人工知能はネットワークの問題をどのように解決できるか

人工知能 (AI) は、もはや単なる話題の言葉ではありません。ChatGPT のリリースとMicrosoft が AI に 100 億米ドルを投資すると発表したことは、人工知能が「未来」から現実社会に参入したことを示しています。

ネットワークの専門家にとって、人工知能の台頭に関して考慮すべき要素が 2 つあります。第一に、トラフィックがネットワークにどのような影響を与えるか、第二に、トラフィックをどのように使用してネットワークをより適切に管理できるかということです。

まだネットワークを制御できますか?

過去 2 年間、クラウドへの急速な移行により、多くのエンタープライズ ネットワーキング チームが混乱に陥りました。ビジネスの中核がオンプレミスからハイブリッド クラウド環境に移行したため、チームがネットワークの制御を失った場合もありました。ネットワーキング チームにとっての課題は、トラフィックが依然としてデータ センターに正常に流れることです。ネットワーク管理とワークフローの自動化を今すぐ再考する必要があります。

人工知能は間違いなくネットワークの監視に役立ちますが、ネットワークに独自の負担を与えることにもなります。クラウドベースの AI ツールでは、ネットワークが内部環境と外部環境の移行や移動に伴う大量のデータ トラフィックを管理し、それに適応する必要があります。実際、AI は分析ツール、IoT およびインテリジェント エッジ デバイス、スパム フィルター、さらにはコンテンツ作成ツールに至るまで、あらゆるところに使われています。これらはネットワークの共有を必要とするため、トラフィックの急増や遅延の問題が発生する可能性もあります。

ミッションクリティカルなネットワーク向けの AI

人工知能を活用したトラフィック管理、ネットワーク管理、監視ツールは成熟しつつあります。ただし、これらの AI を組み込んだツールは、リソースに制約のあるネットワーク チームにライフラインを提供しますが、脆弱性が高まるネットワークの管理を支援するために、これらのシステムに実際にどの程度の制御を引き渡すことができるかについては、依然として懐疑的です。たとえば、ネットワーク停止の可能性がさらに制御不能になる可能性があります。

その答えは、ネットワーク管理者が引き続き関与でき、内部の仕組みを理解できる AI ソリューションである「説明可能な AI」の使用にあります。ネットワーク チームが AI がどのように意思決定を行うかを理解し、AI の結果がパフォーマンスの改善や管理に成功しているかどうかについてチームを利用して定期的にフィードバックを提供できるようになると、信頼が構築され始めます。

ネットワーキングにおける AI の力の活用

しかし、懐疑論はさておき、エンタープライズ ネットワーキングは、人工知能と自動化の導入に最も積極的な業界の 1 つです。これは、パフォーマンス監視、アラート抑制、根本原因分析、異常検出にまで及ぶ、さまざまなネットワーク機能のためにネットワーク チームによって使用されます。たとえば、Juniper Networks Mist AI はネットワーク構成を自動化し、最適化を処理します。

主なきっかけは、人工知能が顧客体験の向上に役立つということです。最近の記事で、ジュニパーネットワークスの最高人工知能責任者のボブ フライデー氏は、「クライアントとクラウド間の接続の変化に適応して学習する AI の能力により、AI は最も動的なネットワーキングのユースケースに最適となるでしょう。」

人工知能が顧客エクスペリエンスの向上に役立つ一例は、ワイヤレス ユーザー エクスペリエンスです。これにより、洞察が提供され、モバイル デバイスや在宅勤務のユースケースによって作成されたワイヤレス接続のクモの巣をより適切に管理できます。この場合、AI は、多くのネットワーク専門家が制御できない状況についての洞察を提供できます。

AI に制御を与える

Web 上での人工知能の最も一般的なアプリケーションの 1 つは、検索とチャットボットでの役割です。ネットワーク専門家は、自然言語処理 (NLP) と自然言語理解 (NLU) を使用して構築されたチャットボットと仮想アシスタントの助けを借りて、山積みのサポート チケットを解決することができます。

これらのボットは、ユーザーからの質問を理解すると、ネットワークの観察から得た知識とトレーニングされた洞察に基づいて、情報や提案で応答できます。これは、クライアントからクラウドへの洞察と自動化の一種で、チャットボットがユーザーの質問に対して、単に「はい」か「いいえ」だけでなく、コンテキストと意味を提供します。そして長く走れば走るほど、より直観的になっていきます。

Juniper Mist AI とその Marvis チャットボットを使用することで、世界的な小売大手は、ネットワークに関する潜在的な問題とその解決方法についての洞察を収集することができました。 Mist AI はベースライン パフォーマンスを継続的に測定するため、逸脱が発生した場合は自動的にアラートを発行します。

人工知能への準備

スキルが不足している業界では、IT およびネットワークの専門家は、AI によって日常的な反復的な雑事から解放されるという考えを受け入れる必要があります。また、ネットワークの専門家が一夜にして AI の専門家になることを期待できる企業はないことも知っておく必要があります。 AI 対応のデバイスやシステムへの避けられない暴露に備える必要があります。

ネットワークをより適切に管理するには、ネットワーク専門家は、データ サイエンティスト、開発者、IT 部門と協力して必要な AI ツールを特定し、ネットワークの管理に頭を使う方法を決定する必要があります。ネットワーク内で人工知能をより効果的に使用します。

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