Gyda datblygiad cyflymach digideiddio a thwf esbonyddol data corfforaethol, mae rhwydweithiau wedi peidio â bod yn seilwaith technegol yn unig ac wedi dod yn ganolfannau hanfodol ar gyfer gweithrediad a strategaeth cwmnïau Brasil. Mae data diweddar gan Gartner yn dangos, erbyn 2027, y bydd mwy na 70% o sefydliadau mawr ym Mrasil yn dibynnu'n uniongyrchol ar ddeallusrwydd gweithredol a gymhwysir i rwydweithiau i gynnal eu mantais gystadleuol a'u diogelwch gweithredol.
Yn y cyd-destun hwn, mae'r defnydd deallus o awtomeiddio, dysgu peirianyddol, a dadansoddeg amser real yn dod nid yn unig yn wahaniaethwr ond yn ofyniad strategol i gwmnïau sy'n chwilio am wydnwch, hyblygrwydd, a thwf cynaliadwy. Mae'r mudiad hwn yn paratoi'r ffordd ar gyfer oes Deallusrwydd Gweithredol (OI) - senario lle mae penderfyniadau ac addasiadau'n digwydd mewn amser real, wedi'u harwain gan ddata cynhwysfawr ac awtomeiddio deallus o fewn rhwydweithiau corfforaethol.
Deallusrwydd Gweithredol: penderfyniadau amser real
Yn wreiddiol, fe'i cymhwyswyd i'r maes TG – olrhain metrigau ar gyfer gweinyddion, traffig rhwydwaith, cymwysiadau a diogelwch – ond mae'r cysyniad o IO bellach yn ymestyn i bron unrhyw weithgaredd gweithredol cwmni, diolch i luosogiad synwyryddion, dyfeisiau cysylltiedig a ffynonellau data amrywiol.
Y prif fantais o'r wybodaeth amser real hon yw cyflymder yr ymateb: gellir mynd i'r afael â phroblemau a chyfleoedd y funud y maent yn codi – neu hyd yn oed eu rhagweld, fel yn achos cynnal a chadw rhagfynegol. Mewn geiriau eraill, yn lle ymateb i ddigwyddiadau rhwydwaith dim ond ar ôl iddynt effeithio ar ddefnyddwyr neu weithrediadau, mae cwmnïau'n dechrau gweithredu'n ataliol ac mewn modd sy'n seiliedig ar ddata.
Mae'r dull hwn yn lleihau amser segur, yn gwella profiad y defnyddiwr, ac yn atal colledion gweithredol. Er enghraifft, mewn rhwydwaith corfforaethol sy'n cael ei yrru gan fewnbwn/allbwn, gall cynnydd sydyn mewn oedi ar gyswllt hanfodol gynhyrchu rhybudd ar unwaith a hyd yn oed sbarduno addasiadau llwybro awtomatig cyn iddo ddod yn broblem fwy. Yn yr un modd, gellir canfod patrymau defnydd annormal yn barhaus - sy'n dangos bod angen capasiti ychwanegol neu fygythiadau diogelwch posibl - gan ganiatáu ar gyfer camau cywirol ar unwaith.
Mae'r cysyniad hwn yn cyd-fynd â'r hyn y mae'r farchnad TG wedi'i alw'n AIOps (Deallusrwydd Artiffisial ar gyfer Gweithrediadau TG), gan integreiddio AI ac awtomeiddio i optimeiddio gweithrediadau TG a rhwydwaith mewn ffordd integredig ac ymreolaethol.
Deallusrwydd Artiffisial, dysgu peirianyddol, ac awtomeiddio mewn rheoli rhwydwaith amser real.
Mae integreiddio deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol i awtomeiddio rhwydwaith yn caniatáu i seilwaith corfforaethol ddod yn fwy craff ac yn fwy ymreolaethol, gan addasu paramedrau mewn amser real i wneud y gorau o berfformiad a diogelwch.
Gyda deallusrwydd artiffisial, mae awtomeiddio rhwydweithiau yn cyrraedd lefel newydd o soffistigedigrwydd. Gall rhwydweithiau sydd â algorithmau deallus optimeiddio eu perfformiad eu hunain, canfod namau'n rhagfynegol, a chryfhau diogelwch yn awtomatig. Mae offer deallusrwydd artiffisial yn dadansoddi cyfaint data traffig ac yn addasu ffurfweddiadau'n ddeinamig i wneud y mwyaf o effeithlonrwydd, heb yr angen am ymyrraeth ddynol uniongyrchol.
Mae hyn yn golygu, er enghraifft, calibro lled band, blaenoriaethau traffig, neu lwybrau amgen yn ôl amodau'r rhwydwaith, gan sicrhau perfformiad uchel hyd yn oed yn ystod oriau brig. Ar yr un pryd, gall systemau deallus nodi arwyddion o fethiant yn rhagweithiol – cynnydd annodweddiadol mewn colli pecynnau neu ymddygiad llwybrydd annormal – a gweithredu cyn i'r broblem effeithio ar ddefnyddwyr, boed hynny drwy ailgychwyn offer, ynysu segment rhwydwaith, neu rybuddio timau cymorth gyda diagnosis cywir.
Mae diogelwch hefyd yn cael ei wella gan I/O ac awtomeiddio deallus. Mae atebion sy'n cael eu pweru gan AI yn monitro bygythiadau seiber mewn amser real, gan hidlo traffig maleisus a chymhwyso mesurau lliniaru yn awtomatig pan fyddant yn canfod ymddygiad amheus.
Mae rhagamcanion yn dangos erbyn 2026 y bydd o leiaf 30% o gwmnïau yn awtomeiddio mwy na hanner eu gweithgareddau rheoli rhwydwaith – naid sylweddol o’i gymharu â llai na 10% a wnaeth hynny yn 2023. Mae’r cynnydd hwn yn adlewyrchu’r canfyddiad mai dim ond gydag awtomeiddio deallus y bydd yn bosibl rheoli cymhlethdod cynyddol rhwydweithiau modern a bodloni gofynion busnes mewn amser real.
Heriau gweithredu
Er gwaethaf y manteision clir, mae gweithredu a chynnal deallusrwydd gweithredol ar raddfa fawr yn cyflwyno heriau sylweddol i gwmnïau mawr. Un o'r prif rwystrau yw technolegol ei natur: diffyg integreiddio data rhwng systemau ac offer etifeddol. Mae llawer o sefydliadau yn dal i ddelio â "silos" data ynysig, sy'n ei gwneud hi'n anodd cael golwg unedig ar weithrediadau rhwydwaith.
Mae integreiddio systemau amrywiol ac uno ffynonellau data yn gam gorfodol ar y daith i ddeallusrwydd gweithredol. Rhwystr amlwg arall yw prinder llafur arbenigol. Mae atebion AI, dysgu peirianyddol ac awtomeiddio angen gweithwyr proffesiynol â sgiliau technegol uwch - o wyddonwyr data sy'n gallu creu modelau rhagfynegol i beirianwyr rhwydwaith sy'n gallu rhaglennu awtomeiddio cymhleth. Yn ôl amcangyfrifon y farchnad, nid oes gan o leiaf 73% o gwmnïau ym Mrasil dimau sy'n ymroddedig i brosiectau AI, ac mae tua 30% yn priodoli'r absenoldeb hwn yn uniongyrchol i'r diffyg arbenigwyr sydd ar gael yn y farchnad.
Agwedd arall sy'n gwneud ei weithrediad yn eithaf cymhleth yw amrywioldeb amgylcheddau corfforaethol, a all gynnwys cwmwl lluosog (cyhoeddus, preifat, hybrid), amlhau dyfeisiau Rhyngrwyd Pethau (IoT), cymwysiadau dosbarthedig, a defnyddwyr yn cysylltu o wahanol leoliadau a rhwydweithiau (yn enwedig gyda gwaith o bell a hybrid).
Mae integreiddio llwyfannau Mewnbwn/Allbwn i'r amgylchedd dameidiog hwn nid yn unig yn gofyn am fuddsoddiad mewn offer cydnaws, ond hefyd cynllunio pensaernïol gofalus i gysylltu ffynonellau data amrywiol a sicrhau bod dadansoddiadau'n adlewyrchu realiti llawn y rhwydwaith.
Gwydnwch ac esblygiad wedi'u gyrru gan ddeallusrwydd weithredol.
O ystyried hyn i gyd, mae'n amlwg nad dim ond tuedd dechnolegol arall yw deallusrwydd gweithredol; mae wedi dod yn golofn hanfodol ar gyfer cydnerthedd ac esblygiad rhwydweithiau corfforaethol.
Mewn amgylchedd busnes lle gall torri ar draws gwasanaethau greu colledion yn y miliynau, a lle mae hyblygrwydd a phrofiad cwsmeriaid yn wahaniaethwyr cystadleuol, mae'r gallu i fonitro, dysgu ac ymateb mewn amser real yn dod i'r amlwg fel ffactor strategol o bwys mawr. Drwy fabwysiadu dadansoddeg amser real, awtomeiddio ac AI mewn modd cydlynol, gall cwmnïau godi eu gweithrediadau rhwydwaith i lefel newydd o ddeallusrwydd a gwydnwch.
Mae'r buddsoddiad hwn yn atgyfnerthu gallu'r sefydliad i addasu'n barhaus: wrth wynebu gofynion newydd y farchnad, datblygiadau fel 5G, neu ddigwyddiadau annisgwyl, gall y rhwydwaith deallus esblygu ac adfer yn gyflym, gan gynnal arloesedd yn hytrach na'i rwystro. Yn y pen draw, nid dim ond mater o effeithlonrwydd technegol yw llywio oes deallusrwydd gweithredol mewn rhwydweithiau, ond o sicrhau bod seilwaith digidol y cwmni'n gallu dysgu, cryfhau ei hun, ac arwain y busnes tuag at y dyfodol gyda chadernid ac ystwythder.
