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网络智能：开启数字化转型的新机遇

将网络智能应用于企业数据管理，以实现高效数字化转型的五个步骤。

随着企业进行数字化转型，必须考虑增加的数据将如何影响网络。随着世界变得越来越数字化，企业也在努力跟上不断变化和不断变化的终端用户期望的步伐。在当今的数字时代蓬勃发展意味着现代企业必须拥抱数字化转型，以提高运营效率和规模创新——而绝大多数企业正在这样做。虽然投资数字化转型可以帮助企业改善运营并超越竞争对手，但企业还必须考虑这将如何影响其网络。毕竟，将数字化转型集成到现有IT基础架构中的组织必须考虑到数据的涌入，这些数据将不可避免地增加其网络的压力。

过多的数据会使网络不堪重负

数字化转型的核心是数据，而且是大量数据。人工智能(AI)和物联网(IoT)等数字化转型技术需要实时处理和管理数据，以便关键功能不会中断。随着组织向其IT基础架构引入数字化转型，这些技术加入了网络上已有的数千台设备，如服务器、防火墙和代码切换器。每个设备都会创建有关其性能的数据。然后数据从边缘传输到边缘、从边缘传输到云，或从云传输到边缘。理解这些数据对于真正的数字化转型是必要的，但有两个问题阻碍了这一流程。1、数据的上下文分析除非能在适当的上下文中理解数据，否则数据是无用的。但是由于来自许多地方的多个数据集，例如每个设备的网络性能和服务器响应能力，获得适当的上下文更加困难。没有上下文，解决阻碍可靠性和性能的网络问题将变得越来越困难。2、数据量另一个挑战是处理每台设备产生的大量数据。根据一项2022年通过在云中转换数据来优化业务分析的调查Opens a new window，数据专业人士报告手称，其组织内的数据量每月增长63%。随着成千上万的设备分散在网络中，数据量迅速增加，快速识别可能出现的问题（如网络退化或故障），并确定首先审查和评估哪些问题可能具有挑战性。那么企业如何收集和评估数据洞察力，并提高其网络的运营能力呢？通过网络智能。

网络智能是组织的前进方向

通过网络智能，分析网络流量中的数据，并深入了解性能问题变得更易于管理。通过网络智能，帮助通信服务提供商(CSP)从网络流量中捕获信息，企业拥有数字化转型所需的弹性、敏捷性和安全性。有一系列网络智能功能，包括跨各种网络设备的多源、多域数据捕获；网络事件中的相关性和情境化；问题检测、警报和解决建议；以及分析根本原因以供将来改进。这些功能为一系列下一代技术提供动力，包括人工智能、机器学习和5G，对于实现真正的端到端网络解决方案至关重要，这是数字化转型的关键。理想的网络智能解决方案应该具备两个关键要素。首先，其应该具有以网络为中心的应用监控功能，提供网络和应用性能的前线视图，并在出现任何问题时能够快速发出警报。其次，其必须提供主动的应用性能优化。这组响应有助于提高应用性能。

应用网络智能的五个步骤

以下是网络智能解决方案应遵循的五个步骤。1、使用各种来源进行遥测收集网络可观察性通过遥测得到增强——从多个来源收集和分析数据。遥测依赖于自动化来主动监控和分析来自各种不同来源的数据。来源包括设备、应用编程接口(API)、系统日志、编排和事务语言1(TL1)。使用遥测技术，网络智能解决方案可以显示应用体验的质量，并根据合成、当前和预测的健康状况以及安全性能揭示需要改进的地方。2、提供数据关联、丰富和转换网络中的自动模式发现引擎建立事件之间的相关性。网络智能解决方案应该通过利用来自动态和高度复杂的IT基础设施的数据源，来减少这些相关性。然后，这些解决方案可以通过使用来自其他来源的上下文（通常是拓扑和操作）来丰富、准备和组合多个警报数据有效负载，而不会分散注意力。这减少了工单数量，并加快了分析根本原因的速度。这样，只提供一个可操作的票证和自动解决方案，而不是大量警报，从而延长正常运行时间并提高可靠性。3、与IT服务管理程序整合，以应对出现的网络问题随着大量数据传入和传出网络，不可避免地会出现一些问题。一旦出现问题，网络智能解决方案应通过与IT服务管理程序整合，来澄清任何调整或事件数据。理想的解决方案还应根据需要提示警报，并提供自动事件票证。4、在一个地方提供所有数据的综合视图IT人员或管理员可以在中心位置查看历史、当前和预测数据，从而为网络事件提供更复杂的分析。网络智能帮助这些团队避免领域孤岛，并在无需人工干预的情况下提供建议。5、为解决问题提供根本原因相关性最后，最佳网络智能解决方案应列出IT团队解决任何网络问题的方向。通过自动化的根本原因相关性来指导需要更改的区域，例如策略调整、远程重启和电路重新路由，网络可以进行超快速修复。计划实施数字化转型的企业需要网络基础设施来支持其设备生成的海量数据。其还必须监控和分析该数据，以识别网络问题。通过转向网络智能，企业可以更全面地了解这些数据。有了这种的理解，可以实现的目标是无限的。