لطالما كان يُنظر إلى الشبكات على أنها بمثابة السباكة لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسات – وهي بنية تحتية حيوية تربط الأنظمة وتنقل البيانات. يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية إدارة تلك البنية التحتية. يمكن لأنظمة إدارة الشبكة الآن ربط الإشارات المنعزلة، مما يساعد فرق تكنولوجيا المعلومات على تحديد المشكلات الأكثر خطورة، وفي بعض الحالات، حل تلك المشكلات تلقائيًا.
إن مدى قدرة الذكاء الاصطناعي في النهاية على التعامل مع إدارة الشبكة هو سؤال مفتوح. يتصور بعض خبراء الشبكات أن الذكاء الاصطناعي يتولى المزيد من العمل إدارة الشبكةمع تدخل بشري أقل. ولكن ما إذا كان هذا يجعل الشبكة نفسها أكثر ذكاءً – أو ببساطة يجعل الأدوات المستخدمة لإدارتها أكثر ذكاءً – أمر قابل للنقاش.
بالنسبة لمدراء تكنولوجيا المعلومات، السؤال هو ما إذا كان بإمكان الشبكة، في مرحلة ما، التحول من البنية التحتية التي تديرها تكنولوجيا المعلومات إلى البنية التحتية التي تساعد في إدارة تكنولوجيا المعلومات نفسها.
وقال باولو كانالي، رئيس قطاع الاتصالات في أمريكا في شركة EY: “الشبكة ليست الدماغ، بل هي الجهاز العصبي”. “إنها استخبارات لا مركزية، والتي نرى جميع مشغلي الشبكات يمارسونها.”
الذكاء الاصطناعي “يعيد الحياة إلى الشبكة” بطريقة تحاكي الجهاز العصبي“، قال كانال. يمكن لمنظمة العفو الدولية فحص البيانات وأضاف أن التنبيهات تأتي من جميع أنحاء الشبكة لتحديد أولويات المشاكل وأتمتة بعض الإجراءات.
وأشار كانال إلى أن الشبكة تربط أيضًا المجالات الذكية بشكل متزايد، بما في ذلك البنية التحتية الطرفية والمنصات السحابية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يرى روز روزبورو، كبير المحللين الرئيسيين في شركة الأبحاث أومديا، أن الكثير من التغيير يحدث في الأدوات المستخدمة لإدارة الشبكات، وليس في الشبكة نفسها.
وقالت: “من المحتمل أن يكون هذا أمرًا متناثرًا، ولا أعلم أن الشبكة نفسها تتغير”. “إنها الأدوات التي [communications service providers] تستخدم لإدارة الشبكة. هذا ما يتغير – OSS [operating support systems]. أصبح لدى الأشخاص الذين يديرون الشبكة الآن أدوات أكثر ذكاءً.”
وأشار كانال إلى تغيير آخر: يمكن للذكاء الاصطناعي ربط المعلومات عبر أنظمة مراقبة الشبكات التي كانت تعمل تاريخيًا في صوامع.
“الفرق هو أنه يوجد الآن تمكين للشبكة، حيث أصبحت قادرة على جمع كل هذه الأشياء [signals]قم بإجراء الارتباطات والتوصل إلى ما هي المشكلة الحقيقية؟ والأهم من ذلك، ما هو تأثير ذلك على العميل؟ ما هو التأثير على العمل؟” قال كانال.
باولو كانالي، قائد قطاع الاتصالات في الأمريكتين، EY
إدارة الشبكة بشكل أكثر ذكاءً وأسرع
كما أن قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستفادة من المعلومات من مختلف أنظمة الشبكات تجعل إدارة الشبكة أكثر استجابة.
وقال روزبورو إن الشبكة لا تزال بمثابة أداة لنقل البيانات من النقطة أ إلى النقطة ب، ولكن مع الذكاء الاصطناعي، أصبحت “أكثر استجابة من ذي قبل لأنها يمكنها استيعاب معلومات أكثر مما كانت عليه من قبل”.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحديد البيانات والوصول إليها عبر أنظمة مختلفة، مثل أنظمة الفوترة وأنظمة الخدمة، للعثور على معلومات حول استخدام جهاز التوجيه، على سبيل المثال.
قال روزبورو: “أصبح المخزون الآن مثل نظام التسجيل، وكل شيء يتطلع إلى ذلك لمعرفة ما إذا كان يمكنه تنفيذ ما طلبت منه القيام به. والقيام بذلك في الوقت الفعلي. إنها القدرة على القيام بالأشياء بشكل أسرع وعلى نطاق واسع… مع الوكيل، يمكنك فقط أن تقول، “افعل ذلك” ويمكنهم تحقيق ذلك”.
بعض ذكاء الشبكة الأساسي ليس جديدًا. وأشار بريان واشبورن، كبير المحللين في شركة Omdia، إلى تقنيات مثل Cisco NetFlow وJuniper JFlow، التي قدمت منذ فترة طويلة تحليلات حول أحداث الشبكة. وقال إن الذكاء الاصطناعي يمكنه ربط المعلومات من أنظمة إدارة الشبكات المختلفة بمعدل متسارع.
إن تقنيات ذكاء الشبكة وقابلية المراقبة هي “أجزاء يمكن القول إنها تتصرف مثل الأجهزة العصبية الفردية. والآن بفضل سحر الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نبدأ في دمج بعض ذلك معًا، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي اشترت عشرات مختلفة من الأجهزة”. [network management] قال واشبورن: “الأنظمة”.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يسهل على تكنولوجيا المعلومات التفاعل مع أنظمة الشبكات. على سبيل المثال، قال واشبورن إن فرق تكنولوجيا المعلومات يمكنها استخدام معالجة اللغة الطبيعية ووكلاء الذكاء الاصطناعي لطلب عرض أسعار لوصلة ألياف جديدة في المكتب، بدلاً من تقديم طلب مع ممثل بشري.
وقال روزبورو إن معالجة اللغة الطبيعية يمكن أن تسمح أيضًا لمدراء تكنولوجيا المعلومات وفرق تكنولوجيا المعلومات “بطرح أسئلة على الشبكة و… ربط أنواع أكثر من المعلومات من ذي قبل” ثم استخدام تلك المعلومات بشكل استراتيجي.
وقال روزبورو: “قد تكون إحدى الشركات قادرة على الحصول على مزيد من المعرفة التي يمكنها استخدامها لتطوير خدماتها”.
روز روزبورو، محلل، Omdia
التقنيات التي تدعم شبكة أكثر ذكاءً
تساعد العديد من التقنيات في جعل إدارة الشبكة أكثر ذكاءً وأتمتتها:
التوائم الرقمية
تعد التوائم الرقمية إحدى التقنيات التي تدعم إدارة الشبكة بشكل أكثر ذكاءً. على سبيل المثال، يمكن استخدام التوائم الرقمية لبيئات الشبكات كقاعدة اختبار وبيئة تعليمية لـ GenAI، ويمكن لـ GenAI تحليل مخرجات التوائم الرقمية، وفقا لماكينزي وشركاه.
على سبيل المثال، أعلنت شركة AT&T مؤخرًا أنها “تعكس الشبكة بشكل أساسي مع الواقع الافتراضي من أجل تحديد حالات انقطاع الخدمة وربطها بسرعة”، كما قال كانال. ال ايه تي اند تي جيو موديلر هو نظام GenAI يمكنه محاكاة تغطية الشبكة والتنبؤ بها للتحضير للحوادث التي قد تؤثر على توفر الشبكة – مثل توقف برج الخلية عن الاتصال بالإنترنت أثناء العاصفة.
قدرات X الذاتية
وتأخذ قدرات Self-X هذا التطور خطوة أخرى إلى الأمام، مع قدرة وظائف الشبكة على العمل بتدخل بشري أقل. وأوضح كانال أن برنامج Self-X يشير إلى “مجموعة من القدرات مثل المراقبة الذاتية، والشفاء الذاتي، والتحسين الذاتي، والتخطيط الذاتي في نهاية المطاف”.
وأضاف كانالي أنه في الوقت الحالي، يمكن للعديد من الشبكات اكتشاف الحالات الشاذة، وتحديد السبب الجذري المحتمل للمشكلة، أو التوصية بحل أو اتخاذ إجراء تجاه العلاج من خلال “الإجراءات التصحيحية المحددة مسبقًا”. وأشار إلى المثال الذي ينص على أنه إذا أصبح موقع الخلية مزدحمًا، فيمكن للشبكة إعادة توجيه حركة المرور تلقائيًا أو ضبط التكوينات للحفاظ على جودة الخدمة.
وقال كانال: “بمرور الوقت، نتوقع أن تتجاوز الشبكات ردود الفعل. فبدلاً من انتظار حدوث المشكلات، ستتنبأ بارتفاع الطلب، وتتوقع الفشل قبل حدوثه، وتعيد تصميم خطط السعة، وتحسن نفسها باستمرار مع الحد الأدنى من التدخل البشري. والرؤية النهائية هي شبكة تتعلم من كل حدث، وتحسن باستمرار وتدير الكثير من عملياتها الخاصة”.
يصف المفهوم ذو الصلة، Zero X Experience، ما يمكن أن يعنيه استقلالية الشبكة الأكبر للعملاء: صيانة الشبكة وتقديم الخدمات التي تتطلب تدخلًا ضئيلًا من العميل أو لا تتطلب أي تدخل على الإطلاق. وأوضح كانالي أنه بالنسبة لعملاء مقدمي الخدمات – بما في ذلك مديرو تكنولوجيا المعلومات وفرق تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات – قد يعني الذكاء الاصطناعي الشبكات التي تعمل دون الحاجة إلى التذاكر أو التصعيد أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
وضرب مثالاً على ذلك بائع تجزئة يستعد ليوم الجمعة الأسود. تقليديًا، سيحتاج فريق تكنولوجيا المعلومات إلى طلب نطاق ترددي إضافي يدويًا ومراقبة أداء الشبكة والاستجابة لأية مشكلات تنشأ أثناء حدث الجمعة السوداء.
وقال كانال: “في تجربة Zero-X، تتعرف الشبكة على نمط الطلب القادم، وتخصص بشكل استباقي سعة إضافية، وتحسن الأداء بشكل مستمر أثناء الحدث، وتعيد الموارد بعد ذلك دون تدخل بشري”. “لا يفتح العميل تذكرة أبدًا، ولا ينتظر أبدًا الموافقة، وقد لا يدرك حتى أن التحسين قد حدث.”
وقال كانال إن الذكاء الاصطناعي يربط أيضًا أجزاء من عمليات الشبكة التي كانت منعزلة تقليديًا، بما في ذلك أنظمة دعم الأعمال (BSS) وأنظمة دعم التشغيل (OSS). “عندما يجتمع الذكاء الاصطناعي معًا، فإنه يكسر كل هذه الصوامع ويخلق نظامًا بيئيًا مفتوحًا يمكنه الاتصال بسرعة مباشرة من BSS إلى OSS.”
إلى أي مدى يمكن أن تصل استقلالية الشبكة؟
وبما أن الذكاء الاصطناعي يتولى المزيد من وظائف إدارة الشبكة، فإن السؤال هو ما مقدار هذا العمل الذي يمكن أن يحدث في نهاية المطاف دون تدخل بشري. وقال كانالي إن الذكاء الاصطناعي يجعل الشبكة أكثر ذكاءً، في نفس الوقت الذي تدعم فيه الشبكة تطور الذكاء الاصطناعي.
قال كانال: “إنه تقريبًا مثل تحول في الاتجاهين”. “من ناحية، يجعل الذكاء الاصطناعي الشبكات أكثر تنبؤًا وتكيفًا واستقلالية بشكل متزايد بالتأكيد. ولكن في الوقت نفسه، يضع الذكاء الاصطناعي طلبًا جديدًا على الشبكة. هناك طلب أكبر بكثير على زمن الوصول ونقل البيانات والأمن والمرونة والتكاليف وما إلى ذلك.”
وأضاف أنه على الرغم من اعتقاده أن إدارة الشبكة ستصبح مستقلة إلى حد كبير، إلا أنها لن تكون مستقلة في كل المواقف.
وقال كانال: “إن الأنشطة التشغيلية الروتينية مثل المراقبة واكتشاف الأخطاء وإدارة التكوين وتحسين الأداء والتنبؤ بالقدرات هي مرشحات ممتازة للتشغيل المستقل”. “تعتمد هذه الأنشطة على كميات كبيرة من البيانات وأنماط القرار القابلة للتكرار، حيث يؤدي الذكاء الاصطناعي أداءً جيدًا بشكل استثنائي.”
وكرر روزبورو توقعات كانالي بأن الشبكة لن تكون مستقلة تمامًا أبدًا، لأن ذلك سيكون “محفوفًا بالمخاطر للغاية”. وأضافت أن مقدمي خدمات الاتصالات يهدفون إلى تحقيق المستوى الرابع من الأتمتة لمعظم عمليات الشبكة. منظمة صناعة الاتصالات TMForum حددت تصنيف مستويات الشبكة المستقلة بترتيب من 0 إلى 5، حيث يمثل المستوى 0 “العمليات اليدوية والصيانة” والمستوى 4 هو “شبكة مستقلة للغاية” يمكنها “تنفيذ إدارة حلقة مغلقة للشبكات القائمة على الخدمة والشبكات القائمة على تجربة العملاء عبر نمذجة الذكاء الاصطناعي والتعلم المستمر.”
وقال كانال إن الذكاء الاصطناعي سيعالج القرارات “المتكررة والمعتمدة على البيانات والتشغيلية بطبيعتها”، بما في ذلك:
-
اكتشاف وحل حوادث الشبكة.
-
ضبط تكوينات الشبكة ديناميكيًا.
-
تحسين التوجيه وتدفقات حركة المرور.
-
التنبؤ بأعطال المعدات.
-
إدارة الاستجابات الأمنية الروتينية.
-
التنبؤ بالطلب والتوصية بتغييرات القدرات.
وأضاف أن المجالات التي ستظل تتطلب وجود إنسان في الحلقة تشمل “القرارات المعمارية الرئيسية والاستثمارات الإستراتيجية والاعتبارات التنظيمية والمقايضات التجارية”. “المبدأ المفيد هو أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتخذ قرارات تشغيلية بشكل متزايد، بينما يظل البشر مسؤولين عن القرارات الاستراتيجية.”
وقال كانالي أيضًا أن البشر سيستمرون في قيادة قرارات إدارة الشبكة التي تتضمن ثقة العملاء والامتثال والاستراتيجية طويلة المدى وخيارات بنية الشبكة والحوكمة الأمنية واختيار البائعين. وأوضح روزبورو أن أي تغييرات في الشبكة يمكن أن تؤدي إلى انقطاع الخدمة للعميل من المرجح أن يكون لها دائمًا إنسان يعطي التأكيد النهائي أو تسجيل الخروج.
نظرًا لأن الشبكات أصبحت أكثر استقلالية، فإن دور رئيس قسم المعلومات وأضاف كانالي أن الشركة ستصبح أكثر استراتيجية وتركز بشكل أكبر على تجربة العملاء ونماذج الأعمال الرقمية. وقال إن فرق تكنولوجيا المعلومات ستحتاج إلى تحسين مهاراتها في مجال حوكمة الذكاء الاصطناعي والإشراف على أنظمة الذكاء الاصطناعي، وإدارة جودة البيانات، والتركيز على إدارة نتائج الأعمال.
وشبه كانال هذا التحول بإدخال الطيار الآلي في الطيران. لم يتم استبعاد الطيار البشري، ولكن “تطور الدور من التشغيل المستمر للطائرة إلى الإشراف على الأنظمة المتطورة بشكل متزايد والتدخل عند الضرورة”.
“أعتقد أن الشبكات تسير في اتجاه مماثل جدًا: عدد أقل من الأشخاص الذين يديرون الأجهزة الفردية، والمزيد من الأشخاص الذين يقومون بتنسيق الأنظمة الذكية التي تدير نفسها.”
إلى أي مدى يجب أن تصبح إدارة الشبكة مستقلة في المستقبل؟ اسمحوا لنا أن نعرف في [email protected].
