Cam 4 ar daith i'r Rhwydwaith Gyrru Hunan -: â chymorth

Ar y pwynt hwn yn ein taith i'r Rhwydwaith Gyrru Hunan, rydym wedi ymdrin â data-sylfaen rhwydwaith brodorol AI-ac wedi archwilio sut mae'n cael ei brosesu yn y cwmwl a'i drosi'n fewnwelediadau ac argymhellion trwy Ddisgwyliadau Lefel Gwasanaeth (SLEs) a dosbarthwyr. Nawr, rydym yn symud i gymorth AI, lle mae AI yn dechrau chwarae rhan fwy gweithredol mewn gweithrediadau rhwydwaith trwy ddarparu argymhellion wedi'u cefnogi gan ddata i'w datrys a, phan ganiateir, cymryd camau awtomataidd i ddatrys problemau.

Mae'r newid hwn yn adlewyrchu tueddiad diwydiant ehangach-hyder cynyddol yng ngallu AI i reoli amgylcheddau cynyddol gymhleth. Yn ôl IDC Research, mae'n well gan bron i hanner y sefydliadau a arolygwyd lwyfannau rheoli rhwydwaith wedi'u pweru gan AI sy'n pennu ac yn gweithredu camau ar gyfer adfer ac optimeiddio problemau.

Gwerth strategol AI â chymorth

Mae gweithredoedd AI â chymorth yn symleiddio gweithrediadau rhwydwaith, yn lleihau'r llwyth gwaith llaw ar dimau TG, ac yn cyflymu amseroedd datrys, gan sicrhau perfformiad rhwydwaith eithriadol i ddefnyddwyr terfynol wrth ryddhau TG i ganolbwyntio ar fentrau mwy strategol ac arloesol.

Wrth i rwydweithiau ddod yn fwy cymhleth, mae nifer y digwyddiadau rhwydwaith-o fân gamgyfluniadau i amhariadau mawr ar wasanaethau-yn cynyddu, gan ei gwneud yn anodd i dimau TG ddod o hyd i ddigwyddiadau hollbwysig a mynd i'r afael â hwy. Mae cymorth AI trwy-gwmwl AIOps yn helpu timau TG i dorri drwy'r sŵn. Trwy ddod i'r afael â materion â blaenoriaeth uchel â thystiolaeth a'u datrys yn awtomatig (gyda chaniatâd TG), mae AIOps yn caniatáu i dimau TG ymateb i faterion yn gyflym ac yn rhagweithiol. Mae hyn yn lleihau'n sylweddol yr amser datrys problemau ac yn rhyddhau adnoddau i ganolbwyntio ar fentrau strategol gwerth uwch, megis arloesi a-cynllunio tymor hir.

O ddata i weithredu: sut mae AI â chymorth yn gweithio

Mae {0}gymhellion effeithlonrwydd uchel y gellir eu gweithredu-wedi'u hategu gan gyfiawnhad clir-yn cael eu cynhyrchu drwy hidlo data o gannoedd o ddigwyddiadau a-profiadau defnyddwyr amser real drwy algorithmau mathemategol uwch a modelau AI/ML.

Pan fydd gan TG hyder uchel yn y canlyniad, gallant awdurdodi datrysiad AIOps i ddatrys y mater yn awtomatig. Wrth i ymddiriedaeth gynyddu dros amser, gellir ychwanegu'r argymhellion hyn at restr o gamau gweithredu dibynadwy, gan ganiatáu i'r AI ddatrys materion tebyg yn annibynnol yn y dyfodol heb rybuddio'r tîm TG. Dyma lle mae AIOps yn datblygu i fod yn aelod cyflawn o'r tîm TG ac yn mynd i mewn i'r modd gyrru ei hun.

Mae camau gweithredu AI â chymorth yn perthyn i dri chategori:

Optimeiddio: Mae algorithmau AI/ML fel Rheoli Adnoddau Radio (RRM) a Rheoli Adnoddau Rhwydwaith (NRM) yn optimeiddio profiad y defnyddiwr yn barhaus

Camau gweithredu a argymhellir: Mae AI yn wynebu materion hollbwysig ac yn awgrymu argymhelliad penodol y gellir ei weithredu gyda thystiolaeth

Camau gweithredu awtomataidd: Argymhellion dibynadwy y mae'r tîm TG wedi'u hychwanegu at y rhestr o gamau awdurdodedig i AI eu gweithredu heb ymyrraeth ddynol.

Rhowch Marvis, -cynorthwyydd AI blaenllaw y diwydiant

Yn Juniper, rydyn ni'n dod â'r cysyniadau hyn yn fyw gyda Marvis® AI Assistant, sy'n rhan greiddiol o Mist™, ein platfform rhwydweithio brodorol AI. Mae Marvis yn trosoli algorithmau AI/ML fel RRM ac NRM i wneud y gorau o brofiadau defnyddwyr yn barhaus ac yn rhagweithiol. Trwy Marvis Actions, mae'n darparu camau gweithredu a argymhellir ac awtomataidd-yr hyn rydym yn ei alw'n yrrwr-cynorthwyo a hunan-dulliau gyrru.

Yn y modd gyrrwr-cynorthwyo, mae Marvis yn rhoi arwyneb ar berfformiad-gan effeithio ar ddigwyddiadau ac yn argymell datrysiadau gydag effeithiolrwydd uchel ac wedi'u hategu gan dystiolaeth ar gyfer materion fel cadarnwedd nad yw'n cydymffurfio, pyrth wedi'u camgyflunio, ceblau drwg, VLANs coll, a chylchedau WAN gorlawn.

Pan fydd wedi'i alluogi ar gyfer hunan-yrru, sy'n golygu bod IT wedi ychwanegu'r argymhelliad at y rhestr o gamau gweithredu dibynadwy, gall Marvis gywiro pyrth sydd wedi'u camgyflunio'n annibynnol, datrys problemau sy'n ymwneud â phorthladdoedd, a mwy-i gyd yn unol â pholisïau diffiniedig IT. Mae pob cam gweithredu, boed yn cael ei gynorthwyo neu'n annibynnol, yn cael ei gofnodi a'i ddilysu yn dangosfwrdd Marvis Actions fel y gall timau weld-crynodeb amser real o'r prif faterion, atgyweiriadau a argymhellir, ac olrhain camau gweithredu dynol ac ymreolaethol er mwyn sicrhau tryloywder a rheolaeth lawn.

Marvis ar waith: -canlyniadau byd go iawn

Mae cwsmeriaid yn fyd-eang yn sylweddoli manteision Marvis Actions. Er enghraifft, roedd cwmni IOTM mawr yn cael problemau ysbeidiol am dros flwyddyn gyda defnyddwyr Zoom ar safle yn India. Gan ddefnyddio'r argymhellion o fodel profiad mawr Marvis (LEM), buont yn gallu nodi porth VPN wedi'i gamgyflunio yn gyflym i anfon pecynnau i safle yn Awstralia, gan achosi mwy o hwyrni a jitter.

Mewn achos arall, roedd adwerthwr mawr yn profi perfformiad gwael mewn rhai ardaloedd o'i siopau. Penderfynodd Marvis mai ymyrraeth gan gynhyrchion demo diwifr oedd yn gyfrifol am y broblem ac fe addasodd lled band sianel yn awtomatig o 40 MHz i 20 MHz - gan wneud y gorau o berfformiad rhwydwaith y siop ar gyfer gweithwyr a chwsmeriaid.

Cymryd y cam nesaf tuag at ymreolaeth

Gyda Marvis, mae timau TG yn cael mwy na mewnwelediad-maent yn cael ychwanegiad gwerthfawr at eu tîm. Un a all flaenoriaethu materion allweddol, argymell a gweithredu atgyweiriadau, a chadarnhau bod yr atgyweiriadau hynny wedi'u gweithredu'n gywir. Mae'r galluoedd â chymorth hyn yn darparu sylfaen hanfodol ar gyfer ymreolaeth lawn, gan alluogi timau TG i ddadlwytho tasgau arferol yn raddol i AI a gwireddu enillion perfformiad ac effeithlonrwydd. Yr un mor bwysig, gall timau TG adennill amser gwerthfawr i ganolbwyntio ar fentrau sy'n cael effaith uwch-fel sbarduno arloesedd yn hytrach na datrys problemau.

Mae Cam 4 yn nodi'r trobwynt: Mae AI bellach yn gweithredu yn lle gwneud awgrymiadau yn unig. Yn ein blog nesaf a olaf, byddwn yn archwilio'r cam olaf ar y daith i Rwydwaith Gyrru Hunan-Gyrru Hunan-lle mae AI nid yn unig yn cynorthwyo gweithrediadau ond yn eu rheoli hefyd. Byddwn hefyd yn archwilio sut mae Juniper yn arwain y daith hunan-yrru hon-gan ddefnyddio Marvis Minis, modelau profiad mawr, ac AI asiantaidd.

Ble bynnag yr ydych ar eich taith rwydweithio AI, mae Juniper yma i'ch helpu i gymryd y cam nesaf.