni Gartnerovi podaci pokazuju da će do 2027. više od 70% velikih organizacija u Brazil će izravno ovisiti o operativnim obavještajnim podacima primijenjenim na mreže kako bi se održala njihova konkurentska prednost i operativna sigurnost.
U tom kontekstu, inteligentna uporaba automatizacije, strojnog učenja i analize u stvarnom vremenu postaje ne samo diferencijal, već i strateški zahtjev za tvrtke koje traže otpornost, agilnost i održivi rast. A ovaj pokret utire put eri operativne inteligencije (IO) (OI) JE scenarij u kojem se odluke i prilagodbe događaju u stvarnom vremenu, vođeni sveobuhvatnim podacima i inteligentnom automatizacijom unutar korporativnih mreža.
Operativna inteligencija: odluke u stvarnom vremenu
Izvorno primijenjen na IT sferu i metriku poslužitelja za praćenje, mrežni promet, aplikacije i sigurnost OE, IO koncept danas se proteže na gotovo sve operativne aktivnosti tvrtke, zahvaljujući proliferaciji senzora, povezanih uređaja i različitih izvora podataka.
Glavna korist ove inteligencije u stvarnom vremenu je agilnost u odgovoru: problemi i prilike mogu se riješiti u točnom trenutku kada se pojave DO ili čak i očekivano, kao u slučaju prediktivnog održavanja, odnosno, umjesto reagiranja na mrežne incidente tek nakon što utječu na korisnike ili operacije, tvrtke počinju djelovati preventivno i na način vođen podacima.
Ovo držanje smanjuje vrijeme zastoja, poboljšava korisničko iskustvo i izbjegava operativne gubitke. Na primjer, u korporativnoj mreži vođenoj IO-om, iznenadni skok latencije na kritičnoj vezi može generirati trenutno upozorenje i čak pokrenuti automatske prilagodbe usmjeravanja prije nego što postane veliki problem. Slično tome, mogu se otkriti nepravilni obrasci korištenja koji kontinuirano ukazuju na potrebu za dodatnim kapacitetom ili potencijalnim sigurnosnim prijetnjama, omogućujući trenutne korektivne radnje.
Ovaj koncept usklađen je s onim što je IT tržište nazvalo AIOps (Umjetna inteligencija za IT operacije), integrirajući AI i automatizaciju za optimizaciju IT operacija i mreža na integriran i autonoman način.
AI, strojno učenje i automatizacija u upravljanju mrežom u stvarnom vremenu
Integracija umjetne inteligencije i strojnog učenja s mrežnom automatizacijom omogućuje poslovnoj infrastrukturi da postane pametnija i autonomnija, prilagođavajući parametre u stvarnom vremenu kako bi se optimizirale performanse i sigurnost.
Uz AI, automatizacija mreže doseže novu razinu sofisticiranosti.Mreže opremljene inteligentnim algoritmima mogu optimizirati vlastite performanse, prediktivno otkriti kvarove i na automatiziran način pojačati sigurnost.A.I alati analiziraju količinu podataka o prometu i dinamički prilagođavaju postavke kako bi se povećala učinkovitost, bez potrebe za izravnom ljudskom intervencijom.
To znači, na primjer, kalibriranje propusnosti, prioriteta prometa ili alternativnih ruta prema mrežnim uvjetima, osiguravajući visoku izvedbu čak iu vrijeme najveće gužve.U isto vrijeme, inteligentni sustavi mogu identificirati rane znakove kvara 'atipično povećanje gubitka paketa ili nepravilno ponašanje u usmjerivaču i djelovati prije nego što problem utječe na korisnike, bilo ponovnim pokretanjem dijela opreme, izoliranjem mrežnog segmenta ili upozoravanjem timova za podršku točnom dijagnozom.
Sigurnost je pojačana i IO i inteligentnom automatizacijom.UI rješenja prate cyber prijetnje u stvarnom vremenu, filtriraju zlonamjerni promet i automatski primjenjuju mjere ublažavanja kada otkriju sumnjivo ponašanje.
Projekcije ukazuju na to da će do 2026. najmanje 30% poduzeća automatizirati više od polovice aktivnosti upravljanja mrežom ^ znatan skok u odnosu na manje od 10% koji je to učinio 2023. Taj napredak odražava percepciju da će se samo inteligentnom automatizacijom moći upravljati sve većim stupnjem složenosti modernih mreža i zadovoljiti zahtjeve poslovanja u stvarnom vremenu.
Izazovi provedbe
Unatoč jasnim prednostima, implementacija i održavanje operativnih obavještajnih podataka velikih razmjera predstavlja značajne izazove za velika poduzeća.Jedna od glavnih prepreka je tehnološke prirode: nedostatak integracije podataka između naslijeđenih sustava i alata.Mnoge se organizacije još uvijek bave “silosom” izoliranih podataka, što otežava dobivanje jedinstvenog prikaza mrežnih operacija.
Integracija heterogenih sustava i objedinjavanje izvora podataka obavezan je korak na putu operativne inteligencije.Još jedna očita prepreka je nedostatak specijalizirane radne snage.UI, rješenja za strojno učenje i automatizaciju zahtijevaju stručnjake s naprednim tehničkim vještinama IETE, podatkovne znanstvenike sposobne stvoriti prediktivne modele mrežnim inženjerima sposobnim programirati složene automatizacije.Prema tržišnim procjenama, najmanje 73% tvrtki u Brazilu nema timove posvećene AI projektima, a oko 30% tu odsutnost izravno pripisuje nedostatku stručnjaka dostupnih na tržištu.
Još jedan aspekt koji njegovu implementaciju čini prilično složenom je heterogenost poslovnih okruženja, koja mogu uključivati višestruke oblake (javne, privatne, hibridne), proliferaciju uređaja Interneta stvari (IoT), distribuiranih aplikacija i korisnika koji se povezuju s više lokacija i mreža (osobito s daljinskim i hibridnim radom).
Integracija IO platformi u ovo fragmentirano okruženje zahtijeva ne samo ulaganje u kompatibilne alate, već i pažljivo arhitektonsko planiranje za povezivanje različitih izvora podataka i osiguravanje da analitika odražava punu stvarnost mreže.
Otpornost i evolucija vođena operativnom inteligencijom
S obzirom na sve ovo, jasno je da operativna inteligencija nije samo još jedan tehnološki trend; postao je ključni stup za otpornost i razvoj korporativnih mreža.
U poslovnom okruženju u kojem prekidi usluge mogu generirati gubitke milijunaša i gdje su agilnost i korisničko iskustvo konkurentske razlike, sposobnost praćenja, učenja i reagiranja u stvarnom vremenu pojavljuje se kao glavni strateški čimbenik. Usvajanjem analitike u stvarnom vremenu, automatizacije i umjetne inteligencije u koordinirano, tvrtke mogu podići svoje mrežne operacije na novu razinu inteligencije i otpornosti.
Ovo je investicija koja jača sposobnost organizacije da se kontinuirano prilagođava: u suočavanju s novim zahtjevima tržišta, napretkom kao što je 5 G ili neočekivanim događajima, pametna mreža može se brzo razvijati i obnavljati, održavajući inovacije umjesto da ih usporava.U konačnici, suočavanje s erom operativne inteligencije u mrežama nije samo pitanje tehničke učinkovitosti, već i osiguravanja da digitalna infrastruktura tvrtke može učiti, jačati i voditi poslovanje u budućnost, robusnošću i agilnošću.
