Выбрать страницу

Тренд 2020 года — внедрить искусственный интеллект в хорошо знакомые всем ИТ-инструменты и, таким образом, открыть новые грани в их применении. Искусственный разум работает на медицину, банки, правительство. Отчего бы ему не помочь ИТ-отделу и не заняться системным администрированием? Об этом пишет https://aruba.cnews.ru/

Про AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) начали говорить всего два года назад, когда исследователи Gartner написали о нем в своем отчете за 2018 г., предсказывая, что скоро область ИТ-операций изменится весьма сильно вместе со структурой информационной экосистемы. Год спустя технология закрепилась и была упомянута снова в свежем отчете. Очевидно, что сервисы со встроенным функционалом искусственного интеллекта обладают большим потенциалом, и бизнес всё внимательнее смотрит в сторону такого инструментария. Но ажиотаж, царящий на этом рынке, большое количество радужных ожиданий в противовес малому количеству внедрений часто мешает ИТ-директорам принимать взвешенные решения и точно просчитывать выгоду от работы с подобными сервисами. Давайте рассмотрим, какую ценность может привнести в бизнес AIOps.

Цифровая трансформация приводит к тому, что централизованная ранее ИТ-инфраструктура дробится, темпы инноваций и внедрений увеличиваются, а цифровых пользователей становится больше, и это уже не только и не столько люди. Миллиарды устройств, подключенные в интернет вещей, будут генерировать половину всех данных. Эти процессы означают, что отслеживать данные, управлять ими, а также вовремя реагировать на изменения или тревожные события становится всё сложнее. AIOps становится логичным выходом, изменяя привычное представление об управлении ИТ-инфраструктурой.

Технология, в основе которой лежат большие данные и машинное обучение, дает наглядное представление о том, что происходит на границе корпоративной сети прямо сейчас. Система получает множество данных из разных источников, объединяет в одно целое, переваривает их, а затем выдает пользователю готовый результат, из которого он может увидеть не только сами события, но и причинно-следственную связь между ними.

В чем состоит проблема администрирования современных сетей? В том, что данные валятся отовсюду, их становится только больше, но это еще не всё. У множества отделов в компании свои системы мониторинга, каждая из которых выдает сигналы тревоги о событиях, которые требуют немедленного реагирования. Понятно, что подняться по тревоге одной системы можно с легкостью, однако когда такие уведомления приходят из разных систем, постоянно — ситуация ухудшается, и администрирование превращается в судорожные метания. Чего хочет в это время бизнес? Стройности, четкости, эффективности работающих процессов, отсутствия сбоев и немного волшебства. Было бы здорово, если бы алерты о неисправностях, аномалиях или инцидентах на границе сети приходили в едином интерфейсе с простой и понятной структурой, а еще лучше — чтобы приходили не сигналы тревоги, а прогнозы — скоро здесь случится сбой, давайте отреагируем чуть раньше, пока ничего плохого не произошло.

Волшебная лампа Алладина

Именно такую магию обещает AIOps. Компания Hewlett Packard Enterprise, которая этим летом выпустила первую в отрасли облачную платформу на основе технологий искусственного интеллекта, так и говорит о своем продукте: «Мы называем способности Aruba ESP прогнозировать необходимые изменения «шестым чувством». Хотя аббревиатура ESP расшифровывается как Edge Service Platform, ее также можно расшифровать как Extra Sensory Perseption, то есть «экстрасенсорное восприятие». Такие возможности она открывает перед ИТ-специалистами». В простом и приятном интерфейсе платформы, где представлены вкладки по всем категориям в сети: устройствам, клиентам, приложениям и «гостям», есть специальный раздел — предположения (insights) от искусственного интеллекта, который, на самом деле, не просто предполагает, но и определяет инцидент, его причину, а также сразу дает рекомендации по дальнейшим действиям.

Скажем «нет» ручному труду

Работа с большими объемами данных от пользователей и устройств, как правило, требует изменения парадигмы работы отделов эксплуатации и администрирования сетей, а также самой инфраструктуры, иначе работа с заявками и инцидентами грозит утопить персонал в уведомлениях и заявках, а о соответствии стандартам и принятым соглашениям придется забыть, особенно в ситуациях, когда на устранение проблем дается всего несколько минут.

Здесь-то и подключается искусственный интеллект, который берет на себя роль главного советника, способного давать ИТ-отделу точные сведения, быстро определять причину неполадок и советовать методы ее устранения. Автоматизация этих процессов серьезно ускорит время реагирования.

Согласно исследованию Gartner, администраторы сетей 70% операций выполняют вручную. Решение, которое сократило бы это количество вдвое, уже существенно облегчило бы администрирование. Облачная платформа Aruba AIOps обещает больше: она способна сократить среднее время устранения рядовых проблем сети на 90% и на 25% увеличить пропускную способность сети благодаря сравнительной оптимизации конфигураций.

Использование искусственного интеллекта в такой платформе означает, что бизнес перестает зависеть от опыта и квалификации своего персонала. ИИ нового поколения совмещает анализ параметров сети и работоспособности пользовательских сервисов для автоматического выявления аномалий, при этом используя опыт, собранный за многие годы работы разных сетей. Именно это позволяет давать рекомендации по дальнейшим действиям с точностью в 95%. Чтобы добиться таких показателей, инженеры компании 10 лет работали над решением, тренируя ИИ на огромном массиве исторических сведений, используя самые полные и, вместе с тем, актуальные базы данных.

ИИ запомнит всё и поделится опытом

Очень часто администраторам сетей не хватает не только опыта, знания истории инцидентов, но и, банально, времени, чтобы разобраться со всеми проблемами на должном уровне. Hewlett Packard Enterprise привела интересный пример того, как платформа Aruba действует на практике.

В общественных местах с большой проходимостью корпоративные сети Wi-Fi часто теряют свою пропускную способность в разы из-за большого количества одновременных подключений, большая часть из которых идет от мобильных устройств прохожих. Платформа Aruba нашла источник нежелательного траффика, отделила смартфоны посетителей ТЦ от устройств сотрудников. В результате 98% постороннего трафика была исключено, а пропускная способность сети была увеличена на 25% без использования какого-то дополнительного оборудования.

Таким образом, платформа, помимо оперативного определения возникших проблем и устранения неполадок ещё до того, как они станут заметны, помогает дополнительно оптимизировать производительность, предлагая для этого простые методы и решения. Искусственный интеллект, проанализировавший данные из десятков тысяч сетей и миллионах сетевых устройств Aruba, обучился и способен не только давать советы, но и определять, какая от них была польза. Если изменения, внесенные одним пользователям по совету платформы оказались эффективными, то функция AI Insights будет предлагать их в качестве рекомендации и другим клиентам, которые столкнутся с аналогичными проблемами.

Для того, чтобы давать рекомендации, платформа должна обеспечить полную видимость сети, и она это делает. Aruba Central обеспечивает централизованное управление и «видит» все параметры безопасности как для проводных, так и беспроводных сетей, удаленных узлов и SD-WAN. Каждое устройство или пользователь, подключившийся к сети, не остается незамеченным. Решение на основе веб-масштабируемой архитектуры с использованием контейнеризации, микросервисов и общего озера данных обеспечивает единое пространство с функциями ИИ для просмотра и интерпретации параметров сети и ее пользователей, например, проверку подключения устройств, анализ компонентов подключения, проверка работоспособности приложений.

Контроль за этими параметрами осуществляется с помощью Aruba User Experience Insights. Датчики UXI с частотой, настроенной заранее администратором, симулируют действия пользователя, тестируя, таким образом, возможность его подключения к различным сервисам и службам. Аналитические данные, получения от этой симуляции, могут впоследствии хранится до одного месяца.

Автоматизация обнаружения неполадок, уменьшение времени их устранения, меньшее количество обращений в службу поддержки благодаря выявлению аномалий до того, как они приведут к появлению негативных последствий — всё это больше не кажется сказкой, хотя еще год назад о внедрениях таких решений практически не было слышно.