Machine learning trong việc quản lý mạng là một sự hứa hẹn và đầy thử thách.
Automation, machine learning, AI đã và đang trở thành những công nghệ quan trọng trong việc quản lý mạng khi độ phức tạp của nó tăng cao.
Là một phần của xu hướng tự động hóa và trí thông minh nhân tạo trong các mạng doanh nghiệp. AI và machine learning (ML) đang ngày càng thu hút việc làm vì khả năng tự động xác định được vấn đề mạng và ngay lập tức đưa ra được chẩn đoán trong các hệ thống phức tạp .
Việc áp dụng AI và ML vào quản lý mạng cho phép thu thập và tổng hợp các thông tin từ nhiều nền tảng quản lý khác nhau về central analysis. Thay vì nhân viên IT phải xử lý thủ công các báo cáo từ các thiết bị và ứng dụng đa nền tảng, machine learning có thể đưa ra các chẩn đoán nhanh chóng, tự động về các vấn đề.
Giám đốc cấp cao và nhà phân tích Josh Chessman của Gartner đã đặt ra vấn đề cho nhân viên CNTT như : “Tôi có tất cả các công cụ giám sát này và tất cả chúng đều cho tôi biết có điều gì đó không ổn, nhưng chúng không nói với tôi nó ở đâu. Sức mạnh lớn nhất của công cụ này là nó có thể xác định "bạn đã có 26 event từ bảy công cụ khác nhau và tất cả đều là về sự cố mạng”
Một điểm nữa là việc nhầm lẫn về ý nghĩa chính xác của AI và ML.. Không có sự phân chia định nghĩa giữa hai thuật ngữ này. Nhìn chung, cả hai đều mô tả cùng một khái niệm - thuật toán có thể đọc dữ liệu từ nhiều nguồn và điều chỉnh kết quả đầu ra của chúng cho phù hợp. Theo các chuyên gia, AI được áp dụng chính xác nhất cho những biểu hiện mạnh mẽ của ý tưởng đó hơn là cho một hệ thống có thể xác định nguồn gốc của một vấn đề cụ thể trong mạng điện toán doanh nghiệp.
Một điểm chung với nhiều hệ thống ML là khả năng tương thích chéo. Phần lớn những gì có trên thị trường hiện nay là do nhà cung cấp thêm tính năng mới vào một trong những sản phẩm hiện có của họ. Điều đó hữu ích khi dự áp có 1 nhà cung cấp duy nhất ví dụ như Cisco, nhưng có thể là một vấn đề trong môi trường nhiều nhà cung cấp. Chessman nói: “Nhiều nhà cung cấp đang thêm AIops vì nó là một thứ thông dụng. “Nó không cung cấp cho bạn nhiều khả năng hiển thị về sản phẩm của các nhà cung cấp khác”.
Các hệ thống vendor-agnostic của ML dùng để quản lý mạng. Moogsoft và BigPanda là hai trong số những tên tuổi lớn trong lĩnh vực này — nhưng phổ biến hơn là tìm thấy các tính năng ML đi kèm với các sản phẩm của nhà cung cấp cụ thể. Netscout, họ có một số ML và nó hoạt động tốt, nhưng nó chỉ tập trung vào sản phẩm của Netscout.
Theo Peter Suh, người đứng đầu bộ phận thực hành mạng Bắc Mỹ của Accenture, ML có thể giúp công việc của nhiều chuyên gia CNTT trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Ông nói: “Có những loại công cụ và giải pháp đó sẽ rất tốt. “Nó sẽ giúp bạn tìm hiểu những gì đang diễn ra trên mạng tại bất kỳ thời điểm nào”.
Theo Gartner’s Chessman, mặc dù đây cũng là một bước đi tiềm năng theo hướng tự động hóa toàn bộ mạng lưới, nhưng nó cũng có thể dẫn đến việc nhân viên CNTT mất việc làm, điều này không có khả năng xảy ra trước mắt. Điều có thể xảy ra hơn là ML sẽ giúp nhân viên CNTT tiết kiệm thời gian, làm các việc tạo ra doanh thu hơn là những thứ lặt vặt. Việc tự động hoá hoàn toàn phải mất thêm nhiều năm nữa mới hoàn thành.
