Представьте себе сеть, в которой искусственный интеллект — не просто инструмент, а активный участник, цифровой коллега, работающий вместе с инженерами-людьми, пишет на портале The New Stack Кристоф Пфистер, директор по продуктам компании Kentik.

Давайте посмотрим правде в глаза. Современная сеть — это монстр, сложный разросшийся организм, состоящий из облаков, дата-центров, SaaS-приложений, домашних офисов и, в зависимости от отраслевой принадлежности, заводов, офисов, розничных точек или филиалов. Добавьте сюда Интернет, который является основой для их соединения, а также постоянно растущие объем и скорость передачи данных, и станет ясно, что традиционные инструменты мониторинга сейчас сродни взгляду через замочную скважину на огромный ландшафт.

Они просто не видят общей картины, поэтому необходим новый подход, основанный на ИИ, меняющий правила игры и открывающий новую эру интеллектуальных сетей.

От реактивного к интеллектуальному: ИИ-революция

Привыкли просматривать сотни приборных панелей, пролистывать бесконечные журналы и расшифровывать загадочные предупреждения? Эти дни стремительно уходят в прошлое. Машинное обучение и генеративный ИИ (GenAI) превращают наблюдение за сетью из реактивной работы в проактивную науку.

Алгоритмы MО, обученные на огромных массивах данных обогащенной, учитывающей контекст сетевой телеметрии, теперь могут обнаруживать аномалии в режиме реального времени, прогнозировать потенциальные сбои, предвидеть превышение расходов и даже выявлять неуловимые снижения производительности, которые в противном случае остались бы незамеченными. Представьте себе ИИ, который может предсказать всплеск вредоносного трафика на основе исторических закономерностей и автоматически запустить меры по блокированию атаки и предотвращению сбоев. Это наглядный пример возможностей наблюдаемости, управляемой ИИ, и это возможно уже сегодня.

Но роль ИИ не ограничивается подсчетом цифр. GenAI революционизирует способы взаимодействия с сетевыми данными. Интерфейсы на естественном языке позволяют инженерам задавать такие вопросы, как: «Что вызывает задержку в этом регионе?», и получать лаконичные содержательные ответы.

Современные решения идут дальше, предлагая доступный, дополненный ИИ пользовательский опыт с глубоким сетевым контекстом. Используя технологии MО и GenAI, а также обширные и уникально обогащенные данные, можно получать инсайты о поведении сети, выявлять аномалии, указывать вероятные причины и предлагать действенные рекомендации по оптимизации затрат и производительности.

Агентный ИИ выходит на первый план

Но настоящая революция еще впереди. Представьте себе сеть, в которой ИИ — не просто инструмент, а активный участник, цифровой коллега, работающий вместе с инженерами-людьми. Это и есть обещание агентного ИИ.

Это не обычные алгоритмы ИИ. Агентные системы ИИ обладают определенной степенью автономности, позволяющей им принимать решения и совершать действия в определенных рамках. Представьте их себе в виде цифровых сетевых инженеров, которые поначалу помогают выполнять базовые задачи, но постоянно учатся и развиваются, что позволяет им справляться с рутинными заданиями, устранять фундаментальные проблемы или оптимизировать конфигурации сети.

Например, агентный ИИ, заметив асимметричную маршрутизацию в облачной среде (которая может привести к лишним затратам), может инициировать (или рекомендовать человеку для окончательного утверждения) изменение конфигурации, создав соответствующий маршрут в облачной учетной записи, чтобы использовать существующие пиринги VPC для снижения затрат и повышения производительности.

Эффективность, масштабируемость и интеллектуальность

Преимущества интеллектуальной сети, основанной на ИИ, заключаются в следующем:

  • Проактивные инсайты. Обнаружение аномалий до того, как они повлияют на пользователей, предотвращение дорогостоящих простоев, рекомендации по быстрому устранению последствий и обеспечение бесперебойной работы пользователей.
  • Повышенная эффективность. Сокращение ручного труда, позволяющее инженерам сосредоточиться на стратегических инициативах.
  • Улучшенная масштабируемость. Вы можете без труда обрабатывать постоянно растущий объем сетевых данных, упрощая управление сложными гибридными и мультиоблачными развертываниями.
  • Оперативная аналитика. Целостное представление о состоянии сети позволяет принимать решения на основе данных для планирования мощностей, оптимизации затрат и производительности.

Сценарии использования: от устранения неполадок до автономной оптимизации

Области применения ИИ в сетевой наблюдаемости обширны и разнообразны:

  • Анализ коренных причин. Определение источника проблем в сети, сопоставление событий и метрик для выявления первопричины.
  • Предиктивная аналитика. Предвидение потенциальных проблем на основе исторических тенденций и заблаговременное принятие мер по их смягчению.
  • Оптимизация затрат и производительности. Выявление узких мест и оптимизация потоков трафика для обеспечения оптимальной производительности приложений и минимизации затрат.
  • Повышение безопасности. Обнаружение и реагирование на угрозы безопасности в режиме реального времени, защита критически важной инфраструктуры от атак.

С появлением агентного ИИ эти сценарии использования расширяются еще больше. Представьте себе, как агенты ИИ сотрудничают с инженерами-людьми, избавляя их от рутинной работы и позволяя людям сосредоточить свое внимание и творческий потенциал на главном.

Навигация по ландшафту ИИ

Хотя потенциал ИИ огромен, существуют и проблемы, которые необходимо решать:

  • Качество данных. Агенты и алгоритмы ИИ хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Обеспечение точности и полноты данных имеет решающее значение. Валидация — необходимая часть систем агентного ИИ.
  • Объяснимость. Понимание того, как модели ИИ приходят к своим выводам, необходимо для укрепления доверия и обеспечения ответственного использования.
  • Этические соображения. Поскольку агенты ИИ со временем становятся все более автономными, важно установить четкие правила и обеспечить их работу в определенных границах.

Решение этих проблем на этапе проектирования и разработки ИИ-инициатив имеет первостепенное значение.

Будущее: интеллектуальные сети

Будущее за интеллектуальными сетями, основанными на ИИ. В конечном итоге они смогут самовосстанавливаться, самооптимизироваться и адаптироваться к изменяющимся условиям без вмешательства человека. В ближайшей перспективе агентный ИИ, олицетворяемый цифровыми сетевыми инженерами, станет неотъемлемой частью сетевых операций, сотрудничая с инженерами-людьми для создания более эффективной, надежной и безопасной сетевой инфраструктуры. Это, в свою очередь, проложит путь к новой захватывающей эре цифровых инноваций.