ციფრულიზაციის დაჩქარებული პროგრესისა და კორპორატიული მონაცემების ექსპონენციური ზრდის წყალობით, ქსელები აღარ არის მხოლოდ ტექნიკური ინფრასტრუქტურა და ბრაზილიური კომპანიების ოპერირებისა და სტრატეგიის სასიცოცხლო ცენტრებად იქცა. Gartner-ის ბოლო მონაცემები მიუთითებს, რომ 2027 წლისთვის ბრაზილიაში მსხვილი ორგანიზაციების 70%-ზე მეტი პირდაპირ იქნება დამოკიდებული ქსელებში გამოყენებულ ოპერაციულ ინტელექტზე, რათა შეინარჩუნონ თავიანთი კონკურენტული უპირატესობა და ოპერაციული უსაფრთხოება.
ამ კონტექსტში, ავტომატიზაციის, მანქანური სწავლებისა და რეალურ დროში ანალიტიკის ინტელექტუალური გამოყენება არა მხოლოდ განმასხვავებელი ნიშანი, არამედ სტრატეგიული მოთხოვნა ხდება იმ კომპანიებისთვის, რომლებიც მდგრადობას, მოქნილობასა და მდგრად ზრდას ეძებენ. ეს მოძრაობა გზას უხსნის ოპერაციული ინტელექტის (OI) ეპოქას - სცენარს, სადაც გადაწყვეტილებები და კორექტირება რეალურ დროში ხდება, კორპორატიულ ქსელებში ყოვლისმომცველი მონაცემებითა და ინტელექტუალური ავტომატიზაციით ხელმძღვანელობით.
ოპერატიული დაზვერვა: რეალურ დროში გადაწყვეტილებები
თავდაპირველად IT სფეროში გამოყენებული - სერვერების, ქსელური ტრაფიკის, აპლიკაციებისა და უსაფრთხოების მეტრიკის თვალყურის დევნება - ინტელექტუალური წვდომის კონცეფცია ამჟამად კომპანიის პრაქტიკულად ნებისმიერ ოპერაციულ საქმიანობაზე ვრცელდება სენსორების, დაკავშირებული მოწყობილობებისა და მონაცემთა მრავალფეროვანი წყაროების გავრცელების წყალობით.
ამ რეალურ დროში ინტელექტის მთავარი უპირატესობა რეაგირების სისწრაფეა: პრობლემებისა და შესაძლებლობების მოგვარება შესაძლებელია მათი წარმოშობისთანავე - ან თუნდაც მოსალოდნელი, როგორც ეს პროგნოზირებადი ტექნიკური მომსახურების შემთხვევაშია. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ქსელურ ინციდენტებზე რეაგირების ნაცვლად მხოლოდ მომხმარებლებზე ან ოპერაციებზე ზემოქმედების შემდეგ, კომპანიები იწყებენ პრევენციულ და მონაცემებზე დაფუძნებულ მოქმედებას.
ეს მიდგომა ამცირებს შეფერხებებს, აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას და ხელს უშლის ოპერაციულ დანაკარგებს. მაგალითად, I/O-ზე მართულ კორპორატიულ ქსელში, კრიტიკულ ბმულზე უეცარმა შეყოვნებამ შეიძლება გამოიწვიოს დაუყოვნებლივი განგაში და ავტომატური მარშრუტიზაციის კორექტირებაც კი, სანამ ის უფრო დიდ პრობლემად იქცევა. ანალოგიურად, ანომალიური გამოყენების ნიმუშების უწყვეტად აღმოჩენა შესაძლებელია - რაც მიუთითებს დამატებითი სიმძლავრის საჭიროებაზე ან პოტენციურ უსაფრთხოების საფრთხეებზე - რაც საშუალებას იძლევა დაუყოვნებლივ იქნას მიღებული კორექტირების ზომები.
ეს კონცეფცია ემთხვევა იმას, რასაც IT ბაზარი AIOps-ს (IT ოპერაციების ხელოვნური ინტელექტი) უწოდებს, რომელიც აერთიანებს ხელოვნურ ინტელექტსა და ავტომატიზაციას IT და ქსელური ოპერაციების ინტეგრირებული და ავტონომიური გზით ოპტიმიზაციისთვის.
ხელოვნური ინტელექტი, მანქანური სწავლება და ავტომატიზაცია რეალურ დროში ქსელის მართვაში
ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების ქსელის ავტომატიზაციაში ინტეგრირება კორპორატიულ ინფრასტრუქტურას საშუალებას აძლევს გახდეს უფრო ჭკვიანი და ავტონომიური, რეალურ დროში შეცვალოს პარამეტრები მუშაობისა და უსაფრთხოების ოპტიმიზაციის მიზნით.
ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ქსელის ავტომატიზაცია დახვეწილობის ახალ დონეს აღწევს. ინტელექტუალური ალგორითმებით აღჭურვილ ქსელებს შეუძლიათ საკუთარი მუშაობის ოპტიმიზაცია, ხარვეზების პროგნოზირებადი გამოვლენა და უსაფრთხოების ავტომატურად გაძლიერება. ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები აანალიზებენ ტრაფიკის მონაცემების მოცულობას და დინამიურად არეგულირებენ კონფიგურაციებს ეფექტურობის მაქსიმიზაციის მიზნით, ადამიანის პირდაპირი ჩარევის გარეშე.
ეს ნიშნავს, მაგალითად, გამტარუნარიანობის, ტრაფიკის პრიორიტეტების ან ალტერნატიული მარშრუტების კალიბრაციას ქსელის პირობების მიხედვით, რაც უზრუნველყოფს მაღალ შესრულებას პიკის საათებშიც კი. ამავდროულად, ინტელექტუალურ სისტემებს შეუძლიათ პროაქტიულად ამოიცნონ გაუმართაობის ნიშნები - პაკეტების დაკარგვის ატიპიური ზრდა ან როუტერის ანომალიური ქცევა - და იმოქმედონ მანამ, სანამ პრობლემა მომხმარებლებზე იმოქმედებს, იქნება ეს აღჭურვილობის გადატვირთვით, ქსელის სეგმენტის იზოლირებით თუ დამხმარე ჯგუფების ზუსტი დიაგნოზის გაფრთხილებით.
უსაფრთხოება ასევე გაუმჯობესებულია შეყვანის/გამოყვანის და ინტელექტუალური ავტომატიზაციის საშუალებით. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები რეალურ დროში აკონტროლებენ კიბერ საფრთხეებს, ფილტრავენ მავნე ტრაფიკს და ავტომატურად იყენებენ შემამსუბუქებელ ზომებს საეჭვო ქცევის აღმოჩენისას.
პროგნოზები მიუთითებს, რომ 2026 წლისთვის კომპანიების სულ მცირე 30% ქსელის მართვის აქტივობების ნახევარზე მეტს ავტომატიზირებს - მნიშვნელოვანი ნახტომი 2023 წელს არსებულ 10%-ზე ნაკლებთან შედარებით. ეს პროგრესი ასახავს იმ აღქმას, რომ მხოლოდ ინტელექტუალური ავტომატიზაციის საშუალებით იქნება შესაძლებელი თანამედროვე ქსელების მზარდი სირთულის მართვა და ბიზნესის მოთხოვნების რეალურ დროში დაკმაყოფილება.
განხორციელების გამოწვევები
აშკარა სარგებლის მიუხედავად, ოპერატიული ინტელექტის მასშტაბური დანერგვა და შენარჩუნება მსხვილი კომპანიებისთვის მნიშვნელოვან გამოწვევებს წარმოადგენს. ერთ-ერთი მთავარი დაბრკოლება ტექნოლოგიური ხასიათისაა: მონაცემთა ინტეგრაციის ნაკლებობა მემკვიდრეობით მიღებულ სისტემებსა და ინსტრუმენტებს შორის. ბევრი ორგანიზაცია კვლავ იზოლირებულ მონაცემთა „სილოსებთან“ უმკლავდება, რაც ქსელური ოპერაციების ერთიანი ხედვის მიღებას ართულებს.
ჰეტეროგენული სისტემების ინტეგრაცია და მონაცემთა წყაროების გაერთიანება ოპერაციული ინტელექტისკენ მიმავალ გზაზე სავალდებულო ნაბიჯია. კიდევ ერთი აშკარა ბარიერი სპეციალიზებული მუშახელის დეფიციტია. ხელოვნური ინტელექტის, მანქანური სწავლებისა და ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებებს სჭირდებათ მოწინავე ტექნიკური უნარების მქონე პროფესიონალები - მონაცემთა მეცნიერებიდან, რომლებსაც შეუძლიათ პროგნოზირებადი მოდელების შექმნა, ქსელური ინჟინრებით დამთავრებული, რომლებსაც შეუძლიათ რთული ავტომატიზაციის პროგრამირება. ბაზრის შეფასებით, ბრაზილიაში კომპანიების სულ მცირე 73%-ს არ ჰყავს ხელოვნური ინტელექტის პროექტებისთვის განკუთვნილი გუნდები და დაახლოებით 30% ამ არარსებობას პირდაპირ მიაწერს ბაზარზე არსებული სპეციალისტების ნაკლებობას.
კიდევ ერთი ასპექტი, რომელიც მის განხორციელებას საკმაოდ რთულს ხდის, არის კორპორატიული გარემოს ჰეტეროგენულობა, რომელიც შეიძლება მოიცავდეს მრავალ ღრუბელს (საჯარო, კერძო, ჰიბრიდული), ნივთების ინტერნეტის (IoT) მოწყობილობების გავრცელებას, განაწილებულ აპლიკაციებს და მომხმარებლებს, რომლებიც სხვადასხვა ადგილიდან და ქსელიდან უკავშირდებიან (განსაკუთრებით დისტანციური და ჰიბრიდული სამუშაოს შემთხვევაში).
ამ ფრაგმენტულ გარემოში შემავალი/გამომავალი პლატფორმების ინტეგრირება მოითხოვს არა მხოლოდ თავსებად ინსტრუმენტებში ინვესტირებას, არამედ ფრთხილ არქიტექტურულ დაგეგმვას, რათა დააკავშიროთ მრავალფეროვანი მონაცემთა წყაროები და უზრუნველყოთ, რომ ანალიზები ასახავდეს ქსელის სრულ რეალობას.
ოპერატიული ინტელექტით განპირობებული მდგრადობა და ევოლუცია
ყოველივე ზემოთქმულის გათვალისწინებით, ცხადია, რომ ოპერატიული ინტელექტი არ არის მხოლოდ კიდევ ერთი ტექნოლოგიური ტენდენცია; ის კორპორატიული ქსელების მდგრადობისა და ევოლუციის აუცილებელ საყრდენად იქცა.
ბიზნეს გარემოში, სადაც მომსახურების შეფერხებამ შეიძლება მილიონობით ზარალი გამოიწვიოს და სადაც მოქნილობა და მომხმარებლის გამოცდილება კონკურენტული განმასხვავებელი ფაქტორებია, მონიტორინგის, სწავლისა და რეალურ დროში რეაგირების უნარი უდიდესი მნიშვნელობის სტრატეგიულ ფაქტორად იქცევა. რეალურ დროში ანალიტიკის, ავტომატიზაციისა და ხელოვნური ინტელექტის კოორდინირებული გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ თავიანთი ქსელური ოპერაციები ინტელექტისა და მდგრადობის ახალ დონეზე აიყვანონ.
ეს ინვესტიცია აძლიერებს ორგანიზაციის უწყვეტი ადაპტაციის უნარს: ბაზრის ახალი მოთხოვნების, 5G-ს მსგავსი მიღწევების ან მოულოდნელი მოვლენების წინაშე, ინტელექტუალურ ქსელს შეუძლია სწრაფად განვითარდეს და აღდგეს, ინოვაციების შენარჩუნებით და არა მისი შეფერხებით. საბოლოო ჯამში, ქსელებში ოპერაციული ინტელექტის ეპოქაში ნავიგაცია არა მხოლოდ ტექნიკური ეფექტურობის საკითხია, არამედ იმის უზრუნველყოფის, რომ კომპანიის ციფრული ინფრასტრუქტურა შეძლებდეს სწავლას, თვითგანვითარებას და ბიზნესის მომავლისკენ წარმართვას სიმტკიცითა და მოქნილობით.
