就像自動駕駛汽車一樣，IT網絡也正朝著自我修復和自我優化的方向發展，可以在正確的時間提供適當的帶寬以實現完美的云應用性能。這些網絡突破的源頭是人工智能(AI)。我們知道，基于人工智能的自動化技術將很快改變網絡管理和應用程序性能，使它們成為不可錯過的機會。

但是，在讓任何IT專業人員成為這個新領域的戰略領導者之前，他們必須首先了解網絡自動化的現狀，IT團隊為實現完全自治而需要采取的步驟，以及當今解決方案所提供的功能。

SD-WAN只是WAN自動化的第一步

軟件定義的原則僅是創建自動駕駛網絡的第一步。完全自治的路徑始于虛擬化，而SD-WAN正是在這里大放異彩。SD-WAN將網絡控制平面從硬件轉移到軟件，讓IT團隊可以停止手動管理設備，并開始利用可編程功能進行WAN管理。但是SD-WAN只是局部的公式。

實際上，在做的就是對網絡效率和自動化產生更大的影響。考慮到SD-WAN解決方案可提供對性能和流量的可視性，但是IT團隊通常在需要采取這種智能措施的那一刻便恢復到手動流程。實施SD-WAN 之后，您要下一個最大的自動化機會就在這里。

AIOps：自主網絡指南

創建自主化的下一步是應用基于AI的技術，其中行為分析和機器學習算法可以更全面地實現網絡管理自動化和應用程序優化。Gartner將此概念稱為“ AIOps”，將用于IT運營的AI定義為將機器學習和數據科學應用于IT運營問題。

分析師認為，AIOps的長期影響將為IT團隊帶來變革。根據Gartner的數據，“那些將70%以上的網絡更改活動自動化的企業將至少減少50%的中斷次數，并向其業務組成部分提供服務的速度提高50%。” 有了這樣的支出，分析師安德魯·勒納(Andrew Lerner)建議IT高管優先考慮網絡自動化投資就不足為奇了。

應用AIOps構建自動化網絡

AIOps平臺具有充當虛擬助手或網絡工程師“機器人”的能力，它們可以24/7全天候工作，從不睡覺，并且可以以接近光速的速度攝取和分析大數據。AIOps平臺匯總了實時網絡活動、歷史流量、配置設置和使用情況，生成了上下文智能，并幫助消除了認為錯誤，而這些錯誤仍然是當今大多數服務下降和中斷的根本原因。

通過行為分析和機器學習，AIOps可以識別模式，流程和趨勢，做出有關帶寬需求的預測，并提供解決陳舊的IT問題的建議。例如，AIOps可以建議：

• 應用程序應根據性能采用哪種路徑。
• 何時何地增加帶寬，包括云供應商。
• 根據業務需求和服務優先級，進行網絡更改和配置設置，以優化應用程序性能。

通過輔助，反饋和成熟度，AIOps解決方案便達到了一個關鍵的里程碑，使信任得以發展。使用已知的規則集，策略和劇本在不受管理的環境中進行管理，這時AIOps工具可以真正實現自主化，可以單獨行動。借助正確的集成和自動化工具，AIOps系統可用于對網絡本身進行調整。

AIOps解決方案：帶來不同的功能

首先，需要注意的是，并非所有IT基礎架構都是為AI創新而設計的。底層網絡必須具有軟件定義的體系結構模型，以支持實時靈活性，大數據收集以及快速，大規模的安全分析。為以前的時代而設計的網絡可能永遠不會進行優化以支持AIOps。

成熟的AIOps平臺可以發揮所有作用。具有網絡優化最佳實踐專業知識的高級解決方案和提供程序更適合于創建規則集，這些規則集可以快速超越數據聚合和分析的初始步驟，并具有自主地對建議采取行動的能力。

當今甚至成熟的AIOps解決方案都存在的問題是，它們在很大程度上是具有自己的管理門戶的點解決方案。這意味著客戶必須在單獨的門戶中獲得AI分析和建議，該門戶必須集成到其網絡和IT環境中。相反，企業需要一種將所有分析都放在一個地方的整體方法。

對于技術合作伙伴來說，關鍵是確保他們的產品以多年的經驗帶來AI的成熟度，并無縫集成，以避免管理的復雜性。對于IT團隊來說，這些方面將放大網絡自動化準備帶來的真正自由感。