自动化代表可能是最明显的体现本杰明·富兰克林的传奇“时间就是金钱”的格言,人工智能(AI)借网络是一个相对容易看到短期利益给富兰克林的新的意义简单的短语。
网络自动化网络团队简化操作,降低配置错误。理所当然,更好的自动化通过人工智能将更容易预测和可靠的网络,看似可以加快时间,同时节省了很多钱。我们转向CIO专家网络的专业人士和行业分析师收集他们的意见AI-driven网络和技术可能如何改变网络团队的生活。
“我认为AI-driven网络看作一个可以提前准备灾难或违反通过获取并保存关键数据网络故障或网络事件之前,”斯科特说Schober (@ScottBVS伯克利),总裁/首席执行官Varitronics系统,公司”。当这是一个集成的网络的一部分,故障排除时间降低了网络团队提供改进的效率。
不过,像所有的人工智能,有必要搞什么是真实的什么是炒作,专家说。
炒作了AI技术往往推出解决所有问题,指出尼基快友邦保险首席转换菲律宾。“我不买到炒作,”她说。“然而,我完全同意,一个AI-driven网络有助于发现新的和从未见过的威胁。其最大的优点是,它能帮助我们基线网络随时了解正常行为来检测异常行为。”
简单的人工智能
亚历克斯Farr (@AlexFarr_IT)、克里斯蒂集团首席技术官、提供了一个相对各项解释如何上演:“AI-driven网络是由系统(s),学习和发展理解潜在的风险或问题,可能会影响您的网络。随着时间的推移,这些系统学习如何解决或预防这些问题的发生或提供信息导致的事件发生的一个问题。”
“这反过来创造了省时的网络团队的效率,”Farr仍在继续。”,而不是(团队)筛选事件日志或警报,AI-driven系统可以团队专注于特定的领域,进而加快故障排除,降低分辨率时代。”
网络的好处可能是一个领域,人工智能将最为明显。“虽然AI的力量对于提取复杂的业务洞察力是显而易见的,它的力量在网络分析工作流的微妙之处是更为有效的企业,”弗兰克说Cutitta (@fcutitta),首席执行官和创始人HealthTech决策实验室”。更重要的是能够使用AI和狙击枪来缓解选民的平凡的工作和他们的努力重定向到关键任务是竞争优势的一个主要因素的效率在一个劳动力人才短缺的时代。”
彼得·尼科尔(@PeterBNichol),首席技术官OROCA创新,指出“网络团队工作从埋在安装路由器,解决负载平衡器,调优QoS,执行维护,和热修复安全配置。是无尽的,吃力不讨好的工作。没人关心网络时;(但)时,这是一个灾难。”
想象,尼科尔问道:“如果你的网络工程师只有应对5%的紧急安全热补丁。自动化可以照顾所有请求的95%。这使网络工程师专注于增值活动,比如尝试新的网络工具或建模未来安全配置”。
已经出色的?
的确,网络可能会指出一个领域,人工智能现实可能太过与炒作,这是建立在过去几十年。
“人工智能发挥着日益增长的作用帮助创建网络团队的效率,”说,基兰Gilmurray (@KieranGilmurray),首席执行官在数字自动化和机器人技术有限。“例如,企业正越来越多地使用人工智能创造自主网络出现问题时,可以分析和自我修复。这有助于保证和提高业务网络,使得IT和业务团队可以专注于增值任务驱动业务向前。”
艾萨克Sacolick (@nyike总裁)StarCIO的作者数字开拓者指出,虽然eachorganization的运营模式不同于竞争对手,“业务需求对网络性能、安全性和可靠性是相似的。”
“网络团队知道他们的零容忍网络问题,但是一个静态或改变规则驱动的方法来管理它们不适合今天的高度动态的使用模式,“Sacolick补充道。“AI-driven网络结合监控、预测毫升建模和自动化,网络更有弹性的转变要求和威胁。”
呼应Sacolick的想法和驾驶更深,Ramprakash的Ramamoorthy做过AI与Zoho公司研究主任说,“AI-driven网络自治远远超过基本或传统遗留局域网和广域网系统和人工智能在维护中扮演着关键角色,萎靡不振的关于网络连接的问题。这使IT专业人员关注其他任务。”
“在一个AI-driven网络更容易预测事件发生之前,利用过去的财富的行为数据,“Ramamoorthy说。“停机是最大的开销网络团队和主动识别和减轻潜在的故障可能是一个改变游戏规则。即使在不可避免的中断的情况下,这将是更容易确定故障的根本原因通过查看过去的数据在一个AI-driven网络。”
别忘了安全
与人工智能供电异常检测、组织将在安全经验的效率,将凯利(说@willkelly),c用和产品营销经理集中在云计算和DevOps,“当AI步骤自动化某些网络管理和安全任务同时提高数据收集和报告可以节省时间AI-savvy网络团队在实施一个战略AI驱动的网络,”凯利说。
基本上AIOps的定义,艾米丽Gray-Fow (@Emily_Gray_Fow作家),B2B科技和工程内容,指出“是越来越重要的组成部分,任何企业网络。”
“收集数据和综合报告和建议在深度和规模现在可能可以把使用它领先于竞争对手的组织使用遗留网络监控系统,“Gray-Fow说。“添加到这个时间保存典型用户的旅程的每一步涉及人工智能和自动化,从最初的设置,通过建立新员工培训用户访问需求和监控使用情况和安全。”
更多的见解将人工智能到网络的时间和金钱方程,访问。