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Management in zukünftigen Netzwerken ohne AIOps schwierig
Komplexe Netzwerke bedeuten kompliziertes Netzwerkmanagement. AIOps kann bei der Verwaltung von Netzwerken der nächsten Generation helfen, indem es überwacht und Fehler behebt.
Eine KI-Plattform für den Betrieb (AI for Operations, AIOps) ist ein intelligenter Weg, um einem Netzwerk der nächsten Generation Transparenz, Einblicke und Automatisierung zu bieten. Angesichts der Verbreitung von Distributed Computing, Remote-Benutzern und zahlreichen Software-Abstraktionsebenen in groß angelegten Netzwerkarchitekturen der nächsten Generation ist, sind Überwachung und Sicherung anspruchsvoller denn je.
Netzwerkexperten können moderne Netzwerke nicht mehr effektiv mit manuellen Tools auf Leistung, Cybersicherheit und andere Bereiche des Netzwerkmanagements überwachen. Hier kommen prädiktive AIOps-Tools ins Spiel, die große Mengen an Netzwerkdaten durchforsten, das normale Verhalten bestimmen und auftretende Probleme beheben.
Verstehen und Überwachen des „normalen“ Verhaltens im Netzwerk
Fachleute aus dem Bereich Netzwerkbetrieb (NetOps) verbringen in der Regel lange Zeiträume von Monaten bis hin zu Jahren damit, den Netzwerkdatenverkehr für die verschiedenen Anwendungen und Dienste zu verstehen, die ein Unternehmensnetzwerk durchlaufen. NetOps-Fachleute nutzen dieses Wissen zusammen mit Netzwerk-Observability-Tools, um zu erkennen, wenn der Netzwerkdatenverkehr von der Norm abweicht, was auf eine Anomalie in Bezug auf Leistung oder Cybersicherheit hinweist, die Aufmerksamkeit erfordert.
Das Problem dieser manuellen Baseline-Methode ist in modernen Netzwerken offensichtlich. Zum einen sind Unternehmen heute mehr denn je auf Technologie angewiesen. Hybride Infrastrukturen fügen neue Systeme hinzu, entfernen sie und verteilen sie in immer kürzeren Abständen, so dass es für NetOps-Teams fast unmöglich ist, mitzuhalten.
Zum anderen verlassen erfahrene NetOps-Fachleute das Unternehmen, und ihr Wissen geht mit ihnen. Neue Mitarbeiter durchlaufen eine Lernkurve, um korrekte und inkorrekte Verkehrsflüsse zu verstehen. Die Zeitspanne zwischen dem Verlust erfahrener Mitarbeiter und dem Warten auf neue Mitarbeiter, die ihre Fähigkeiten entwickeln, kann ein Unternehmen einem erheblichen Risiko aussetzen.
Der Vorteil von maschinellem Lernen und KI im Netzwerkmanagement der nächsten Generation besteht darin, dass sie im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern nie ausfallen. AIOps-Plattformen erlernen das Grundverhalten des Netzwerkdatenverkehrs in immer kürzeren Abständen. Darüber hinaus erkennen diese Plattformen automatisch zusätzliche oder geänderte Netzwerkarchitekturen und bauen Netzwerkdatenverkehr-Baselines in einem Bruchteil der Zeit neu auf, die manuelle Prozesse benötigen würden.
Analysieren von Daten zum Netzwerkzustand
Ein weiteres Problem bei manuellen Vorgängen ist die Geschwindigkeit, mit der leistungs- und sicherheitsbezogene Probleme erkannt und behoben werden. Selbst wenn ein Netzwerkexperte die Verkehrsströme für kritische Geschäftsanwendungen versteht, sind herkömmliche manuelle Tools und Prozesse einfach zu langsam.
Die zunehmende Abhängigkeit von Technologie und das wachsende Risiko von Datendiebstahl, -verlust oder -ausfällen aufgrund von Cybersecurity-Bedrohungen haben dazu geführt, dass Netzwerke sowie die von ihnen unterstützten Anwendungen und Systeme ständig in Bewegung sind. Netzwerkexperten können Streaming-Netzwerk-Telemetriedaten von verschiedenen Teilen großer moderner Netzwerkinfrastrukturen abrufen. Doch bei so vielen Daten, die es zu analysieren gilt, brauchen Menschen jetzt KI, um alles zu verstehen.
Identifizieren Sie Probleme und geben Sie Empfehlungen
Da immer mehr Daten über den Zustand des Netzwerks analysiert werden müssen, nimmt auch die Zahl der Leistungs- und Sicherheitswarnungen zu. Netzwerkteams müssen diese Warnungen zunächst kategorisieren und priorisieren und dann eine Fehlersuche durchführen, um die Grundursache zu finden und Schritte zur Behebung zu unternehmen.
Netzwerkadministratoren benötigen in der Regel Tage oder Wochen, um die Ursache zu ermitteln und selbst eine einzige Leistungs- oder Sicherheitswarnung manuell zu beheben. Auch die Suche nach einem praktikablen Ansatz zur Behebung des Problems kann viel Zeit in Anspruch nehmen. Genau hier kommen AIOps-Plattformen ins Spiel. Diese Tools warnen, kategorisieren und priorisieren Netzwerkprobleme, zeigen auf, wo es zu Schwierigkeiten kommt und empfehlen Lösungsansätze.
Die Macht der prädiktiven Analyse
AIOps-Plattformen entwickeln sich zu einem Punkt, an dem sie helfen können, leistungsbezogene Probleme vorherzusagen und Schritte zur Behebung von Problemen zu empfehlen, bevor sie sich verschlimmern und den Geschäftsbetrieb behindern. Obwohl es einen großen Hype um die Frage gibt, in welchem Umfang Netzwerkteams prädiktive Analysewerkzeuge einsetzen sollten, sind Entscheidungsträger und Netzwerkexperten, die in großen und komplexen Umgebungen arbeiten, gut beraten, AIOps genau zu beobachten.
