Sieć kierowana sztuczną inteligencją
Coraz bardziej złożone systemy IT w firmach wymagają nowych narzędzi do monitorowania i zarządzania. Wsparciem dla zespołu specjalistów może być sztuczna inteligencja pozwalająca rozwiązywać problemy z wydajnością, bezpieczeństwem i optymalizacją.
Z TEGO MATERIAŁU DOWIESZ SIĘ:
|
Powodzenie biznesu dziś zależy w dużej mierze od technologii i zdolności organizacji do wykorzystywania najnowszych rozwiązań budujących konkurencyjność. To sprawność i elastyczność infrastruktury IT ma decydujący wpływ na to, czy cyfryzacja przełoży się na sukces firmy. Stąd presja na działy IT, które mają dostarczać działające rozwiązania biznesowe. Dzieje się to jednocześnie ze wzrostem złożoności systemów IT wynikającej z rozbudowy sieci, konieczności funkcjonowania w chmurze i utrzymywania części systemu on-premise, wdrożenia nowych rozwiązań, takich jak SD-WAN/SASE, a także zapewnienia bezpieczeństwa przy jednoczesnej optymalizacji kosztów.
Rozwiązaniem są systemy zarządzania wspierane przez sztuczną inteligencję, czyli tzw. AIOps (Artificial Intelligence for IT operations). Wykorzystują one zaawansowane techniki analityczne oraz uczenie maszynowe w celu automatyzacji procesów zarządzania IT. O ile ostatecznym celem AIOps jest w pełni autonomiczny system IT, który może „naprawiać sam siebie”, o tyle obecnie dostępne rozwiązania pozwalają na daleko idącą optymalizację i automatyzację zarządzania, odciążając administratorów, jednak pozostawiając im pełną kontrolę nad wszystkimi zasobami.
Według szacunków BCC Research światowy rynek rozwiązań tego typu potroi się – z 3 mld dolarów w 2021 roku do prawie 9,5 mld dolarów w 2026 roku[i]. Zdaniem analityków Gartnera, w 2023 roku ze wsparcia sztucznej inteligencji do monitorowania infrastruktury i aplikacji korzysta ok. 40 proc. wszystkich firm[ii]. Z kolei dane IDC wskazują, iż najczęściej usługi tego typu są oferowane w modelu as-a-service, jako element usług zarządzania siecią (w tym SD-WAN) oraz usług chmurowych[iii].
Szybciej, lepiej, wydajniej
Najważniejszym atutem rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji w tym obszarze jest wyraźne podniesienie jakości i efektywności usług IT – wskazują profesjonaliści ankietowani przez Enterprise Management Associates[iv]. Oznacza to również przyspieszenie cyfrowej transformacji i wzrost wydajności procesów biznesowych decydujących o powodzeniu firmy. Sztuczna inteligencja ułatwia m.in. ocenę wydajności poszczególnych usług, analizę działania sieci, aktywne zapobieganie problemom z aplikacjami lub urządzeniami sieciowymi, przekierowanie ruchu w razie awarii, czy wzmocnienie cyberbezpieczeństwa. Najistotniejsze jest jednak to, że AIOps centralizuje wszystkie kwestie związane z monitorowaniem i zarządzaniem siecią – w tym obszarze wiele firm obecnie wykorzystuje kilka, a nawet kilkanaście odrębnych rozwiązań. Tym samym pozwala to odciążyć zespół IT, dzięki czemu ludzie mogą się zająć bardziej złożonymi problemami, zamiast wykonywać żmudne, powtarzalne administracyjne czynności.
Jednym z przykładów rozwiązań tego typu jest Juniper Mist AI wykorzystujący połączenie sztucznej inteligencji i analizy danych do uproszczenia zarządzania sieciami bezprzewodowymi, przewodowymi i SD-WAN[v]. Dane są zbierane z urządzeń Juniper – punktów dostępowych, routerów i zapór sieciowych – analizowane, a następnie w kompleksowy sposób prezentowane. Częścią tego rozwiązania są m.in. podsystemy optymalizujące działanie sieci bezprzewodowych i przewodowych i zapewniające widoczność urządzeń i użytkowników w czasie rzeczywistym. Pozwala to również na podglądanie zależności między różnymi systemami, zasobami i aplikacjami oraz reagowanie na ewentualne nieprawidłowości w czasie rzeczywistym.
Inteligentny asystent administratora
Najciekawszym elementem rozwiązania Juniper Mist AI jest wirtualny asystent Marvis – to połączenie słów Mist i J.A.R.V.I.S. – sztucznej inteligencji z filmów serii „Iron Man”. Asystent konwersacyjny korzystający z mechanizmu przetwarzania języka naturalnego (NLP) kontekstualizuje pytania i udziela konkretnych odpowiedzi, niezależnie od tego, czy chodzi o znalezienie urządzenia, analizę wydajności, czy podjęcie działań mających na celu usunięcie awarii. Do jego obsługi nie jest potrzebna znajomość żadnych komend, czy nawet pulpitów nawigacyjnych (dashboardów). Wystarczy zapytać np. „czy ten punkt dostępowy ma jeszcze rezerwę wydajności?”.
Marvis dysponuje jednak nawet bardziej zaawansowaną analityką oraz oferuje automatyzację zadań. Jeżeli do działu wsparcia zadzwoni użytkownik narzekający na jakość połączeń przez wideokomunikator, administrator sieci może zacząć rozwiązywać problem od zapytania Marvisa o potencjalne źródło nieprawidłowości. Asystent, dzięki ciągłej analizie danych o funkcjonowaniu sieci bezprzewodowych i przewodowych, jest w stanie bardzo szybko odpowiedzieć, czy przyczyna leży w niewystarczającej wydajności punktu dostępowego, przeciążeniu sieci, wadliwej konfiguracji switchy i routerów, a nawet w… uszkodzonych kablach. Umie również zaproponować rozwiązanie i samodzielnie je wprowadzić w życie.
Sztuczna inteligencja jest również w stanie na bieżąco wykrywać wszelkie anomalie w działaniu sieci oraz pomagać w znalezieniu przyczyn. Według Juniper system ten wykorzystuje model rekurencyjnej sieci neuronowej (stosowany m.in. w modelach deep learning) i eliminuje 95 proc. fałszywych alarmów.
Więcej o wdrożeniach automatyzacji zarządzania siecią przy użyciu Juniper Mist AI można przeczytać na stronie producenta.
AI – ochroniarz doskonały
Obszarem, który nie byłby w stanie funkcjonować bez najnowszych rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym, jest cyberbezpieczeństwo – i to zapewne pierwsze skojarzenie administratorów IT w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji do monitorowania sieci. Modele AI umożliwiają wczesne wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym, które zwiastują próbę ataku. Zautomatyzowane systemy bazujące na AI mogą wówczas nawet podjąć samodzielne działania mające na celu mitygację ryzyka. W podobny sposób mogą również analizować poczynania użytkowników, rejestrując nietypowe godziny pracy, nieoczekiwaną próbę dostępu do zasobów, czy niestandardową lokalizację – wzmacniając reguły środowiska zerowego zaufania (zero trust).
Oczywiście, AI nie działa sama – jest nadzorowana przez człowieka. Jej najważniejszą zaletą jest jednak możliwość ciągłego analizowania ogromnych ilości danych płynących z sieci i znajdowania w nich pewnych wzorców sygnalizujących atak lub awarię. Według danych zebranych przez Zipdo blisko dwie trzecie przedsiębiorstw przyznaje, że nie byłoby w stanie wykryć prób ataków na swoją infrastrukturę IT bez wsparcia ze strony AI. Jednocześnie aż 8 na 10 firm zarządzających sieciami (w tym operatorów telekomunikacyjnych) deklaruje, że już obecnie wykorzystują AI do zarządzania cyberbezpieczeństwem[vi].
Ten segment rynku będzie się rozwijał bardzo intensywnie. Według Precedence Research światowy rynek rozwiązań cyberbezpieczeństwa wykorzystujących sztuczną inteligencję wzrośnie z 17,4 mld dolarów w 2022 roku do 102,8 mld dolarów w 2032 roku[vii].
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja to dziś jeden z najgorętszych tematów w obszarze zarządzania siecią i cyberbezpieczeństwa. Pozwala na podniesienie poziomu ochrony organizacji przez ciągłą analizę wielkich zbiorów danych o zdarzeniach w sieci, analizę behawioralną i automatyzację reakcji na próby ataku.
Stosunkowo nową dziedziną, do której trafiła AI, jest zarządzanie siecią. Tu sztuczna inteligencja pozwala na lepszą analitykę i monitorowanie działania, optymalizację (wydajności i kosztów) oraz automatyzację większości zadań, w tym również reakcji na próbę ataku czy awarie sprzętowe. Wykorzystujący AI asystenci ułatwiają i przyspieszają konfigurację urządzeń sieciowych, uwalniając od tych prostych zadań wykwalifikowanych specjalistów.
Nowe możliwości niosą jednak pewne obciążenia, takie jak wzrost kosztów, czy konieczność korzystania z urządzeń wybranego dostawcy. Bez wątpienia jednak systemy bazujące na uczeniu maszynowym będą
[i] https://www.bccresearch.com/market-research/information-technology/aiops-market.html
[ii] https://www.gartner.com/en/documents/4015085
[iii] https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US51160323
[iv] https://www.enterprisemanagement.com/research/asset.php/4145/AIOps-means-business:-IT-innovation-for-business-advantage
[v] https://crn.pl/artykuly/juniper-mist-ai-inteligentne-rozwiazanie-do-zadan-specjalnych/
[vi] https://zipdo.co/statistics/ai-use-in-cyber-security/
[vii] https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-cybersecurity-market
Data publikacji: 29.11.2023
