Analisi

AIOps, un punto di svolta per le reti in un mondo di lavoro remoto

Poiché le aziende continuano ad adottare modelli di lavoro flessibile, remoto e ibrido, le richieste di connettività e performance poste alla rete continueranno ad aumentare nei prossimi anni. L’uso dell’AI sarà fondamentale per identificare e risolvere i problemi senza dover spedire un tecnico a casa del lavoratore remoto quando qualcosa va storto.

31 Gen 2022

Christian Gilby

Il mondo di oggi non potrebbe esistere senza le reti ad alte prestazioni. Le reti sono diventate un elemento centrale della società moderna, soprattutto negli ultimi anni. Mentre il mondo si sposta verso il lavoro remoto e il numero di dispositivi connessi continua a crescere inesorabilmente, le reti diventano sempre più grandi, sofisticate e difficili da gestire. Di conseguenza, i team IT si trovano nelle condizioni di dover recuperare il ritardo. Per gestire questa complessità e costruire reti migliori e più veloci, con moltissimi dispositivi diversi connessi, i leader IT più lungimiranti iniziano a usare l’intelligenza artificiale per la gestione delle operazioni IT (AIOps).

AIOps elimina la complessità delle reti IT e della loro crescita automatizzando alcune attività chiave, risolvendo in modo proattivo i problemi prima che possano essere percepiti dagli utenti e rendendo disponibili insight sul comportamento di utenti, dispositivi e applicazioni. In un certo senso, è come avere nel team IT un assistente virtuale con una profonda conoscenza dell’ambiente di rete e la capacità di usare la sua conoscenza per fornire analisi in tempo reale ed eseguire o raccomandare le azioni successive. L’assistente supera la capacità delle persone di gestire le complessità dell’infrastruttura IT da sole, anche con l’aiuto dei migliori strumenti non basati sull’AI.

Poiché le aziende continuano ad adottare modelli di lavoro flessibile, remoto e ibrido, le richieste poste alla rete continueranno ad aumentare per i prossimi anni. L’uso dell’AI per supportare le reti e i loro utenti – che si trovino in ufficio, a casa o in mobilità – sta quindi rapidamente diventando obbligatoria. Sono tre in particolare le aree in cui l’AI e le reti intent-based possono rappresentare la svolta per le imprese:

  1. Software-defined WAN (SD-WAN). È impensabile poter gestire un gran numero di reti distribuite ‘usando’ i tecnici laddove sorge un problema. Nel momento in cui sempre più aziende abbracciano un modello di lavoro flessibile e ibrido, non si può pensare che i dipartimenti IT possano gestire una gran quantità di dispositivi remoti ai quali non hanno accesso (per la pandemia o per qualunque altro motivo). Le SD-WAN AI-driven aiutano i team a gestire in modo efficace ed economico le applicazioni, in particolare nel cloud, rendendo possibile l’analisi dei dati, l’identificazione delle cause dei problemi e la loro risoluzione da remoto. Grazie alle operation e al supporto AI-driven, i team IT possono semplificare e automatizzare le operazioni nei domini SD-WAN, risparmiando tempo e denaro, risolvendo i problemi più rapidamente e limitando le uscite. Per gli utenti, il vantaggio è un’infrastruttura di rete più prevedibile, affidabile e misurabile.
  2. Soluzioni per data center. Il boom del lavoro remoto è una delle cause principali della crescita in dimensione dei data center che servono come backbone per l’IoT e per le applicazioni business-critical ad alto consumo di banda. Si prevede che il mercato delle infrastrutture data center raggiungerà nel periodo 2022-2024 i 270,51 miliardi di dollari, secondo le ultime ricerche pubblicate da Technavio. L’esplosione di nuovi servizi, le tecnologie cloud e il fenomeno DevOps superano le capacità di gestione dei team tradizionali, che hanno quindi bisogno di automazione e assicurazione.In aree come l’assicurazione della qualità del servizio, l’analisi delle cause dei problemi, l’autoriparazione e l’autopianificazione, i vantaggi dell’automazione continua sono particolarmente evidenti. Ad esempio, per i data center, la gestione dei costi e della capacità rappresenta una sfida importante in un ambiente caratterizzato da una domanda elevatissima ed estrema variabilità dei workload. Un architetto di rete, nel momento in cui aggiunge un rack in un data center, in assenza di dati storici o di strumenti in grado di fornire visibilità sulla rete, deve sostanzialmente ipotizzare che la rete possa gestire il nuovo carico di traffico. Invece, con le analitiche intent-based, l’architetto ha a disposizione informazioni precise sull’utilizzo medio di banda per tutti i link del data center e può sapere se gli spine link che supporteranno il nuovo hardware hanno la capacità necessaria. L’analisi centralizzata e l’automazione continua aiutano a velocizzare la soluzione dei problemi, la gestione dei cambiamenti e l’assicurazione della qualità del servizio, con il risultato di una maggiore rapidità di deployment, tempi più brevi di risoluzione dei problemi e, in definitiva, riduzione dei costi.
  3. Servizi distribuiti via cloud. In un mondo ideale, un vendor dovrebbe avere le stesse informazioni del cliente e quindi sapere immediatamente se il cliente sta avendo un problema o, meglio ancora, avere la possibilità di avvisare il cliente di potenziali problemi prima ancora che si verifichino. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale e il cloud computing rendono possibile questo modello di supporto. AIOps permetterà alle organizzazioni di offrire una migliore esperienza utente affrontando proattivamente i problemi di rete prima che abbiano un impatto sui livelli di servizio e sull’utente finale. Consideriamo le soluzioni AIOps come qualcosa che opera in closed loop, dove la rete sa come dovrebbe operare, ha la capacità di autoanalisi e validazione delle sue operazioni e l’intelligenza per aiutare a rimediare rapidamente i problemi e ritornare al normale funzionamento.
    AI e cloud, insieme, semplificano la crescita e la gestione della complessità della rete come singola entità, offrendo all’azienda una vista completa di ciò che avviene ogni giorno.

Già oggi, AIOps aiuta le imprese e il personale IT con diversi livelli di esperienza nel troubleshooting e nel migliorare l’efficienza generale delle operazioni IT. Tuttavia, solo ora si comincia a intravvederne la potenza rivoluzionaria. Dato che il trend verso il lavoro remoto non accenna a rallentare, connettività e performance della rete saranno sempre più cruciali negli anni a venire e l’AI sarà fondamentale per identificare e risolvere i problemi senza dover spedire un tecnico a casa del lavoratore remoto quando qualcosa va storto. AIOps dà all’IT la libertà di costruire processi a prova di futuro e poter così prendere decisioni più veloci e accurate, e rispondere più rapidamente agli incidenti. In altri termini, l’IT può dedicare meno tempo ad attività banali e ripetitive per concentrarsi su iniziative innovative a lungo termine per accompagnare le aziende nel futuro digitale.

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Christian Gilby

Senior Director, Product Marketing, Juniper Networks