在上一篇博客中，我们探讨了自我驱动型网络™ 之旅的第一阶段：数据——智能网络的重要基础。但仅靠数据并不能解决问题。在第二阶段，我们会充分运用数学和数据科学从数据中提取真正价值——将原始信息转化为精确且具指导作用的洞察，从而改变网络管理方式。
洞察的价值
传统的故障排除意味着要从隐晦的 CLI 命令、日志文件中进行筛选并手动检查设备，这是一个缓慢、被动且令人沮丧的过程。IT 团队的行动滞后，只能等用户反馈问题后才能着手解决。而导致问题的原因数不胜数，想要真正找出问题如同大海捞针。
人工智能原生洞察消除了这种依赖猜测的方式。IT 团队不再需要搜寻日志和命令行输出，而是可以在用户注意到问题之前就发现并解决问题。当正确的数据洞察能够主动揭示问题时，疲于“救火”和不断进行故障排除的挫败感就会消失。
现实环境中的影响
想让 IT 团队对 AI 及其提供的洞察充满信任和信心，可能只有亲眼目睹过后才会相信。这方面的示例有很多，我最喜欢的一个例子发生在概念验证 (PoC) 期间，当时我们正寻求与一位持怀疑态度的 IT 经理开展合作。这位 IT 经理似乎不太相信瞻博网络 Mist AI™ 能够帮助管理网络或发现他们尚未察觉到的问题。在 PoC 期间，设备可以连接到竞争对手的网络，却无法连接到瞻博网络。幸运的是，通过数据洞察，我们发现一台非 Mist 路由器的最大传输单元 (MTU) 配置错误，导致验证数据包无法通过。
在另一个案例中，Mist AI 检测到一名员工办公桌上的以太网电缆出现故障，而此前从未有人报告过该问题。起初，IT 团队没有理会这一告警。但当他们向该员工核实时，发现她因为有线网络不稳定而悄悄改用了 Wi-Fi。Mist AI 成功发现了 IT 团队察觉不到的问题。
在看到 Mist AI 准确地指出了该问题和其他问题后，这名 IT 经理也从最初的持怀疑态度变成了瞻博网络的拥趸。
这种精细化的可见性正在改变各行各业的 IT 运维格局。诸如 Gap Inc. 这样的零售商现在可以深入了解网络运行状况，故障工单数量更是减少达 90%。Gap 全球网络架构师 Snehal Patel 表示：“现在，我们可以详细分析数据，清楚了解出现问题的具体位置。” 通过门店级的洞察能力，IT 团队能够快速采取行动，确保为员工和客户提供无缝连接。
高等教育机构更是受益匪浅。在达特茅斯学院，Mist AI 确保校园内的每位用户都能获得卓越的体验。达特茅斯学院首席信息官 Mitch Davis 表示：“即使只有 2% 的用户遇到问题，我们也能立即解决。” 有了人工智能原生洞察，IT 团队不再需要等待大量的投诉出现，而是可以主动发现并解决问题，确保为学生和教职员工提供始终如一的高品质体验。
除了提供卓越的可见性，Mist AI 洞察还有助于缩小 IT 技能差距，帮助组织攻克这一日益严峻的挑战。例如，在拉迪儿童医院，AI 正让网络管理变得更加容易。拉迪儿童医院网络工程师团队负责人 Daniel Madain 表示：“我们不再需要经验丰富的工程师来解读一系列毫不相关的指标。现在，我们可以从 A 点到 B 点，直接看到问题所在。” 这种转变可以让技术娴熟的工程师专注于创新和战略计划，而经验不足的员工也能自信满满地管理日常运维。在 IT 团队不堪重负时，这种能力尤为宝贵。
旅程仍在继续
虽然洞察产生了行业变革，帮助 IT 团队以前所未有的速度和效率解决问题，但下一步——将这些洞察转化为切实可行的建议——将会释放出更大的潜力。在下一篇博客中，我们将探讨人工智能原生建议如何实现主动式网络管理，助力企业朝着真正的自我驱动型网络迈进。
贵组织处于通往自我驱动型网络的哪一阶段？无论处于哪个阶段，瞻博网络都能助您成功迈出下一步。
阅读本博客系列的下一篇文章。
本系列的其他博客
