AI 能否成為 IT 與網路管理的萬靈藥？
在科技領域，為真實與誇大的拉扯是一個永恆的主題。每當一種新的「轉型性」技術出現時，這個問題就會接踵而來。人工智慧（AI）的出現再次引發這個問題，因為人們想知道這項具有潛力的技術將如何改變網路管理。
AI 的理論優勢
理論上，AI 應該是改變比賽規則的一個關鍵因素。網路團隊將能夠實時識別問題，並在潛在問題成為關鍵問題之前防患於未然。跟蹤流量模式和管理網路效能也是如此。總之 AI 的應用可以更好地利用網路容量，減少支援呼叫，從而提高客戶的滿意度。
AI 的實際應用
然而在應用 AI 之前，網路管理人員應該仔細檢視 AI 的過渡過程並嘗試將人工智慧的炒作與現實區分開來。
審視基礎設施
隨著複雜性的不斷增加和裝置逐步普及，網路管理員的工作變得更加困難。IT 預算仍在縮減，在組織希望減少網路支援支出的情況下，IT 部門仍在極度撐著。在這種情況下，網路團隊可以使用 AI 來克服這種困境。更快地解決問題將減少網路停機時間並提高網路效能，同時降低普遍 IT 成本。運用人工智慧解決方案，有望為客戶提供更好的體驗，減少支援呼叫和申訴。
舉個例子，當顧客報告問題時，技術提供商可以使用 AI 在網路解決方案中建立條件。他們會對整個網路拍攝快照，並透過學習引擎執行資料以確保發生了什麼。使用從其他客戶網路上看到的問題學習的 AI / ML 引擎可確保看到問題後不會在其他地方重復出現。這是一項巨大的時光節約，因爲問題可能會在任何地方出現。故障可能與存取點上的軟體負載有關。或者可能在支援網路中。但是透過 AI 的幫助，組織現在可以在短時間內獲取更細粒度的更新關於問題的情況。
釋放大資料的潛力
AI 將特別有用，當分析網路基礎設施產生的大量客戶遙測資料時。過去，從所有這些資料中提取訊息的唯一方法是借助了（高薪的）熟悉不同網路技術的專家。然而如果公司無法負擔正確的人員，這個有價值的資料寶庫仍然被大部分浪費。
尤其是當客戶部署來自不同廠商的網路解決方案時，從而防止對網路進行單一檢視。借助 AI 工具，組織現在可以解決這個大資料問題，並獲得需要解決 IT 部門所面臨的問題的見解，包括：哪些站點和客戶正在面臨糟糕的網路體驗？效能不佳的根本原因是什麼？哪些站點正在全力執行，需要對網路進行修改以改善情況？可以在維持網路良好安全性方面自動掃描網路嗎？物聯網裝置是否引入了安全漏洞？在網路的高峰時間，網路服務是否良好？
不要被炒作牽引
毫無疑問，AI 正日益成為網路管理的一個重要因素。隨着處理能力的提升，技術將繼續變得更加完善。但是要在使用 AI 時明智。不要忽略 AI 不是應該盲目應用的東西。有些普通和手動的工作仍然最好自動化。例如，您不需要 AI 來發布網路補丁。因此筆者認為，並不是所有事情都可以或應該轉移到 AI 上，畢竟這些解決方案的成本可能會很高。側重於您的使用情況。您要解決的是什麼商業問題？這似乎很原始，但是太多時候這個基本問題被忽略了。第二個問題是：它是否符合您的經濟狀況？每家公司都必須遵守預算。確保任何 AI 部署都不會使公司陷入財務困境。第三，測試它以確保您部署的網路確實能提供所需的結果。它是否能幫助您解決業務問題？它是怎樣做到的？它是可靠的嗎？
客觀選擇整合
現在市面上有很多工具，其中一些是 AI 驅動的，而一些不是。不要被炒作牽引。相反，確保您選擇解決您問題的解決方案。否則，您的開支只會呈指數增長。最重要的是要記住，這種 AI 轉換不會在一夜之間發生。在我們職業生涯中，每隔幾年就看到市場在狂熱和對新技術過度信任之間找到合適的平衡。這非常令人振奮，但是要一步步地規劃旅程。隨著 AI 越來越受到信任，網路的自動化越來越普及，您可以相應地擴充套件您的能力。這是一個需要時間的旅程，您的耐心將會產生回報。
