使用代理操作重写网络管理规则

AI 成熟度的融合、不断增加的网络复杂性和不断扩大的人才缺口正在重塑企业 IT,以及 RUCKUS 的代理运营对于管理它的团队意味着什么。

使用代理操作重写网络管理规则

旧模型正在崩溃

几十年来,网络运营一直遵循着一种熟悉的模式:工程师监控仪表板,分类警报,诊断根本原因,并应用修复,通常在压力下,通常在凌晨2点,每一代工具自动化部分循环,但操作模型本身仍然很大程度上是人为驱动的。

该模型在三种汇聚压力的重量下正在紧张:

网络的复杂性超过了人类的能力。 现代企业环境同时涵盖无线、有线和多种服务。人类在实时事件中可以有效处理的变量数量有限;生成这些变量的网络不是。

人才差距正在扩大。 经验丰富的工程师的退休速度比新专家的退休速度要快。来之不易的运营知识,让高级工程师在几分钟内诊断客户问题,与他们一起走出大门,不容易回来。

AI 模型终于能够提供帮助。 多年来,“网络中的人工智能”主要是指具有更智能标签的仪表板。这已经改变了。借助更强大的语言推理和特定领域的调整,AI系统现在可以解释网络条件,识别故障模式,并支持或在某些情况下以以前不实际的方式执行操作决策。

这三个部队不是独立到达的。他们一起到达,他们现在到达。

演变:从警报到自主

自主网络的旅程并非一次飞跃,而是经过四个不同的运营阶段的故意发展:

第 1 阶段:可观察性: 基础。跨部署类型的全网络遥测、性能指标、运行状况仪表板和历史趋势分析。没有这个原始信号,它上面什么都行不通。团队从盲目飞行到能见度。

第 2 阶段:AIOps 见解: 机器学习模型在升级之前识别用户体验下降,关联整个网络的事件,以及表面可操作的事件。这就是行业从被动运营转向主动运营的原因:抓住即将破碎的东西

第 3 阶段:自动补救: 基于意图的 AI 将高级运营目标转化为特定的网络行动。自动补救工作流程可关闭从检测到解决的循环,而无需对每个事件进行手动干预。

第 4 阶段:代理业务: 边界。具有自然语言理解、专家级推理和自主决策能力的 AI 代理,在受控框架内运行,解释其行动,并越来越多地处理过去需要熟练工程师随叫随到的事情。

每个阶段都会放大它下面的一个阶段。没有可观察性、洞察力和补救基础的代理 AI 只是一个聊天机器人。整个堆栈使代理在操作上具有意义。

RUCKUS Ai 修复屏幕截图

实践中“Agentic”的实际含义

“代理AI”这个词被过度使用。值得精确地说明它对网络运营意味着什么,以及它对网络运营意味着什么。

代理系统不只是显示信息或建议操作。它可以对问题进行推理,采取纠正措施,并以简单的语言解释其决策。区别很重要:从“这里是一个警报”转向“这里是我诊断出来的,这里是我对此所做的,这就是为什么”是一种截然不同的操作体验。

这在网络环境中有两种有意义的形式:

交互式代理响应操作员的自然语言问题。一位工程师问道:“为什么客户 ABC 的连接速度很慢?”业务代表调查整个堆栈,并返回包含建议后续步骤的解释。界面是对话式的;推理是专家级的。

自主代理由系统发起,它们持续监控、预测条件并响应策略护栏内的网络事件,而无需等待人类进行干预。他们处理自动补救、安全响应和合规工作流程,然后记录他们所做的事情和原因。

共同点是,这两种类型都以自然语言运行,都旨在反映经验丰富的网络工程师的推理模式,并且都旨在使高级操作可访问,即使对于没有深度网络专业知识的团队也是如此。

RUCKUS Ai 业务代表类型屏幕截图

RUCKUS 代理运营:建立在经过验证的基础之上

RUCKUS对此转变的答案是 Agentic Operations,这是一类新的 AI 驱动代理,现在作为 RUCKUS One 平台的一部分推出。使方法可信的是,它不是建立在单一产品发布之上的。它位于精心构建的AI堆栈的顶部,每个层都已经在数千个客户环境中部署在生产中。

前三层:可观察性、AIOps 事件检测和基于意图的自动补救,都是实时的。他们已经缩短了解决事故的平均时间,并消除了网络微调通常需要的数百个手动时间。Agentic Operations 建立在经过验证的基础之上,将先进的自主推理作为下一层,而不是替代已经工作的东西。

该平台通过统一的管理体验覆盖无线接入点和有线 ICX 交换基础设施。这一点很重要,因为现实世界的网络问题很少尊重域边界,无线客户端问题通常可以追溯到有线交换机配置错误,并且只能看到该方程的一侧的代理将错过根本原因。

DSE:编排引擎

对于交互式代理,操作引擎是DSE,数字系统工程师,嵌入RUCKUS One中的AI驱动的助手。RUCKUS 将 DSE 定位为非单一通才模型,而是协调具有明确定义范围和特定领域能力的专业代理的协调者。

当操作员询问“为什么宾客 Wi-Fi 在大堂缓慢?”时,协调者会分解请求,将子任务路由到正确的专业子代理,并将结果合成为连贯的答案。此架构反映了企业 AI 部署的实用教训:具有特定技能组和限制权限的重点子座席比尝试同时执行所有操作的单个座席更容易验证、管理和改进。

治理:无混沌的自主权

赋予 AI 代理更改网络配置的能力非常强大。没有护栏,它也是危险的。RUCKUS的治理模式有四大支柱:

  • 信任: 代理商在明确授权的范围内运营,并且该范围仅在其绩效信心增强时扩大。
  • 安全性: 基于角色的访问控制和分层身份验证可防止未经授权的更改或权限升级。
  • 追溯性每个有意义的决策都有一个记录在案的谱系:触发事件、推理路径、结果操作。该记录对于运营信心和合规性至关重要。
  • 可撤销性人工操作员保留超控权限。业务代表发起的操作被设计为可逆的。

操作模式明确:具有人工监督的自主网络。AI 处理速度和复杂性;人类对判断、政策和战略负责。

RUCKUS Ai 仪表板屏幕截图

RUCKUS 网络正在推出代理运营作为RUCKUS One平台的一部分。DSE 和相关代理功能正在积极开发中,面向客户的可用性随着时间的推移而不断扩大。

未来的道路是什么样子的

代理操作正在分阶段推出,但方向弧很清晰:

近期: 交互式代理可改进故障排除、分析和指导性补救,为 IT 团队提供日常运营的专家副驾驶。

中期: 自主代理在显式策略边界内承担常见的补救工作流、安全响应模式和性能优化任务。

长期: 自我优化的网络越来越多地围绕业务意图,用户行为和预测模型进行调整,而人们则专注于治理和结果。

目的地,越来越多地帮助解决自己与人类问题的网络,专注于需要人类判断的东西,正在逐层构建。对于管理员工人数平平或减少的不断增长的基础设施的团队来说,这种转变不仅仅是能力升级。这是一种不同的工作方式。