Unternehmen können NetOps und AIOps gemeinsam nutzen, um den Netzwerkzustand besser zu analysieren und Erkenntnisse zur Verbesserung der Netzwerkleistung zu gewinnen.
Netzwerkbetriebs- oder NetOps-Teams setzen traditionell Tools zur Leistungsüberwachung ein, um den Zustand und die Leistung von Unternehmensnetzwerken zu verwalten. Die zunehmende Netzwerknutzung in Kombination mit disaggregierten Netzwerkimplementierungen hat jedoch viele dazu veranlasst, nach alternativen Leistungsüberwachungsmethoden zu suchen. Das schließt die Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) für den IT-Betrieb (AIOps) ein.
Dieser Artikel vergleicht die traditionellen Leistungsüberwachungsmethoden, die in NetOps-Praktiken zu finden sind, und erörtert, warum sich IT-Teams letztendlich für die Einführung von AIOps entscheiden werden.
Was ist NetOps?
NetOps wurde von DevOps abgeleitet – einer Reihe von IT-Softwareentwicklungsprinzipien, die sich auf betriebliches Feedback stützen, um die schnelle Entwicklung und Implementierung von Anwendungen voranzutreiben. Das Ziel von DevOps ist es, den Endbenutzern nützlichere, zuverlässigere und sicherere digitale Dienste zu bieten.
Die NetOps-Prinzipien übernehmen den agilen Charakter von DevOps und wenden ihn auf Verwaltungs-, Wachstums- und Skalierbarkeitsprozesse innerhalb der Netzwerkverwaltungspraktiken an. Mit dieser Methodik sammeln NetOps-Tools automatisch Daten zum Netzwerkzustand. NetOps-Mitarbeiter können die Daten analysieren, um fundierte Entscheidungen über die Anpassung von Netzwerkkomponenten zu treffen und die bestmögliche Netzwerkleistung zu erzielen.
KI kann mit Tools, die über integrierte Datenanalyse-Funktionen verfügen, Daten zum Netzwerkzustand analysieren.
NetOps setzt in hohem Maße auf Automatisierung, um die Netzwerkverwaltung und Fehlerbehebung zu rationalisieren. Diese Automatisierungen verkürzen die Zeit, die benötigt wird, um Bereiche des Netzwerks zu identifizieren, die geändert werden könnten, um die Leistung in kritischen Bereichen zu erhöhen. NetOps-Administratoren analysieren diese gesammelten und organisierten Daten manuell, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Der nächste Schritt in NetOps: KI
Während die NetOps-Prinzipien die Fortschritte bei der Flexibilität der Netzwerkleistung betonen, hat die Ausweitung auf Public Clouds und Private Clouds sowie Edge Computing die Gesamtkomplexität erhöht. Diese zunehmende Komplexität kann zu Engpässen in der Netzwerkanalysephase des NetOps-Prozesses führen.
Um diesen Engpass zu beseitigen, blieb den IT-Entscheidungsträgern bis vor Kurzem nur die Möglichkeit, das NetOps-Team personell zu verstärken. Durch die Aufstockung konnten mehr Mitarbeiter Netzwerkanalysedaten einsehen, die dann in umsetzbare Aufgaben umgewandelt werden konnten. Der Möglichkeit, die Netzwerkleistung tatsächlich zu verbessern, stehen daher oft deutlich höhere Kosten gegenüber, die für die Umsetzung dieser Verbesserungen erforderlich sind.
Um wieder ein Gleichgewicht zwischen den Ausgaben und den erzielbaren Leistungssteigerungen herzustellen, hat sich mit AIOps eine zweite Option entwickelt. KI kann mit Tools, die über integrierte Datenanalysefunktionen verfügen, Daten zum Netzwerkzustand analysieren. Sie kann detaillierte und granulare Ratschläge dazu geben, welche Netzwerkänderungen die IT-Teams vornehmen sollten, um die Leistung des gesamten Netzwerks oder für bestimmte geschäftskritische Anwendungen zu verbessern.
AIOps-Tools einsetzen oder riskieren zurückzufallen
Immer mehr NetOps-Teams verstehen, dass das Kosten-Nutzen-Verhältnis nicht stimmt, wenn man mehr administrative Ressourcen für die Analyse des Netzwerkzustands aufwendet Deshalb werden sie auf AIOps-Tools drängen, die die Datenanalysephase des Prozesses deutlich reduzieren.
Es werden immer mehr Anwendungen, Dienste und Geräte dem Netzwerk hinzugefügt und die Netzwerke dehnen sich in verschiedene Edge- und Cloud-Bereiche aus. Die meisten NetOps-Experten sind sich darüber im Klaren, dass die Menge der gesammelten Zustands- und Leistungsdaten bald so groß sein wird, dass sie die IT-Teams sind überfordert. Daher ist die Möglichkeit, sich auf AIOps-Tools zu verlassen, die Daten automatisch analysieren und Korrekturen für Netzwerkleistungsprobleme bereitstellen können, etwas, das sehr wünschenswert ist.
