На телеканалах США недавно появился рекламный ролик IBM Watson, в котором таинственный куб обнаруживает и автоматически ликвидирует тысячи угроз ИТ-безопасности. У видевших это сетевых инженеров легко могла пробежать в голове мысль, что роботы могут отнять у них работу. Исключить полностью это нельзя, но вопрос стоит гораздо шире.
Известно, что сетевикам и ИТ-персоналу приходится выполнять массу ручных задач и вводить множество консольных команд, что отвлекает время и силы от более крупных проблем. Поэтому естественно, что чем больше такой работы возьмет на себя машина, тем лучше. С другой стороны, люди не всегда могут моментально переключаться на новую работу, как рассчитывают некоторые поборники автоматизации. Перспективы грядущей автоматизации обязывают сетевых инженеров адаптироваться к переменам и осваивать новые навыки. В заметке портала eWeek, использующей материалы блога Майкла Бушонга, вице-президента Juniper Networks по корпоративному маркетингу, очерчиваются факторы, позволяющие айтишникам приспосабливаться к автоматизированному будущему.
Специалисты будут нужны всегда. Вооружившись планом автоматизации, компании постепенно поймут, что он их ведет от систем, управляемых устройствами, к системам, управляемым архитектурой, и, наконец, к системам, управляемым операциями. Несмотря на эти перемены, нужно по-прежнему иметь специалистов, в частности, сетевых инженеров, разбирающихся в протоколах и умеющих при необходимости устранять неполадки. Всегда кто-то из персонала должен будет знать, как функционируют коммутаторы и маршрутизаторы.
Автоматизация создаст собственную категорию рабочих мест. По оценкам McKinsey Research, искусственный интеллект (ИИ) и автоматизация в реальности помогут создать в мировом масштабе от 20 до 50 млн. новых рабочих мест как для внутреннего ИТ-персонала предприятий, так и для сторонних технических консультантов. У организаций появится нужда в новой породе специалистов, умеющих управлять автоматизацией, чтобы извлекать ее потенциал. Скоро сформируется новая категория работников ИТ, хорошо знающих инфраструктуру, но особенно разбирающихся в приложениях машинного обучения и ИИ. В более крупных организациях даже может появиться пост директора по вопросам ИИ или другого управленца верхнего эшелона, руководящего использованием ИИ и реализацией соответствующих стратегий автоматизации в приложении к существующим продуктам.
Кадры будут не заменяться, а переобучаться. В новом исследовании, представленном на Всемирном экономическом форуме 2018, утверждается, что 95% работников, на функции которых повлияет автоматизация, смогут найти достойную и даже более высокооплачиваемую работу при условии адекватного переобучения. Поскольку вычислительные инфраструктуры в облачную эру становятся более гибкими, маневренными и автоматизированными, компаниям по-прежнему будет нужен управляющий этими инфраструктурами квалифицированный ИТ-персонал. Можно рассчитывать, что компании увеличат свои инвестиции в образование и переобучение имеющегося у них персонала в направлении лучшего понимания гетерогенных сред, лучшего использования интегрированных средств и организации автоматизированных рабочих процессов. Сюда, в частности, может входить и обучение персонала разным языкам кодирования для свободного использования DevOps, которое часто требует написания новых автоматизирующих скриптов.
Автоматизация улучшает кооперацию. Автоматизация бывает особенно полезна на стыке двух вещей: двух людей, двух систем, двух организаций. Например, для подключения сервера необходима координация между персоналами обслуживания серверов и сетей. Реальные операции по сетевой настройке сервера не так уж сложны, однако важнее и труднее скоординировать усилия групп специалистов и тщательно оценить намечаемые изменения. Автоматизация этого процесса снимет часть координационных трудностей и высвободит время персонала на более стратегические задачи. Как раз в этом и состоит главный выигрыш.
Предотвращение отказов систем требует участия человека. Отказы сервиса AWS S3 научили нас тому, что и облако, и автоматизация не освобождают нас от ответственности за прочный архитектурный дизайн. Это дело человека. Автоматизировав то, что легко дается в руки, вы не избавитесь от последствий более глубоких проблем. Машины хороши в отыскании вещей, которые соответствуют определенным моделям, но что будет в случае, когда такой модели нет? Суть дела зачастую состоит в контексте, и это надо непременно учитывать.
Автоматизированными операциями в облаке должны управлять люди. Чтобы облачные системы работали как хорошо смазанная машина, компаниям не обойтись без рук человека. Хотя еще есть организации, не использующие облака, в ближайшие годы им, как показывают опросы, все же придется для роста маневренности бизнеса перенести ряд рабочих нагрузок в облако. Создание автоматизированных процессов, упрощающих загрузку и распределение задач в облаке, потребует персонала с глубоким пониманием целей бизнеса и долгосрочных приоритетов его развития, а автоматизация поможет ему постоянно держать в поле зрения конечные результаты.
IoT потребует новых забот по приоритизации сетевого трафика. Миллиарды устройств Интернета вещей (IoT) потребуют дополнительной автоматизации сетей, чтобы управлять политиками и быстро устранять неисправности. По прогнозам Gartner, к 2020 г. во всем мире будет работать 20,4 млрд. IoT-устройств. При их бездумном подключении они будут забивать сети шумами низкоприоритетного трафика. В результате на плечи ИТ-специалистов лягут критически важные задачи по настройке алгоритмов правильного разделения приоритетов для нормального функционирования сетей.
В новую эру простоты продолжатся инновации и рождение новых рабочих мест. ИИ и автоматизация обещают значительно уменьшить сложности обращения с компьютерными системами, особенно при активном использовании облаков. Однако людям по-прежнему будут нужны инновации и понимание работы систем, и им придется принимать окончательные решения о том, как должны действовать новые инструменты и приложения. Хотя это подразумевает, что ИТ-профессионалам придется осваивать новые навыки, накопленные ими знания и умение на годы вперед будут оставаться ценным багажом.
Беззаботной жизни не предвидится. Чтобы все работало как надо, критически важным аспектом автоматизации останется мониторинг. И нам по-прежнему будут нужны архитекторы инфраструктуры, одна из задач которых будет состоять в том, чтобы к запускаемым рабочим нагрузкам были подключены все требуемые массивы данных. ИТ — сложная вещь, хотя новые инструменты и обещают нам помочь. Пока это не стало реальностью, организациям нужны люди, умеющие понимать данные и вписывать их в контекст стоящих задач, ибо программирование не уменьшает сложность нашего слишком сложного мира, а лишь автоматизирует обработку ошибок.