5 modi in cui l’AIOps sta migliorando le soluzioni di rete dedicate al Retail

A cura di Edoardo Accenti, Country Manager, HPE Aruba Networking

In un momento come questo, in cui l’intelligenza artificiale e le sue applicazioni dominano lo scenario mediatico, probabilmente avrete già sentito parlare di come l’intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) sia destinata a rivoluzionare quasi tutto. La prossima novità da tenere d’occhio è la cosiddetta AI Networking, particolarmente importante per chi si occupa di reti wireless, cablate e WAN.

Prima di esplorare questo nuovo aspetto dell’innovazione dell’intelligenza artificiale, facciamo un passo indietro. Rivedere alcune definizioni permette di comprendere meglio le caratteristiche chiave di una soluzione di IA efficace e a fare chiarezza su come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico (ML) e l’automazione possono aiutare la tua organizzazione di vendita al dettaglio.

Cosa può fare l’AIOps per il tuo team IT

L’AIOps, termine coniato da Gartner, è una soluzione che utilizza big data e ML per automatizzare i processi operativi IT, come il rilevamento delle anomalie e la verifica del nesso di causalità. È simile a DevOps in quanto consolida la gestione dei servizi e delle prestazioni, combinandola con l’automazione per fornire insight continui che consentono di migliorare.

Quindi, dov’è che servizi di rete, di archiviazione e di supporto si inseriscono nell’equazione? Gartner ha chiarito questi ruoli con un nuovo termine: AI Networking. Sottoinsieme dell’AIOps, l’AI Networking è considerato un modo più efficiente per gestire le Day-2 operations di rete, ovvero quelle successive alla progettazione e all’implementazione, quando il team analizza e ottimizza il sistema di rete.

Per chiarire, l’AIOps si riferisce all’infrastruttura più ampia gestita dai team I&O (Information and Operations). L’AI Networking, invece, si colloca all’interno dell’infrastruttura più ampia, ma si occupa nello specifico delle reti cablate, wireless e WAN. L’AIOps, e più specificamente l’AI Networking, offre un’automazione intelligente che consente di individuare e rispondere rapidamente ai problemi di connettività o addirittura di prevenire le interruzioni di rete. Dato l’enorme volume di servizi basati su cloud, utenti e dispositivi IoT presenti nelle varie sedi che il tuo network deve supportare, l’AI Networking consente di gestire questo lavoro molto più velocemente di quanto sia umanamente possibile.

Casi d’uso per l’AI Networking

Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale stanno già aiutando i professionisti IT a risolvere le più grandi sfide che gli odierni network degli operatori retail si trovano ad affrontare. Di seguito alcuni esempi di casi d’uso aziendali.

• Gestione da remoto di più negozi. Oggi è normale vedere team IT centralizzati che gestiscono sedi sparse sul territorio. In casi come questo, le funzionalità dell’AI Networking offrono visibilità quasi in tempo reale sull’attività di rete, ovunque questa si svolga. Ciò include l’individuazione di quali dispositivi vengono connessi alle reti, l’identificazione dei siti che hanno problemi con LAN o WAN e la raccolta automatica dei registri di dati essenziali. È possibile, inoltre, ricevere alert basati sull’IA che aiutano nella valutazione e nella risoluzione dei problemi più urgenti.
• Identificazione precisa dei problemi. Nello stesso modo in cui i modelli ML sono progettati per evidenziare i pattern di comportamento e le deviazioni da essi, gli insight e gli alert dell’AI Networking aiutano a scoprire i problemi di gateway wireless, cablati e WAN che gli strumenti tradizionali non rilevano. Ad esempio, l’AI Networking può mostrare la differenza tra un dispositivo che si comporta in modo anomalo a causa di un guasto hardware o qualcosa di irregolare che un aggiornamento del firmware può risolvere.
• Miglioramento dell’esperienza utente.I clienti di oggi non si aspettano solo prodotti che soddisfino le loro esigenze; desiderano anche esperienze in negozio di alta qualità. Di conseguenza, i reparti IT devono trovare dei modi per garantire un accesso eccezionale a ospiti e dipendenti, in un ambiente in cui le competenze tecniche sono spesso scarse e la risoluzione dei problemi in loco può essere difficile. Le funzionalità avanzate dell’AI Networking affrontano questa sfida consigliando come migliorare le prestazioni della rete, senza aggiornamenti costosi, soddisfacendo allo stesso tempo le aspettative operative e l’esperienza dei clienti.

Considerazioni per la scelta di soluzioni basate sull’IA

Nonostante ogni soluzione AIOps consenta di automatizzare in una certa misura l’efficienza, alcune soluzioni offrono funzionalità decisamente maggiori rispetto ad altre.

Le opzioni più innovative coprono le attività Day 0, Day 1 e anche Day 2. Per trovare una soluzione che soddisfi in modo completo le proprie esigenze di rete, bisogna tenere a mente queste caratteristiche:

1. Intuitività ed efficacia.Oltre ad offrire una dashboard semplificata, altre caratteristiche di una soluzione AIOps innovativa includono la ricerca integrata in linguaggio naturale per aiutare con le attività di base Day 0, come la configurazione di un service set identifier (SSID) o l’impostazione di una rete guest. Per esigenze più avanzate, le soluzioni migliori consentono di sfruttare funzionalità come la definizione automatica delle prestazioni e del comportamento di ciascuna delle proprie sedi senza alcuna configurazione manuale delle aspettative sul livello di servizio. Cosa significa? In poche parole, si dovrebbe cercare una soluzione che aumenti gli sforzi di tutto il proprio team, dai membri più anziani ai nuovi membri.
2. Capacità di rilevare comportamenti anomali.Un comportamento anomalo è un chiaro segnale di un imminente guasto del dispositivo o di una violazione della sicurezza. Ecco perché scegliere una soluzione di AI Networking in cui intelligenza artificiale e ML vengono addestrati con dati provenienti da migliaia di installazioni e milioni di dispositivi ed endpoint, insieme alla tecnologia di clustering che aiuta a differenziare ciascuna sede in base alle dimensioni, al numero di dispositivi di rete utilizzati e al modo in cui molti clienti si connettono quotidianamente. Mettendo insieme dati esterni e informazioni interne generate dalle proprie sedi, uno strumento avanzato di AI Network offre insight accurati per risolvere le anomalie.
3. Generazione di insights strategiche. Nella migliore delle ipotesi, l’AI Networking dovrebbe andare oltre la semplice elaborazione di numeri, elenchi di problemi da risolvere o opportunità da ottimizzare. Le soluzioni AIOps più avanzate presentano i risultati come raccomandazioni attuabili. Tali suggerimenti potrebbero variare dalla modifica delle impostazioni per i punti di accesso Wi-Fi (AP) di una sede per ridurre il consumo energetico, alla sostituzione di un cavo tra un AP specifico e uno switch per eliminare la fonte di problemi wireless. Informazioni utili come queste aiuteranno a eliminare la necessità di individuare e risolvere manualmente i problemi.
4. Approccio Zero Trust full-stack. Le soluzioni migliori utilizzano metodi AIOps e AI Networking sull’intera rete per massimizzarne l’efficienza, e anche per migliorarne la sicurezza. Le funzionalità Zero Trust basate sull’IA offrono informazioni precise sui clienti e su quali applicazioni sono accessibili dall’IoT e dai dispositivi guest, e se i dispositivi mostrano cambiamenti comportamentali. Ad esempio, se un dispositivo POS stazionario sembra mostrare un comportamento di roaming – o inizia a comunicare con risorse sconosciute – una soluzione di AI Networking di alto livello sarà in grado di contrassegnarlo come un’anomalia comportamentale in modo da individuare rapidamente l’origine di un problema.
5. AI integrata nell’architettura di rete.Oltre a un approccio full-stack, le soluzioni di IA più avanzate provengono da fornitori di reti che integrano l’AI Networking nella loro architettura complessiva – dai dispositivi di rete alle piattaforme di gestione. In questo modo, il fornitore riduce i costi di acquisizione e manutenzione, minimizza le attività di configurazione manuale e diminuisce il tempo necessario per sviluppare le competenze all’interno dell’organizzazione.

In linea di massima, è più probabile che le soluzioni strettamente integrate forniscano informazioni di maggior valore senza costi aggiuntivi.

Quando si decide per una soluzione di rete adatta per le proprie esigenze, bisogna esplorare il ruolo che l’IA svolge in essa. Oggi, le reti always-on rappresentano un vantaggio competitivo nel panorama della vendita al dettaglio, quindi è importante considerare in che modo l’AIOps può fornire insight utili, aiutare ad automatizzare le attività per liberare risorse IT per progetti di maggior valore, e offrire la possibilità di migliorare i risultati aziendali e la competitività in ​​generale.