API-Integration, maschinelles Lernen und AIOps sind unerlässlich, um die Vorteile der SD-WAN-Automatisierung zu nutzen, etwa bessere Netzwerkleistung und ein schnellerer Betrieb.
Software-defined WAN (SD-WAN) ist die grundlegendste Veränderung im Netzwerkbereich, seit MPLS die Nachfolge von Frame Relay und Asynchronous Transfer Mode angetreten hat. Während IT-Teams in der Lage sind, ihr Netzwerk über GUI-gesteuerte Portale mit Cloud-Networking und Sicherheitsorchestrierung zu verwalten, steht SD-WAN erst am Anfang der Reise des Technologiestacks.
Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung stellen die nächste Phase dar, in der die umfangreichen Erkenntnisse und Daten genutzt werden, die SD-WAN-Systeme bereits generieren. Beispielsweise wird Cloud-KI jetzt mit SD-WAN Intrusion Protection eingesetzt, um Fehlalarme zu reduzieren.
In dem Maße, wie sich die SD-WAN-Technologie weiterentwickelt, um detailliertere Daten und Netzwerkeinblicke zu liefern, wird sich auch die Cloud-KI weiter verbessern, um die Trends und Konsequenzen dieser Daten im Laufe der Zeit besser zu verstehen. Dabei werden kollektive Erfahrungen aus verschiedenen Unternehmen genutzt. In vielerlei Hinsicht stellt SD-WAN den ersten Schritt des echten Übergangs zu Netzwerken der nächsten Generation dar.
Einige Funktionen, wie die SD-WAN-Pfadauswahl in Echtzeit, ermöglichen eine Automatisierung. Aber IT-Teams müssen immer noch Entscheidungen auf der Grundlage von Berichten treffen und Netzwerke auf der Basis längerer Analysen von Monat zu Monat entwickeln. Der nächste Schritt in der Automatisierung mit KI würde das maschinelle Lernen überflüssig machen, um Entscheidungen auf diese Weise zu treffen. Stattdessen verspricht die Zukunft die Fähigkeit, diese Entscheidungen mit größerer Präzision und Geschwindigkeit zu automatisieren, basierend auf sekundengenauer Datenerfassung und Erkenntnissen.
Ein Sprung nach vorn durch AIOps mit Automatisierung
Laut Gartner wird die Automatisierung mehr als 70 Prozent der Netzwerkaufgaben wie Hinzufügen, Verschieben und Ändern übernehmen. Dies bedeutet eine schnellere Bereitstellung mit weniger Ausfällen und weniger WAN-Problemen. KI für den IT-Betrieb (AIOps) und DevOps werden in der Lage sein, Änderungen rund um die Uhr vorzunehmen.
AIOps-Plattformen bieten automatisierte virtuelle Assistenten, die konsequent im Namen eines Unternehmens arbeiten können, um die Nutzererfahrung zu verbessern. SD-WAN-Anbieter setzen DevOps ein, um Entwicklung und Betrieb in einer einzigen Einheit zu vereinen und Softwarefunktionen schneller zu entwickeln. Diese Funktionen können in die KI-Automatisierung integriert werden.
SD-WAN entwickelt sich auch weiter, um zu vereinfachen, wie DevOps-Teams von Kunden die APIs der Anbieter nutzen, um Funktionen innerhalb der Plattform zu erstellen. IT-Teams können APIs nutzen, um bestimmte Automatisierungsdienste zu implementieren, die einem bestimmten Geschäftsbedarf entsprechen.
Damit der Markt wirklich von AIOps und Automatisierung profitieren kann, müssen alle SD-WAN-Elemente über API-Integration miteinander kommunizieren.
Ist eine End-to-End-Automatisierung über alle Elemente hinweg möglich?
Für sich genommen bietet die SD-WAN-Automatisierung einige bedeutende Vorteile und Verbesserungen. Damit der Markt jedoch wirklich von AIOps und Automatisierung profitieren kann, müssen alle SD-WAN-Elemente über eine API-Integration miteinander kommunizieren. Diese Kommunikation ermöglicht es dem System, automatische Änderungen an WAN-Edge-Geräten vorzunehmen und Änderungen an der Konfiguration von Cloud-Ressourcen wie Microsoft Azure, AWS und Google Cloud zu berücksichtigen. Wenn alle Elemente in einem einzigen, ganzheitlichen Ansatz zusammengeführt werden, können KI-Entscheidungen und Automatisierung auf das gesamte System angewandt werden, anstatt jede Komponente zu isolieren.
Service-Provider und Anbieter profitieren außerdem von einer einheitlichen Automatisierung, die die Bereitstellung ermöglicht und einen Mehrwert für den Kunden über das SD-WAN-Overlay und -Underlay bietet, um alles zusammenzuführen.
Genauigkeit durch Automatisierung
Die Automatisierung verringert auch menschliche Fehler bei der Durchführung von Änderungen. Bei fast allen MPLS-Implementierungen der letzten 20 Jahre kam es zu Leistungsproblemen aufgrund einer schlechten QoS-Konfiguration (Quality of Service). Viele Kunden haben QoS sogar abgeschafft, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Mit KI und Automatisierung kann QoS von Anfang an korrekt implementiert und im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden, da KI die Leistungsattribute versteht.
Maschinelles Lernen bietet eine Antwort für alle Technologien
SD-WAN bietet derzeit grundlegende Automatisierungsfunktionen wie Fehlerkorrektur und Pfadauswahl. Um sicherzustellen, dass die Automatisierung signifikante Vorteile bringt, muss KI so gesteuert werden, dass sie sich auf die Geschäftsziele konzentriert.
Das angestrebte Ergebnis ist die Sicherstellung, dass das Netzwerk gemäß den festgelegten Richtlinien funktioniert, unabhängig davon, welche Änderungen auftreten. IT-Teams können neue Denkweisen und Strategien einsetzen, um bessere Geschäftsergebnisse und Nutzererfahrung zu erreichen. Wenn eine beabsichtigte Konfiguration nicht funktioniert oder Netzwerkprobleme verursacht, kann maschinelles Lernen das Problem identifizieren und entweder die Korrektur automatisieren oder das IT-Team benachrichtigen.
Wenn mehr Daten zur Verfügung stehen, können Maschinen anhand von Mustern aus diesen Daten bestimmen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Die Algorithmen erhalten verschiedene Datensätze, um ihre Entscheidungen auf der Grundlage neuer Eingaben weiter zu verfeinern, selbst wenn die Daten zuvor noch nie gesehen wurden.
In Netzwerken ohne KI und Automatisierung erfordert das Hinzufügen neuer Anwendungen und Topologieänderungen oft eine langwierige Planung. Wenn Unternehmen in die Cloud migrieren oder sich auf neue Anforderungen einlassen, sind sie in der Regel mit einer komplexen Planung konfrontiert. Die SD-WAN-Automatisierung wird einen Punkt erreichen, an dem das Hinzufügen von Komplexität durch Drag-and-Drop-Netzwerkelemente und automatisierte Orchestrierung und Tests einfacher werden.
Kostenreduzierung mit SD-WAN-Automatisierung
Mit der SD-WAN-Automatisierung lassen sich die Kosten senken, da sie dazu beiträgt, die potenzielle Verschwendung von Zeit und Ressourcen zu reduzieren, was den Netzwerk- und Sicherheitsteams zugutekommt. Die Automatisierung hilft auch, die Kosten niedrig zu halten, da keine teuren Auftragnehmer und Techniker eingestellt werden müssen. Während Mitarbeiter wahrscheinlich mindestens ein paar Monate lang zu schulen sind, bevor sie ihre Aufgaben effizient erfüllen können, würden Systeme diese Aufgaben automatisch erledigen.
Die durchschnittliche SD-WAN-Plattform erfordert Kenntnisse und Unterstützung, selbst beim Übergang von der Befehlszeilenschnittstelle zur portalbasierten Konfiguration. In vielen Fällen verkaufen SD-WAN-Anbieter ihre Angebote über Integratoren und Managed Service Provider (MSP), da für die Bereitstellung Fachwissen erforderlich ist. Da die automatisierte Konfiguration und Verwaltung immer funktionsreicher und leistungsfähiger werden, werden die meisten SD-WAN-Optionen Eigenbau- oder Co-Managed-Angebote, da vollständig verwaltete Dienste nicht mehr den Wert bieten, den sie derzeit haben.
SD-WAN automatisiert viele Netzwerkaufgaben vor Ort und in der Cloud, die normalerweise von Menschen erledigen müssen. Die Zukunft wird ein intelligentes, selbstlernendes Netzwerk ermöglichen, das in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen und verschiedene Arbeitslasten in Echtzeit auszugleichen.
