AIOps如何支持下一代网络

网络环境需要新的自动化和智能水平，这远远超过手动IT能力。运营数据的数量和速度超出网络团队提供监督和维护的能力范围。

然而，这种海量数据，结合分析和机器学习（ML），对于实现AIOps至关重要，AIOps是企业确保高性能IT服务的前沿方法。AI网络是AIOps的子集，确保实时网络监控和主动补救，同时降低复杂性，并提高整体网络性能。

本文探讨了AIOps如何支持过渡到下一代网络。

现代网络所必需的AIOps

网络基础设施正在从整体基础设施和遗留网络转变为具有先进技术的分布式架构。微服务（松散耦合和独立的组件）可提供低延迟和快速可扩展性，以支持现代应用程序和数字服务。

然而，由于这些创新技术使管理变得更加复杂，因此，在这些下一代网络中保持一致的性能更加困难。以下是使网络管理复杂化的技术示例：

这就是AIOps发挥作用的地方。AIOps是一个平台，它使用机器学习算法处理大量非结构化信息。AIOps功能使IT团队能够完成以下任务：

AI网络专注于自动化基础设施的网络方面。它可重点扩展这些功能，以改善网络功能，同时减轻IT负担。此外，作为AIOps的核心组件，AI网络可以实现快速的可扩展性，降低复杂性，并提高网络敏捷性。

AIOps是一种增强IT运营和支持业务战略的方法。管理员可以使用AIOps跨多个基础设施（包括公司、公共和第三方网络）自动监控应用程序和服务，而不是被动的手动IT响应。

我们很难忽视通过AIOps获得的主动补救的优势。网络漏洞每年都在增加，这给企业带来挑战，他们急需加强网络安全。通过分析历史数据，并使用ML，AIOps可以帮助网络团队识别可疑的网络活动，并使用预测性见解来减少网络延迟，确保快速恢复。

然而，数据质量问题对有效的AIOps平台构成重大挑战。AIOps需要足够的数据来分析、预测和修复问题，数据质量问题可能会影响AIOps的可靠性，包括提供不准确的分析或误导性结论。这些问题在数据挖掘期间尤为明显，这是指工具从系统中提取见解和信息的过程。

拥有AIOps平台的企业收集和分析不同类型的遥测数据，包括以下内容：

当团队正确分析这些数据，他们就可以改善网络监控和可观察性，以确保所有本地和外部网络都能高效运行。

例如，AIOps将ML算法应用于所有收集的数据，以区分小事件和重大事件，过滤掉无关的事件。这减少了 IT 团队经常收到的不必要的警报数量，这有助于他们专注于重要问题。AIOps使管理员能够分析网络性能，并根据需要确定故障排除和补救的后续步骤。

当网络团队有能力通过AIOps管理复杂的企业网络，他们就可以实现基础设施现代化，并部署新技术。

这些技术通常构成下一代网络，包括以下内容：

SD-WAN和安全访问服务边缘。SD-WAN和SASE将分布式用户连接到公司网络，并为他们提供对其资源的访问权限。随着远程和混合工作在企业网络中变成常态，这一点尤为重要。对于使网络管理员能够管理大量数据、监控安全性并解决这些平台内的网络问题，AIOps至关重要。
下一代Wi-Fi标准。随着较新版本的Wi-Fi（如Wi-Fi 7）在企业中获得动力，企业可以从使用AIOps中受益，以支持新的连接选项提供的高级和复杂功能。
私有5G。私有5G网络由商业网络拥有、运营和管理。对私人5G感兴趣的企业需要比传统的公共5G网络增强能力，以更好地控制并提供私人5G基础设施的安全连接。AIOps通过主动管理网络的能力，使企业能够以较低的复杂性实施私有5G。