思科联天下
作者：Murtaza Doctor
VP of Engineering ThousandEyes
《2023 年全球網路趨勢報告》系列部落格文章（四）
分散式員工及其使用的分散式應用和服務，使企業的網路模式發生了巨大的改變。 現在，私有雲、網際網路、公有雲、多雲和軟體即服務 (SaaS) 網路等許多連線的發起和終止位置都在傳統的企業基礎架構之外。 這些複雜連結共存，使維運團隊在確保效能和服務品質方面要應對日益加劇的難度。
想要解決這種複雜性，一個能夠提供真正端到端可視性功能的網路狀態感知平台不可或缺。 這種視覺性不僅需要洞察用戶及其設備、位置和連接的事物，還必須全面洞悉接入網路、網路服務、多個雲端以及企業資料中心和應用程式（圖 1）。 如果解決方案能夠合併上述各種不同數據集並採用人工智慧和機器學習(AI/ML) 技術來分析數據，就可以幫助企業團隊做出明智決策，轉變其網路維運模式，化被動反應為主動 出擊和預測前瞻。
根據我們《2023 年全球網絡趨勢報告》中的數據，近半數(47%) 的受訪者表示，他們未來兩年內的首要任務是採用預測性網絡分析，主要用於幫助管理遠端員工的連接和 數位體驗。
預測性網路分析解決方案必須能夠大規模地即時關聯海量網路數據。 透過持續分析性能數據並運用預測式建模來預測狀況和提出操作建議，就能成功實現預測能力。 預測性分析能幫助團隊避免應用程式對分散式員工造成不利影響，確保提供最佳的使用者體驗。
適用於 SD-WAN 和以網際網路為中心的環境的預測性分析
對於軟體定義廣域網路 (SD-WAN)，採用 IT 運維的人工智慧 (AIOps) 的平台可提供用於預測效能的預測性分析功能（圖 2）。 AIOps 是指策略化地使用 AI、ML 和機器推理 (MR) 技術來簡化和精簡 IT 流程並優化 IT 資源的使用。 透過關聯和分析即時及歷史 SD-WAN 效能資料並應用預測模型，AIOps 就可以使用這些預測結果按應用程式類型為每個站點提供最佳路徑選擇建議，從而基於可用路徑實現最佳體驗。
透過將預測性分析功能整合到 SD-WAN 解決方案中，IT 團隊可以促進備用路徑間的智慧路由，改善應用服務等級的動態實施，從而避免網路效能下降。
結合來自組織生態系統（由 ISP、雲端供應商、SaaS 應用和其他外部服務組成）的流量資料集，可以進一步豐富預測性分析系統的資料。 維運團隊能夠利用網路遙測資料快速發現、上報並修復供應商遇到的問題。 如果偵測到網路中斷行為，維運團隊可以找出根本原因並告知供應商，以便他們優先修復問題或將問題回報至其他服務提供者和傳輸服務提供者。
預測性分析的實際應用
美國最大的人力資源代理機構之一 Insight Global 在允許員工返崗復工時，利用來自 ThousandEyes WAN Insights 的訊息，化被動為主動，持續優化 SD-WAN 策略並改善應用體驗。 在部署該解決方案後，他們對關鍵網路環境和路由的可視性大幅提升，Insight Global 的 IT 團隊能夠更好地檢測和避免潛在問題，以防這些問題對業務造成影響。
預測性的主動式維運是發展方向
在當今時代，要求組織透過端到端可視性以及由AI/ML 技術提供支援的預測性分析，從被動式運維管理轉變為主動式運維管理；也要求組織採用一致的方式進行自動化操作以及問題 分析和診斷，並在所有不同網域中確保提供一致的使用者體驗。
我們堅信這是未來的發展方向。 它也是思科網路狀態感知方法和 Cisco Networking Cloud 願景的基石。 Cisco Networking Cloud 是統一管理體驗平台，可同時支援本地和雲端運維模式，從而大規模全面簡化 IT 維運。