Са убрзаним напретком дигитализације и експоненцијалним растом корпоративних података, мреже су престале да буду само техничка инфраструктура и постале су витални центри за пословање и стратегију бразилских компанија. Недавни подаци компаније Gartner указују да ће до 2027. године више од 70% великих организација у Бразилу директно зависити од оперативне интелигенције примењене на мреже како би одржале своју конкурентску предност и оперативну безбедност.
У овом контексту, интелигентна употреба аутоматизације, машинског учења и аналитике у реалном времену постаје не само предност већ и стратешки захтев за компаније које теже отпорности, агилности и одрживом расту. Овај покрет отвара пут ери оперативне интелигенције (ОИ) – сценарију у којем се одлуке и прилагођавања дешавају у реалном времену, вођени свеобухватним подацима и интелигентном аутоматизацијом унутар корпоративних мрежа.
Оперативна обавештајна служба: одлуке у реалном времену
Првобитно примењен на ИТ сферу – праћење метрика за сервере, мрежни саобраћај, апликације и безбедност – концепт IO-а сада се протеже на практично сваку оперативну активност компаније, захваљујући ширењу сензора, повезаних уређаја и разноврсних извора података.
Главна предност ове интелигенције у реалном времену је брзина реаговања: проблеми и могућности могу се решити чим се појаве – или чак предвидети, као у случају предиктивног одржавања. Другим речима, уместо да реагују на мрежне инциденте тек након што утичу на кориснике или операције, компаније почињу да делују превентивно и на начин заснован на подацима.
Овај приступ смањује време застоја, побољшава корисничко искуство и спречава оперативне губитке. На пример, у корпоративној мрежи вођеној I/O операцијама, изненадни скок латенције на критичној вези може генерисати тренутно упозорење, па чак и покренути аутоматска подешавања рутирања пре него што постане већи проблем. Слично томе, аномални обрасци коришћења могу се континуирано откривати – што указује на потребу за додатним капацитетом или потенцијалне безбедносне претње – што омогућава тренутне корективне мере.
Овај концепт је у складу са оним што ИТ тржиште назива AIOps (Вештачка интелигенција за ИТ операције), интегришући вештачку интелигенцију и аутоматизацију како би се оптимизовале ИТ и мрежне операције на интегрисан и аутономан начин.
Вештачка интелигенција, машинско учење и аутоматизација у управљању мрежама у реалном времену.
Интеграција вештачке интелигенције и машинског учења у аутоматизацију мреже омогућава корпоративној инфраструктури да постане паметнија и аутономнија, подешавајући параметре у реалном времену како би се оптимизовале перформансе и безбедност.
Са вештачком интелигенцијом, аутоматизација мреже достиже нови ниво софистицираности. Мреже опремљене интелигентним алгоритмима могу оптимизовати сопствене перформансе, предиктивно откривати грешке и аутоматски јачати безбедност. Алати вештачке интелигенције анализирају количину података о саобраћају и динамички прилагођавају конфигурације како би максимизирали ефикасност, без потребе за директном људском интервенцијом.
То значи, на пример, калибрацију пропусног опсега, приоритета саобраћаја или алтернативних рута у складу са условима мреже, обезбеђујући високе перформансе чак и током шпица. Истовремено, интелигентни системи могу проактивно да идентификују знаке квара – атипично повећање губитка пакета или аномално понашање рутера – и да реагују пре него што проблем утиче на кориснике, било поновним покретањем опреме, изолацијом сегмента мреже или упозоравањем тимова за подршку са тачном дијагнозом.
Безбедност је такође побољшана I/O операцијама и интелигентном аутоматизацијом. Решења заснована на вештачкој интелигенцији прате сајбер претње у реалном времену, филтрирају злонамерни саобраћај и аутоматски примењују мере ублажавања када открију сумњиво понашање.
Пројекције указују да ће до 2026. године најмање 30% компанија аутоматизовати више од половине својих активности управљања мрежом – што је значајан скок у поређењу са мање од 10% који су то учинили 2023. године. Овај напредак одражава перцепцију да ће само уз интелигентну аутоматизацију бити могуће управљати све већом сложеношћу модерних мрежа и задовољити пословне захтеве у реалном времену.
Изазови у имплементацији
Упркос јасним предностима, имплементација и одржавање оперативне интелигенције у великим размерама представља значајне изазове за велике компаније. Једна од главних препрека је технолошке природе: недостатак интеграције података између застарелих система и алата. Многе организације се и даље баве изолованим „силосима“ података, што отежава добијање јединственог погледа на мрежне операције.
Интеграција хетерогених система и обједињавање извора података је обавезан корак на путу ка оперативној интелигенцији. Још једна очигледна препрека је недостатак специјализоване радне снаге. Решења за вештачку интелигенцију, машинско учење и аутоматизацију захтевају стручњаке са напредним техничким вештинама – од научника података способних да креирају предиктивне моделе до мрежних инжењера способних да програмирају сложене аутоматизације. Према проценама тржишта, најмање 73% компанија у Бразилу нема тимове посвећене пројектима вештачке интелигенције, а око 30% ово одсуство директно приписује недостатку стручњака доступних на тржишту.
Још један аспект који чини његову имплементацију прилично сложеном је хетерогеност корпоративних окружења, која могу укључивати вишеструке облаке (јавне, приватне, хибридне), ширење уређаја Интернета ствари (IoT), дистрибуиране апликације и кориснике који се повезују са различитих локација и мрежа (посебно код удаљеног и хибридног рада).
Интеграција И/О платформи у ово фрагментирано окружење захтева не само улагање у компатибилне алате, већ и пажљиво архитектонско планирање како би се повезали различити извори података и осигурало да анализе одражавају пуну стварност мреже.
Отпорност и еволуција вођене оперативном интелигенцијом.
С обзиром на све ово, јасно је да оперативна интелигенција није само још један технолошки тренд; она је постала суштински стуб за отпорност и еволуцију корпоративних мрежа.
У пословном окружењу где прекиди услуга могу генерисати губитке у милионима, а где су агилност и корисничко искуство конкурентски фактори, способност праћења, учења и реаговања у реалном времену појављује се као стратешки фактор од великог значаја. Усвајањем аналитике у реалном времену, аутоматизације и вештачке интелигенције на координисан начин, компаније могу подићи своје мрежне операције на нови ниво интелигенције и отпорности.
Ова инвестиција јача капацитет организације за континуирано прилагођавање: суочена са новим захтевима тржишта, напретком попут 5G или неочекиваним догађајима, интелигентна мрежа може брзо да се развија и опоравља, одржавајући иновације уместо да их омета. У крајњој линији, сналажење у ери оперативне интелигенције у мрежама није само питање техничке ефикасности, већ и осигуравања да је дигитална инфраструктура компаније способна да учи, јача себе и води пословање ка будућности са робусношћу и агилношћу.
