AIOps гарантирует выдающийся цифровой опыт с помощью безопасности сети
Распределённые рабочие силы и их приложения и сервисы серьёзно изменили стандарты корпоративных сетей. Множество подключений, включая частные облака, интернет, публичные облака, мультиоблачные и SaaS сети, чаще всего начинаются и заканчиваются за пределами классической корпоративной инфраструктуры. Эти сложные взаимосвязи создают новые уровни оперативной сложности для команд, обеспечивающих надёжную работу и качество услуг.
Для решения этой задачи необходима платформа безопасности сети, обеспечивающая комплексный обзор. Важно понимать о пользователях и их устройствах, местоположении и объектах подключения, а также о доступных сетях, сетевых услугах, многочисленных облаках, центрах обработки данных и приложениях (рисунок 1). Система, интегрирующая эти данные и применяющая ИИ и машинное обучение (AI/ML) для их анализа, может помочь в принятии решений, делая сетевые операции предсказуемыми и проактивными, вместо реактивных. По нашему отчёту о глобальных сетевых тенденциях за 2023 год, почти половина (47%) респондентов указали на приоритет внедрения прогнозной сетевой аналитики в ближайшие два года, в первую очередь для управления подключениями и цифровым взаимодействием удалённых сотрудников.
Решение прогнозной сетевой аналитики требует способности обрабатывать огромные объёмы сетевых данных в реальном времени и в больших масштабах. Непрерывный анализ данных о производительности и применение прогностического моделирования для предсказания сценариев и рекомендаций действий превращает прогнозирование в реальность. Прогнозная аналитика помогает командам избегать негативных последствий для удалённых сотрудников от приложений, обеспечивая оптимальный пользовательский опыт.
Прогнозная аналитика для SD-WAN и Интернет-ориентированных систем
Для программно-определяемых сетей (SD-WAN) платформа AIOps предлагает интеллектуальный анализ для прогнозирования производительности (рисунок 2). AIOps означает стратегическое использование ИИ, ML и машинного рассуждения (MR) для упрощения ИТ-процессов и оптимизации ИТ-ресурсов. Анализируя данные о производительности SD-WAN в реальном времени и применяя прогностические модели, AIOps предлагает рекомендации по выбору наилучшего маршрута для каждого запроса, исходя из типа приложения и доступных маршрутов.
Интеграция прогнозной аналитики в SD-WAN позволяет ИТ-командам улучшать динамическое соблюдение уровней обслуживания приложений благодаря интеллектуальной маршрутизации по альтернативным путям до возникновения сбоев.
Соединение данных о трафике из экосистемы компании, включая интернет-провайдеров, облачных провайдеров, SaaS-приложений и других внешних сервисов, усиливает системы прогнозирования и анализа. Операционные группы могут быстро выявлять, масштабировать и устранять проблемы с провайдерами, используя данные интернет-телеметрии. При возникновении сбоев можно определить первопричину и сообщить об этом поставщикам услуг для определения приоритетов исправлений или передачи их пирам и транзитным поставщикам.
Прогнозная аналитика в реальных условиях
Когда Insight Global — одна из ведущих американских рекрутинговых компаний — разрешила своим сотрудникам возвращение в офис, они использовали данные из WAN Insights компании ThousandEyes для оптимизации политик SD-WAN и непрерывного улучшения взаимодействия с приложениями. Внедрение этого решения улучшило видимость сетевых условий и маршрутизации, позволяя IT-команде Insight Global эффективно выявлять и предупреждать потенциальные проблемы до их влияния на бизнес.
Прогнозные и упреждающие операции - путь к будущему
Настало время перехода от реактивного управления к прогнозному с использованием сквозной видимости и аналитики на базе AI/ML. Это эра непрерывной автоматизации операций, анализа, диагностики проблем и обеспечения комфорта работы пользователей в разнообразных сетевых средах.
Мы убеждены в перспективности этого направления. Это ключевой элемент стратегии Cisco по обеспечению безопасности сетей и концепции Cisco Networking Cloud Vision — универсальной платформы для управления как локальными, так и облачными операционными моделями, обеспечивающей масштабирование ИТ в любых условиях.