วิธีรับมือกับยุคของปัญญาปฏิบัติการในเครือข่าย

ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลและการเติบโตแบบก้าวกระโดดของข้อมูลองค์กรเครือข่ายจึงไม่ได้เป็นเพียงโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคอีกต่อไปที่จะกลายเป็นศูนย์กลางสําคัญของการดําเนินงานและกลยุทธ์ของ บริษัท ในบราซิลข้อมูลล่าสุดจากการ์ทเนอร์ระบุว่าภายในปี 2570 มากกว่า 70% ขององค์กรขนาดใหญ่ในบราซิลจะขึ้นอยู่กับข่าวกรองการปฏิบัติงานที่ใช้กับเครือข่ายโดยตรงเพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันและความปลอดภัยในการปฏิบัติงาน

ในบริบทนี้ การใช้ระบบอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์อย่างชาญฉลาดไม่เพียงแต่สร้างความแตกต่างเท่านั้น แต่ยังเป็นข้อกําหนดเชิงกลยุทธ์สําหรับบริษัทที่แสวงหาความยืดหยุ่น ความคล่องตัว และการเติบโตที่ยั่งยืน และการเคลื่อนไหวนี้ปูทางไปสู่ยุคของ Operational Intelligence (IO) (OI) เป็นสถานการณ์ที่มีการตัดสินใจและการปรับเปลี่ยนเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ โดยได้รับคําแนะนําจากข้อมูลที่ครอบคลุมและระบบอัตโนมัติอัจฉริยะภายในเครือข่ายองค์กร

Operational Intelligence: การตัดสินใจแบบเรียลไทม์

เดิมทีนําไปใช้กับขอบเขตไอทีและการวัดเซิร์ฟเวอร์การติดตาม การรับส่งข้อมูลเครือข่าย แอปพลิเคชัน และความปลอดภัย OE แนวคิด IO ในปัจจุบันขยายไปถึงกิจกรรมการปฏิบัติงานแทบทุกประเภทของบริษัท เนื่องจากการแพร่กระจายของเซ็นเซอร์ อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ และแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย

ประโยชน์หลักของข่าวกรองแบบเรียลไทม์นี้คือความคล่องตัวในการตอบสนอง: ปัญหาและโอกาสสามารถแก้ไขได้ในขณะที่แน่นอนที่เกิดขึ้น DO หรือแม้แต่คาดการณ์ไว้เช่นในกรณีของการบํารุงรักษาเชิงคาดการณ์ นั่นคือแทนที่จะตอบสนองต่อเหตุการณ์เครือข่ายหลังจากที่ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้หรือการดําเนินงานเท่านั้น บริษัทต่างๆ เริ่มดําเนินการในลักษณะเชิงป้องกันและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ท่าทางนี้จะลดเวลาหยุดทํางานปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และหลีกเลี่ยงการสูญเสียการดําเนินงาน ตัวอย่างเช่นในเครือข่ายองค์กรที่แนะนํา IO การพุ่งขึ้นของความหน่วงอย่างกะทันหันที่ลิงก์ที่สําคัญสามารถสร้างการแจ้งเตือนได้ทันทีและแม้กระทั่งการเรียกใช้การปรับเส้นทางอัตโนมัติก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ ในทํานองเดียวกันรูปแบบการใช้งานที่ผิดปกติสามารถตรวจพบได้อย่างต่อเนื่องซึ่งบ่งชี้ถึงความต้องการความจุพิเศษหรือภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นทําให้สามารถดําเนินการแก้ไขได้ทันที

แนวคิดนี้สอดคล้องกับสิ่งที่ตลาดไอทีเรียกว่า AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สําหรับการดําเนินงานด้านไอที) โดยบูรณาการ AI และระบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงานและเครือข่ายด้านไอทีในลักษณะบูรณาการและเป็นอิสระ

AI การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติในการจัดการเครือข่ายแบบเรียลไทม์

การบูรณาการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับระบบอัตโนมัติของเครือข่ายช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานขององค์กรมีความชาญฉลาดและเป็นอิสระมากขึ้น โดยปรับพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัย

ด้วย AI ระบบอัตโนมัติของเครือข่ายจะก้าวไปสู่ระดับใหม่ของความซับซ้อน เครือข่ายที่ติดตั้งอัลกอริธึมอัจฉริยะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของตนเองตรวจจับความล้มเหลวได้อย่างคาดการณ์และเสริมความปลอดภัยด้วยวิธีอัตโนมัติ เครื่องมือ AI วิเคราะห์ปริมาณข้อมูลการจราจรและปรับการตั้งค่าแบบไดนามิกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่จําเป็นต้องแทรกแซงจากมนุษย์โดยตรง

ซึ่งหมายความว่าตัวอย่างเช่นการปรับเทียบแบนด์วิดท์ลําดับความสําคัญของการจราจรหรือเส้นทางทางเลือกตามเงื่อนไขของเครือข่ายทําให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพสูงแม้ในช่วงเวลาเร่งด่วน ในเวลาเดียวกันระบบอัจฉริยะสามารถระบุสัญญาณเริ่มต้นของความล้มเหลว 'การเพิ่มขึ้นที่ผิดปกติของการสูญเสียแพ็กเก็ตหรือพฤติกรรมที่ผิดปกติในเราเตอร์ & ดําเนินการก่อนที่ปัญหาจะส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ไม่ว่าจะโดยการรีสตาร์ทชิ้นส่วนของอุปกรณ์แยกส่วนของเครือข่ายหรือแจ้งเตือนทีมสนับสนุนด้วยการวินิจฉัยที่ถูกต้อง

ความปลอดภัยยังถูกขยายโดย IO และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ โซลูชัน AI ตรวจสอบภัยคุกคามทางไซเบอร์แบบเรียลไทม์กรองการรับส่งข้อมูลที่เป็นอันตรายและใช้มาตรการบรรเทาผลกระทบโดยอัตโนมัติเมื่อตรวจพบพฤติกรรมที่น่าสงสัย

การคาดการณ์ระบุว่าภายในปี 2569 บริษัทอย่างน้อย 30% จะทําให้กิจกรรมการจัดการเครือข่ายมากกว่าครึ่งหนึ่งเป็นไปโดยอัตโนมัติ ^ การก้าวกระโดดอย่างมากจากน้อยกว่า 10% ที่ทําได้ในปี 2566 ความก้าวหน้านี้สะท้อนให้เห็นถึงการรับรู้ว่ามีเพียงระบบอัตโนมัติอัจฉริยะเท่านั้นจึงจะสามารถจัดการระดับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของเครือข่ายสมัยใหม่และตอบสนองความต้องการของธุรกิจแบบเรียลไทม์

ความท้าทายในการดําเนินการ

แม้จะมีประโยชน์ที่ชัดเจนการดําเนินการและการรักษาข่าวกรองการดําเนินงานขนาดใหญ่ก่อให้เกิดความท้าทายที่สําคัญสําหรับองค์กรขนาดใหญ่ หนึ่งในอุปสรรคสําคัญคือเทคโนโลยีในธรรมชาติ: การขาดการรวมข้อมูลระหว่างระบบเดิมและเครื่องมือ หลายองค์กรยังคงจัดการกับ "silos" ของข้อมูลที่แยกซึ่งทําให้ยากที่จะได้รับมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของการดําเนินงานเครือข่าย

การรวมระบบที่ต่างกันและการรวมแหล่งข้อมูลเป็นขั้นตอนบังคับในการเดินทางของข่าวกรองการดําเนินงาน อุปสรรคที่ชัดเจนอีกประการหนึ่งคือการขาดแคลนแรงงานเฉพาะทาง โซลูชัน AI, การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะทางเทคนิคขั้นสูง IETE นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ให้กับวิศวกรเครือข่ายที่สามารถตั้งโปรแกรมระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนได้ ตามการประมาณการของตลาด บริษัท อย่างน้อย 73% ในบราซิลไม่มีทีมงานที่ทุ่มเทให้กับโครงการ AI และประมาณ 30% ระบุว่าการขาดหายไปนี้โดยตรงจากการขาดผู้เชี่ยวชาญที่มีอยู่ในตลาด

อีกแง่มุมหนึ่งที่ทําให้การใช้งานค่อนข้างซับซ้อนคือความหลากหลายของสภาพแวดล้อมองค์กร ซึ่งอาจรวมถึงคลาวด์หลายระบบ (สาธารณะ ส่วนตัว ไฮบริด) การแพร่กระจายของอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) แอปพลิเคชันแบบกระจาย และผู้ใช้ที่เชื่อมต่อจากสถานที่และเครือข่ายหลายแห่ง (โดยเฉพาะงานระยะไกลและงานไฮบริด)

การรวมแพลตฟอร์ม IO เข้ากับสภาพแวดล้อมที่กระจัดกระจายนี้ไม่เพียงแต่ต้องลงทุนในเครื่องมือที่เข้ากันได้เท่านั้น แต่ยังต้องวางแผนสถาปัตยกรรมอย่างรอบคอบเพื่อเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย และรับประกันว่าการวิเคราะห์จะสะท้อนถึงความเป็นจริงทั้งหมดของเครือข่าย

ความยืดหยุ่นและวิวัฒนาการที่ขับเคลื่อนโดยความฉลาดในการปฏิบัติงาน

จากทั้งหมดนี้ เป็นที่ชัดเจนว่าความฉลาดในการปฏิบัติงานไม่ได้เป็นเพียงแนวโน้มทางเทคโนโลยีอีกประการหนึ่งเท่านั้น มันได้กลายเป็นเสาหลักสําคัญสําหรับความยืดหยุ่นและวิวัฒนาการของเครือข่ายองค์กร

ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่การหยุดชะงักของบริการสามารถสร้างความสูญเสียให้กับเศรษฐีได้ และในกรณีที่ความคล่องตัวและประสบการณ์ของลูกค้าเป็นตัวสร้างความแตกต่างทางการแข่งขัน ความสามารถในการตรวจสอบ เรียนรู้ และตอบสนองแบบเรียลไทม์กลายเป็นปัจจัยเชิงกลยุทธ์ที่สําคัญ โดยการนําการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ระบบอัตโนมัติ และ AI มาใช้ ในลักษณะที่มีการประสานงาน บริษัทต่างๆ สามารถยกระดับการดําเนินงานเครือข่ายของตนไปสู่ระดับใหม่ของความฉลาดและความยืดหยุ่น

นี่คือการลงทุนที่ตอกย้ําความสามารถขององค์กรในการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง: เมื่อเผชิญกับความต้องการของตลาดใหม่ความก้าวหน้าเช่น 5G หรือเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดเครือข่ายอัจฉริยะสามารถพัฒนาและสร้างใหม่ได้อย่างรวดเร็วรักษานวัตกรรมแทนที่จะชะลอตัวลง ในที่สุดการรับมือกับยุคของปัญญาการดําเนินงานในเครือข่ายไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของประสิทธิภาพทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังทําให้มั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของ บริษัท สามารถเรียนรู้เสริมความแข็งแกร่งและแนะนําธุรกิจไปสู่อนาคตด้วยความแข็งแกร่งและความคล่องตัว