Цифрландырудың жедел дамуымен және корпоративтік деректердің экспоненциалды өсуімен желілер тек техникалық инфрақұрылым болудан қалып, бразилиялық компаниялардың жұмысы мен стратегиясы үшін маңызды орталықтарға айналды. Gartner компаниясының соңғы деректері 2027 жылға қарай Бразилиядағы ірі ұйымдардың 70%-дан астамы бәсекелестік артықшылығы мен операциялық қауіпсіздігін сақтау үшін желілерге қолданылатын операциялық ақпаратқа тікелей тәуелді болатынын көрсетеді.
Осыған байланысты автоматтандыруды, машиналық оқытуды және нақты уақыт режиміндегі аналитиканы ақылды пайдалану тек ерекшелік қана емес, сонымен қатар тұрақтылыққа, ептілікке және тұрақты өсуге ұмтылатын компаниялар үшін стратегиялық талапқа айналады. Бұл қозғалыс Операциялық интеллект (ОИ) дәуіріне жол ашады – шешімдер мен түзетулер нақты уақыт режимінде, кешенді деректер мен корпоративтік желілердегі ақылды автоматтандыру арқылы басқарылатын сценарий.
Операциялық интеллект: нақты уақыт режиміндегі шешімдер
Бастапқыда IT саласында – серверлерге, желілік трафикке, қосымшаларға және қауіпсіздікке арналған көрсеткіштерді бақылауда – қолданылған IO тұжырымдамасы қазір сенсорлардың, қосылған құрылғылардың және әртүрлі деректер көздерінің көбеюінің арқасында компанияның кез келген операциялық қызметіне қолданылады.
Бұл нақты уақыт режиміндегі интеллекттің басты артықшылығы - жауап беру жылдамдығы: мәселелер мен мүмкіндіктерді олар пайда болған сәтте немесе тіпті болжамды техникалық қызмет көрсету жағдайындағыдай күтілген сәтте шешуге болады. Басқаша айтқанда, желілік оқиғаларға олар пайдаланушыларға немесе операцияларға әсер еткеннен кейін ғана жауап берудің орнына, компаниялар алдын алу және деректерге негізделген түрде әрекет ете бастайды.
Бұл тәсіл жұмыстың тоқтап қалу уақытын азайтады, пайдаланушы тәжірибесін жақсартады және операциялық шығындардың алдын алады. Мысалы, енгізу/шығару арқылы басқарылатын корпоративтік желіде маңызды байланыстағы кідірістің кенеттен артуы дереу ескерту тудыруы мүмкін және тіпті үлкен мәселеге айналмас бұрын автоматты түрде маршруттауды реттеуді іске қосуы мүмкін. Сол сияқты, аномальды пайдалану үлгілерін үздіксіз анықтауға болады – бұл қосымша қуаттылыққа немесе әлеуетті қауіпсіздік қатерлеріне қажеттілікті көрсетеді – бұл жедел түзету шараларын қолдануға мүмкіндік береді.
Бұл тұжырымдама IT нарығы AIOps (IT операцияларына арналған жасанды интеллект) деп атаған тұжырымдамамен үйлеседі, ол IT және желілік операцияларды интеграцияланған және автономды түрде оңтайландыру үшін жасанды интеллект пен автоматтандыруды біріктіреді.
Нақты уақыт режимінде желіні басқарудағы жасанды интеллект, машиналық оқыту және автоматтандыру.
Желілік автоматтандыруға жасанды интеллект пен машиналық оқытуды біріктіру корпоративтік инфрақұрылымға өнімділік пен қауіпсіздікті оңтайландыру үшін параметрлерді нақты уақыт режимінде реттей отырып, ақылды және автономды болуға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллект көмегімен желіні автоматтандыру жаңа деңгейге жетеді. Ақылды алгоритмдермен жабдықталған желілер өз өнімділігін оңтайландыра алады, ақауларды болжамды түрде анықтай алады және қауіпсіздікті автоматты түрде күшейте алады. Жасанды интеллект құралдары трафик деректерінің көлемін талдайды және адамның тікелей араласуынсыз тиімділікті барынша арттыру үшін конфигурацияларды динамикалық түрде реттейді.
Бұл, мысалы, желі жағдайларына сәйкес өткізу қабілеттілігін, трафик басымдықтарын немесе балама маршруттарды калибрлеуді, тіпті шың уақытында да жоғары өнімділікті қамтамасыз етуді білдіреді. Сонымен қатар, ақылды жүйелер ақаулық белгілерін – пакет жоғалуының атиптік өсуін немесе маршрутизатордың аномальды әрекетін – алдын ала анықтай алады және мәселе пайдаланушыларға әсер етпес бұрын, жабдықты қайта іске қосу, желі сегментін оқшаулау немесе қолдау топтарына дәл диагноз қою арқылы әрекет ете алады.
Қауіпсіздік енгізу/шығару және интеллектуалды автоматтандыру арқылы да жақсарады. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін шешімдер киберқауіптерді нақты уақыт режимінде бақылайды, зиянды трафикті сүзеді және күдікті мінез-құлықты анықтаған кезде оларды автоматты түрде азайту шараларын қолданады.
Болжамдар 2026 жылға қарай компаниялардың кем дегенде 30%-ы желілік басқару қызметінің жартысынан көбін автоматтандыратынын көрсетеді – бұл 2023 жылы мұны істеген 10%-дан азымен салыстырғанда айтарлықтай секіріс. Бұл прогресс тек интеллектуалды автоматтандыру арқылы ғана заманауи желілердің күрделілігінің артуын басқаруға және нақты уақыт режимінде бизнес талаптарын қанағаттандыруға болады деген пікірді көрсетеді.
Іске асырудағы қиындықтар
Айқын артықшылықтарға қарамастан, операциялық барлауды кең ауқымда енгізу және қолдау ірі компаниялар үшін айтарлықтай қиындықтар туғызады. Негізгі кедергілердің бірі - технологиялық сипатта: ескі жүйелер мен құралдар арасында деректерді интеграциялаудың болмауы. Көптеген ұйымдар әлі де оқшауланған деректер «силосымен» жұмыс істейді, бұл желілік операциялардың бірыңғай көрінісін алуды қиындатады.
Гетерогенді жүйелерді біріктіру және деректер көздерін біріктіру операциялық интеллектке жету жолындағы міндетті қадам болып табылады. Тағы бір айқын кедергі - мамандандырылған жұмыс күшінің тапшылығы. Жасанды интеллект, машиналық оқыту және автоматтандыру шешімдері болжамды модельдер жасай алатын деректер ғалымдарынан бастап күрделі автоматтандыруды бағдарламалай алатын желілік инженерлерге дейін озық техникалық дағдылары бар мамандарды қажет етеді. Нарықтық бағалауларға сәйкес, Бразилиядағы компаниялардың кем дегенде 73%-ында жасанды интеллект жобаларына арналған топтар жоқ, ал шамамен 30%-ы бұл жетіспеушілікті нарықта мамандардың жетіспеушілігімен тікелей байланыстырады.
Оны іске асыруды өте күрделі ететін тағы бір аспект - корпоративтік орталардың гетерогенділігі, оған бірнеше бұлт (қоғамдық, жеке, гибридті), Заттар интернеті (IoT) құрылғыларының көбеюі, таратылған қосымшалар және әртүрлі орындар мен желілерден (әсіресе қашықтан және гибридті жұмыс кезінде) қосылатын пайдаланушылар кіруі мүмкін.
I/O платформаларын осы фрагменттелген ортаға біріктіру тек үйлесімді құралдарға инвестиция салуды ғана емес, сонымен қатар әртүрлі деректер көздерін байланыстыру және талдаулардың желінің толық шындығын көрсететініне көз жеткізу үшін мұқият архитектуралық жоспарлауды да қажет етеді.
Операциялық интеллектке негізделген төзімділік пен эволюция.
Осының бәрін ескере отырып, операциялық интеллект жай ғана тағы бір технологиялық үрдіс емес екені анық; ол корпоративтік желілердің тұрақтылығы мен эволюциясының маңызды тірегіне айналды.
Қызмет көрсетудегі үзілістер миллиондаған шығынға әкелуі мүмкін және ептілік пен тұтынушы тәжірибесі бәсекеге қабілетті ерекшеліктер болып табылатын бизнес ортасында нақты уақыт режимінде бақылау, үйрену және әрекет ету мүмкіндігі өте маңызды стратегиялық фактор ретінде пайда болады. Нақты уақыттағы аналитиканы, автоматтандыруды және жасанды интеллектті үйлесімді түрде қабылдау арқылы компаниялар желілік операцияларын жаңа деңгейдегі интеллект пен тұрақтылыққа көтере алады.
Бұл инвестиция ұйымның үздіксіз бейімделу мүмкіндігін нығайтады: жаңа нарықтық талаптарға, 5G сияқты жетістіктерге немесе күтпеген оқиғаларға тап болған кезде, интеллектуалды желі инновацияны тежеудің орнына оны қолдап, тез дамып, қалпына келе алады. Түптеп келгенде, желілердегі операциялық интеллект дәуірінде бағдарлану тек техникалық тиімділік мәселесі ғана емес, сонымен қатар компанияның цифрлық инфрақұрылымының білім алуға, өзін-өзі нығайтуға және бизнесті болашаққа берік және икемді түрде бағыттауға қабілетті екеніне көз жеткізу болып табылады.
