很明显，使用相同的工具和手动流程来管理复杂性越来越困难。网络管理系统没有跟上技术创新的步伐。他们没有主动优化现代大型基础架构。

少花钱多办事的原则迫使网络运营者努力解决核心问题: 我们将有限的时间投入到哪里？哪些问题给我们的最终用户带来了最大的痛苦？我没有意识到隐藏在表面下的哪些问题，可能会在任何时候产生影响最终用户体验的问题？

是时候转变IT运营了

AI在我们的日常生活中很常见 — 在我们的手机、家用电器以及越来越多的汽车中。

最后，AI可以帮助网络运营者应对一些最紧迫的问题。AI可以帮助企业确保他们有正确的基础，快速响应新的市场机会，并随着业务条件的变化迅速做出调整。

Gartner的词汇表将AIOps描述为: “AIOps (由于IT运营的AI智能) 将大数据和机器学习相结合，使IT运营流程自动化，包括事件关联，异常检测和因果关系确定。”

出色的AIOps始于出色的数据

Aruba ESP (边缘服务平台) 是业界首个旨在统一、自动化和保护边缘的AI平台。AI驱动的网络运营基础是深入的网络专业知识、有效的AI模型和丰富多样的数据。

AIOps是Aruba ESP的核心属性，以及统一的基础设施和零信任安全性。AIOps集成到Aruba Central中，这是我们的单一入口，使运营者能够管理统一的基础设施、SD-WAN和安全性。

我们利用我们深厚的专业知识来构建AIOps模型。我们的模型利用了数百个指标，如吞吐量、延迟和资源效率。每个指标可以单独使用，也可以与其他指标结合使用，以量化网络的行为方式，运行状况以及对用户体验的影响。

多年来，我们汇总了各行各业的丰富网络元数据资源；有线、无线和SD-WAN基础架构、数据中心以及各种各样的设备。所有这些数据形成了一个庞大的数据湖（Data Lake），该湖是来自 1 百万个网络设备，5500万个终端，65,000 个用户配置。每天增加超过 15亿个新的数据点。

数据只有在驱动可操作的见解时才有用。通过机器学习 (ML) 和高级数学模型分析海量数据流，以了解与环境因素、流量特征、用户和设备行为以及整体用户体验相关的网络数据包。

最终，我们的AI/ML模型为自动驾驶或自动优化网络提供动力。

你在AI的指导下坐在驾驶座上

自驱动或自优化网络必须首先提供稳定、有弹性的网络连接。其次，网络必须以最高的服务质量保证良好的用户体验。

为了实现这些目标，AI驱动的网络运营必须提供以下关键结果:

• 将问题扼杀在萌芽状态的根本原因分析
• 用于主动性能优化的规范性配置
• 消除对配置更改的猜测
• 验证一个改变确实提高了体验的质量

Aruba ESP的AIOps是涉及多方面的: AI洞察（AI Insights）、AI搜索（AI Search）、AI辅助（AI Assist）和AI驱动（AI Driven）。Aruba的AI洞察提供自动异常检测和网络优化功能。运维人员可以使用AI搜索进行自然语言搜索查询，以最少的鼠标点击次数找到最相关的信息。AI 辅助自动执行数据包捕获和提交故障单（Open trouble ticket）等任务。AI驱动的设备分析可以准确识别所有设备，包括IoT，并应用访问控制策略，以便在企业网络中的任何地方执行动态策略。

想了解AIOps如何帮助您解决连接问题，基于对等组分析优化性能，提供更高的组性能，以及自动化日志收集和TAC协助，查看演示。

为您的网络提供第六感

Aruba可以帮助组织减轻管理复杂企业网络的沉重负担。Aruba ESP将AIOps、零信任安全和统一的基础架构与财务和消费灵活性结合起来，帮助IT快速识别和解决问题，防御高级威胁，简化整个企业的管理，并快速大规模部署网络服务，以支持不断发展的业务需求。而且，客户可以将Aruba ESP用作基于云的或本地的SaaS。

本文作者：Ash Chowdappa

Senior Vice President & General Manager, Cloud and Security Software, Aruba