บทบาทของ AI ต่อการมอนิเตอร์และบริหารจัดการเครือข่าย

ในบทความนี้จะกล่าวถึงการก้าวเข้ามาของ AI ในงานติดตามและบริหารจัดการเครือข่าย ว่าจะมีการนำไปใช้ในลักษณะใดและองค์กรควรเตรียมความพร้อมอย่างไร

AI ที่กล่าวถึงก็คือโมเดล Machine Learning ที่ถูกสอนให้รู้จำบรรทัดฐานของการทำงาน ซึ่งเมื่อมีความผิดปกติเกิดขึ้นจะสามารถแจ้งเตือน นำไปสู่การแก้ไข ฟื้นฟู หรือปรับปรุงระบบให้ดียิ่งขึ้น โดยข้อมูลที่ถูกป้อนให้โมเดลเรียนรู้ก็มาจากทราฟฟิคและ Telemetry ของเครือข่าย เช่น Switch และ Router นั่นเอง

3 ตัวอย่างการนำ AI เข้ามาใช้งาน

1.) สร้างบรรทัดฐานการไหลเวียนทราฟฟิคของแอปพลิเคชัน ซึ่งสามารถใช้สังเกตถึงความผิดปกติ เหตุการณ์บุกรุก หรือการสนทนาของ Botnet ได้ นอกจากนี้ AI ก็ยังสามารถช่วยตอบสนองเหตุได้อย่างอัตโนมัติเช่น การกักกัน หรือตัดขาด Network Endpoint ที่ได้รับผลกระทบ

2.) การันตีว่าอุปกรณ์ที่จะถูกเพิ่มเข้ามา หรือที่ถูกแก้ไขเปลี่ยนแปลงจะเป็นไปตาม Best Practice ก่อนนำเข้ามาใน Production ซึ่งการที่อุปกรณ์เครือข่ายสามารถถูก config ผ่าน Command-line ได้อาจเปิดช่องทางให้แอดมินสั่งการ AI ให้ทำหน้าที่สั่งคำสั่งแทนว่าต้องการให้เครือข่ายเป็นอย่างไร ที่มีความแม่นยำมากกว่ามนุษย์ที่มีโอกาสเขียนคำสั่งผิดพลาดได้สูง

3.) AI ยังมีส่วนช่วยในการบริการจัดการเครือข่ายได้ เช่น การตรวจจับความหนาแน่น สั่งการเปลี่ยนเส้นทางทราฟฟิค หรือ Load Balancing ซึ่งมีความคล่องตัวมากกว่าทำ QoS แบบตายตัว หรือแก้ไขค่าทีละอินเทอร์เฟส เพราะ AI มองเห็นภาพรวมได้ดีกว่าตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง จึงย่อมเลือกสิ่งที่ดีที่สุดได้

มาถึงตรงนี้ผู้อ่านคงทราบถึงแนวทางที่ AI น่าจะเข้ามามีบทบาทในเรื่องการบริหารจัดการเครือข่ายแล้ว แต่องค์กรเองก็ต้องมีการเตรียมความพร้อมเพื่อนำ AI เข้ามาด้วยเช่นกัน ซึ่งมีอยู่ 2 เรื่องคือ ต้อง config อุปกรณ์ด้วยมาตรฐานเดียวกันและการทำ Policy ต่างๆต้องสอดคล้องกัน ที่สำคัญคือต้องจัดเตรียมข้อมูลแบบรวมศูนย์พร้อมป้อนให้ AI อีกทั้งยังพร้อมส่งต่อให้โซลูชันต่างๆนำไปใช้ได้ด้วยข้อมูลที่ตรงกัน (Single Source of Truth)

ที่มา : https://www.networkcomputing.com/networking/ai-will-soon-transform-network-management-and-monitoring