在一个网络运营中心(NOC),获得大量的帮助台充满抱怨的用户的请求在一个大型分布式网络的每一个角落是一个可靠的方式来破坏每个人的一天。对于IT人员,目标不仅仅是保持网络正常运行,让它运行好吧。减速,无线问题,DHCP问题,DNS问题,VLAN配置和安全性和密码问题所有阻止用户完成他们的工作。然后没有人高兴。
随着网络的发展,他们倾向于变得更加复杂。和网络变得越复杂,越有可能有问题。今天,许多组织已经跨越——混合网络和远程环境除了SD-WAN与5克/ LTE无线湾网关,可以有能力约束。
试图管理和解决当今庞大的分布式网络有许多IT团队极点。更糟糕的是,这些技术和解决方案的IT职员通常用来跟踪网络可用性、性能和发展趋势往往跟不上了。在一个大型网络,因为有很多的解决方案产生如此多的信息,整理这一切是很困难的甚至是不可能的。
人工智能的救援
处理的数据量不断增加,利用更多的解决方案人工智能(AI)和机器学习(毫升)来简化和加速检测和响应之前网络挑战,理想情况下影响网络和用户。今天基于ai的管理工具的操作(AIOps)旨在最大化网络的可见性,改善响应时间异常,票体积减少主动修正这些网络问题。
将人工智能是一个伟大的开始工作,但许多AIOps解决方案不包括安全方程。网络和安全需要聚合的局域网,SD-WAN无线局域网和广域网使用平台,利用AIOps网关。通过结合网络安全网格体系结构AIOps,组织可以实现一定程度的自动检测和响应时,根本没有可行的网络和安全都是孤立的。融合网络和安全与网络安全网格平台提高了网络的可见性,从而降低响应时间异常,能够主动解决网络问题。使用人工智能和ML-driven预测建模,IT团队发生之前就可以解决问题。
而不是多个个人观点成小段的网络,通过融合网络和安全手段IT团队有一个共同的观点正在发生的事情在整个局域网,无线局域网,广域网方面。一切都可以使用一个操作系统监控和管理控制台,提供见解IT人员可以使用主动优化网络。
关键AIOps功能
并非所有AIOps解都是平等的,所以组织应该确保解决方案的选择包括这些功能:
- 整个网络的可视性。AIOps解决方案应包括一切,包括局域网(LAN)元素,广域网络(WAN)[包括逻辑实体,如SD-WAN和物理实体像WAN网关),和安全。避免覆盖的解决方案只有一个或两个领域,只有专注于一个单一的技术。
- 良好的性能和较低的开销。数据进入AIOps可以增加网络开销,所以重要的是要选择一个解决方案,不会导致一个主要性能的影响。
- 洞察趋势。AIOps解决方案应该包括与洞察使用模式的变化趋势分析,预测潜在问题。
- 简化操作和集成。从AIOps获得的价值,IT人员需要良好的反馈和可操作的智能与单一视图到网络。
将其转换操作
添加人工智能技术为网络操作有可能将其转换操作。当AIOps在网络和安全集成,它不仅可以识别问题,它可以提供推荐的决议。基于ML训练模型和检测可能的根源,它检查配置帮助预测失败。融合的网络和安全平台结合AIOps提供见解,给它的员工他们需要的信息做出改进,跨越整个网络。
找出FortiAIOps使用人工智能和ML提高可视性和IT操作分布式网络。