Nutzt Ihr Unternehmen bereits KI und Automatisierung, um Netzwerkkomplexität einzudämmen? Falls nicht, sollten Sie das einer neuen Umfrage zufolge so schnell wie möglich ändern.
Im Rahmen einer aktuellen Untersuchung hat die Enterprise Strategy Group (ESG) 362 Netzwerkprofis in den USA und Kanada, die KI und Prozessautomatisierung aktiv nutzen, über die aktuelle Rolle von AIOps beim Betrieb von Netzwerkinfrastrukturen befragt. Die Ergebnisse wurden nun veröffentlicht und sind als kostenloses E-Book verfügbar: The Role of AIOps in Network Infrastructure Operations.
ESG hat insbesondere folgende Fragen genauer untersucht:
- wie die Fortentwicklung von AIOps die Fähigkeit eines Unternehmens zur Verwaltung moderner Netzwerkumgebungen beeinflusst
- in welchem Umfang und in welchen Anwendungsszenarien KI/ML und Automatisierung in Netzwerkumgebungen bereits genutzt werden
- welche Vorteile in Unternehmen mit unterschiedlichem Nutzungs- und Reifegrad erzielt/wahrgenommen werden
1. Erkenntnis: AIOps nimmt an Bedeutung zu
KI-basierter Netzwerkbetrieb – oder AIOps – wird inzwischen in Unternehmen sämtlicher Größen genutzt. Diese Unternehmen gaben an, in ihren Netzwerkumgebungen nun verstärkt auf KI-Prozesse zu setzen. Die Umfrage ergab einen direkten Zusammenhang zwischen dem Zeitraum, für den ein Unternehmen bereits KI nutzt, und die Anzahl der Prozesse, die davon Gebrauch machen.
- Über die Hälfte der Unternehmen, die seit mindestens drei Jahren KI nutzen, gab an, dass mindestens 41 % ihrer Prozesse KI-basiert sind.
Die Kunden von Juniper Networks profitieren mit den Lösungen von Juniper Mist Systems heute bereits von AIOps. Die künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb macht sich mit Ihrer Netzwerkumgebung vertraut und hilft Ihnen so dabei, Ihren Netzwerkbetrieb zu optimieren.
2. Erkenntnis: Die vollständig automatisierte Problembehebung nimmt zu
Die von KI gewonnenen Informationen können unter anderem für Warnmeldungen genutzt werden. Für Unternehmen ist es aber von noch größerem Wert, wenn die KI auch Lösungen vorschlägt oder im besten Fall das Problem direkt behebt.
Laut den Ergebnissen der ESG-Umfrage ist es für Unternehmen mit ausgereifteren Automatisierungs- oder KI-Umgebungen wahrscheinlicher, völlig auf Automatisierung zu setzen. Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen dieser Technologie mehr vertrauen, kulturelle Hürden überwinden und ihren Wert erkennen.
- 33 % bringen eine Netzwerk-KI/Automatisierungs-Software für Warnmeldungen zum Einsatz, behalten davon abgesehen aber die manuelle Kontrolle über sämtliche Aktionen zur Analyse und Fehlerbehebung.
- 38 % nutzen die Software als Engine für Warnmeldungen und Empfehlungen, die Umsetzung und Implementierung der Empfehlungen nehmen sie aber selbst vor
- 29 % der Befragten sind einem vollautomatisierten, autonomen Netzwerkbetrieb mithilfe von Netzwerk-KI/Automatisierungssoftware gegenüber aufgeschlossen
Vertrauen und Transparenz durch Explainable AI (XAI) sorgen dafür, dass Unternehmen einer Abhängigkeit von völlig autonomer KI aufgeschlossen gegenüberstehen.
3. Erkenntnis: Die Einführung von Netzwerk-KI deckt viele unterschiedliche Anwendungsszenarien ab
Unternehmen setzen KI vermehrt dazu ein, Anomalien (in Bezug auf Netzwerk und Sicherheit) schnell aufzuspüren und proaktive oder gar automatisierte Maßnahmen einzusetzen. Andere Anwendungsszenarien beinhalten die Unterstützung bei der Planung, Wartung und Skalierung des Netzwerks. Zusätzlich fördert die Nutzung von KI und Automatisierung den Einsatz von selbstheilenden Netzwerken.
Anwendungsszenarien, die laut den Befragten, den Einsatz von KI in Netzwerkumgebungen fördern:
- 40 % – Optimierung der Netzwerkleistung
- 38 % – Erkennung von Sicherheitsbedrohungen
- 34 % – Analyse und Optimierung des Datenverkehrs
- 33 % – Planung der Netzwerkkapazität
- 32 % – Load Balancing
- 31 % – Anomalieerkennung und Warnmeldungen
- 30 % – Vorbeugende Wartung
- 28 % – Dynamische Netzwerkskalierung
- 24 % – Empfehlung von Maßnahmen
- 23 % – Selbstheilung
Letzten Endes besteht die Zielsetzung für KI bei den meisten Unternehmen darin, eine bessere Endbenutzererfahrung sowie eine bessere Betriebserfahrung für IT-Teams zu ermöglichen.
4. Erkenntnis: KI-Technologie erfährt eine stärkere Akzeptanz
Die Netzwerkautomatisierung läuft nicht ohne Herausforderungen ab. Die Befragten gaben diese unter anderem mit Datenqualität (28 %), erhöhte Sicherheitsrisiken (27 %), Konfigurationskomplexitäten (26 %), Datenverfügbarkeit (25 %) und Erklärbarkeit sowie Transparenz (23 %) an. Abgesehen von diesen Sachverhalten, wurde nur aus 17 % der untersuchten Unternehmen kultureller Widerstand gegen die KI-Nutzung gemeldet, was auf eine steigende Akzeptanz der KI-Technologie schließen lässt.
5. Erkenntnis: Integrierte Lösungen sorgen für geschäftlichen Mehrwert
Die Befragten gaben an, mehr auf integrierte KI- und Automatisierungslösungen zu setzen als auf eigenständige Lösungen.
Im Vergleich zu eigenständigen Lösungen wurden die Vorteile von integrierten Lösungen wie folgt angegeben:
- 74 % – Weniger Ausfallzeiten und/oder höhere Produktivität bestehender Ressourcen
- 68 % – Leichter/einfacher zu bewerten und/oder zu erwerben
- 59 % – Niedrigere Betriebskosten und/oder kürzere Amortisierungszeit
KI ist schlicht ein natürlicher Schritt innerhalb der Evolution von Automatisierung für die Verbesserung der Betriebseffizienz des Netzwerks.
6. Erkenntnis: KI/Automatisierung sorgt für Verbesserungen bei der Netzwerksicherheit
Die Befragten gaben mit überwältigender Mehrheit an, dass KI- und Automatisierungslösungen für Netzwerke bei ihnen zum Einsatz kommen, um die Cybersicherheit des Unternehmens zu stärken. Für die Verwaltungsteams dieser modernen verteilten Umgebungen ist es essenziell, Bedrohungen umgehend zu erkennen, um der sich stets verändernden Bedrohungslandschaft einen Schritt voraus zu sein.
Zu den Gründen für den Einsatz von KI in Netzwerkumgebungen gehören laut der Umfrage:
- 62 % – Schnellere Bedrohungserkennung
- 57 % – Beschleunigte Fehlerbehebung
- 54 % – Beschleunigtes Identifizieren von Netzwerkgeräten/-entitäten
- 52 % – Präzisere Bedrohungserkennung
- 49 % – Unterstützung für automatisierte Sicherheitsmaßnahmen
- 48 % – Identifizierte Lücken oder Probleme bei Sicherheitsrichtlinien
- 42 % – Identifizierte netzwerkbasierte Anomalien
KI ist gut geeignet, um Nadeln in Heuhaufen zu finden. Moderne Techniken für maschinelles Lernen können im Kontext der Sicherheitsanwendungen gut getarnte Anomalien oder andere Eigenheiten von Cyberangriffen aufdecken.
7. Erkenntnis: Generative KI ist aus dem Netzwerkbetrieb nicht mehr wegzudenken
Unternehmen mit ausgereifteren KI- und Automatisierungsumgebungen nutzen mit höherer Wahrscheinlichkeit generative KI in der Produktion. Die Anwendungsszenarien unterscheiden sich üblicherweise je nach Unternehmen, aber generative KI kann sich als besonders wertvoll für komplexe Umgebungen mit Cloud-nativen Anwendungen herausstellen. Beispiele dafür beinhalten Topologiegenerierung, Datenverkehrsmodellierung, Ressourcenzuweisung und dynamische Quality of Service (QoS).
Generative KI wird zur Verbesserung des alltäglichen Netzwerkbetriebs von essenzieller Bedeutung sein. So wird Marvis beispielsweise stetig mit weiteren generativen KI-Funktionen ausgestattet, wie die unterstützende Bereitstellung von Dokumentationsfachwissen für Netzwerkteams.
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Während manche Betriebsteams von der hohen Netzwerkkomplexität überfordert sind, stellen andere mithilfe von integrierter KI und Automatisierungslösungen wie der KI-nativen Netzwerkplattform von Juniper hochverfügbare, sichere Konnektivität für alle Anwendungen, Standorte und Mitarbeitenden bereit.
Die gesamten Ergebnisse der Umfrage und die Analyse der ESG können Sie im kostenlosen E-Book nachlesen: The Role of AIOps in Network Infrastructure Operations (Die Rolle von AIOps beim Betrieb von Netzwerkinfrastrukturen).
