自动化也许代表了本杰明·富兰克林（Benjamin Franklin）传奇的“时间就是金钱”格言 - 人工智能（AI）驱动的网络是一个相对容易看到的近期福利，这给富兰克林简单的短语带来了新的含义。
网络自动化简化了网络团队的操作，并减少了配置错误。因此，有理由认为，通过AI进行更大的自动化将提供一个更可预测和可靠的网络，该网络似乎可以加快时间，同时节省大量资金。我们求助于CIO专家的IT专业人员和行业分析师网络，以收集他们对AI驱动网络的看法，以及该技术如何改变网络团队的生活。
斯科特·舒伯（Scott Schober）说：“我认为AI驱动的网络是可以在灾难或漏洞之前准备在网络中断或网络事件之前捕获和保存关键数据的网络。”@ScottBVS），伯克利变量系统公司（Berkeley Varitronics Systems，Inc。）的总裁兼首席执行官。“当这是网络的集成部分时，故障排除时间会减少，从而提高了网络团队的效率。
专家说，尽管如此，像AI的所有事物一样，有必要对炒作进行分类。
观察到尼基·杜布尔（Nicki Doble），首席转型官AIA菲律宾。她说：“我不接受炒作。”“但是，我绝对同意，AI驱动的网络有助于检测新的，从未见过威胁。它最大的优势是，它可以帮助我们基线我们的网络学习正常行为，以随时检测异常行为。”
简单地为AI辩护
亚历克斯·法尔（Alex Farr）（@AlexFarr_it），克里斯蒂集团（Christie Group）的首席技术官，对如何发挥作用提供了相对简单的理解解释：“ AI驱动的网络是由UP System组成的，这些网络是学习和发展的，以了解潜在的风险或问题可能会影响您的网络。随着时间的流逝，这些系统将学习如何解决或防止这些问题发生或提供有关导致发生问题的事件的信息。”
“反过来，这为网络团队创造了节省时间的效率，”法尔继续说道。“ AI驱动的系统无需[团队]筛选事件日志或警报，而是可以将团队重点放在特定领域，进而加快故障排除，推动解决方案时间。”
网络可能是AI最明显的领域之一。弗兰克·卡蒂塔（Frank Cutitta）说：“虽然AI在提取复杂业务见解方面的力量显而易见，但它在分析整个网络的工作流程中的力量对企业的影响更大。”@fcutitta），首席执行官兼创始人HealthTech决策实验室。“更重要的是，使用AI和RPA来减轻平凡任务的选民并将其努力重定向到关键任务，这是竞争优势的主要因素，这是在劳动力人才短缺时代的效率，这是一个主要因素。”
彼得·尼科尔（@peterbnichol）OROCA Innovations的首席技术官指出，“网络团队被安装路由器，修复负载平衡器，调整QoS，执行维护和热门固定安全配置的工作掩埋。这项工作是无穷无尽的。没有人在乎网络何时启动；[但是]当它倒闭时，这是一场灾难。”
想象一下，尼科尔问：“如果您的网络工程师只需要对5％的紧急安全修补程序做出反应。自动化可以照顾所有请求的95％。该释放网络工程师专注于增值活动，例如尝试新的网络工具或建模未来的安全配置。”
已经成就了吗？
的确，网络可能是指出AI现实可能对过去几十年来建立的炒作的一个领域。
Kieran Gilmurray说：“ AI正在扮演不断增强的角色，帮助为网络团队创造效率。”@kierangilmurray），数字自动化与机器人有限公司的首席执行官。“例如，公司越来越多地使用AI来创建自主网络，这些网络可以在出现问题时进行分析和维修。这有助于确保和改善业务网络，使其和业务团队自由专注于推动其业务发展的增值任务。”
艾萨克·萨科利克（Isaac Sacolick）（@nyike）， 的总统Starcio和作者数字开拓者指出，尽管AnterOlanization的操作模型与竞争对手不同，但“有关网络性能，安全性和可靠性的业务需求是相似的。”
Sacolick补充说：“网络团队知道他们对网络问题的零容忍度，但是管理它们的静态或规则驱动的方法不适合当今高度动态的使用模式。”“ AI驱动的网络结合了监视，预测的ML建模和自动化，因此网络对转移需求和威胁更具弹性。”
呼应萨科利克的思想并更深入地行驶，Ramprakash RamamoorthyZoho Corporation的AI Research主管说，“ AI驱动的网络比基本或传统的Legacy LAN和WAN系统更自治，而AI在维持和标记有关网络连接性的问题中起着至关重要的作用。这使IT专业人士释放了专注于手头的其他任务。”
Ramamoorthy说：“在AI驱动的网络中，可以利用过去的行为数据的财富在发生之前就更容易预测事件。”“停电是网络团队最大的间接开销之一，主动识别和减轻潜在的停电可能会改变游戏规则。即使是不可避免的中断，也可以通过在AI驱动的网络中查看过去数据来查明中断的根本原因。”
不要忘记安全
威尔·凯利（Will Kelly）说，随着AI的动力检测，组织将达到安全性的效率。@willkelly），cOntent和产品营销经理专注于云和DevOps，“当AI介入以自动化某些网络管理和安全任务时，同时改进数据收集并报告它可以为AI精通的网络团队节省时间，这些网络团队在实施AI驱动网络方面具有战略意义，”凯利断言。
本质上是AIOPS的定义，Emily Gray-Fow（@emily_gray_fow）B2B技术和工程内容作者指出，“是任何企业网络中越来越重要的一部分。”
Gray-Fow说：“现在可能的深度和规模收集数据和综合报告和建议可以使使用旧网络监控系统在竞争对手之前使用它的组织。”“从涉及AI和自动化涉及的典型用户旅程的每个步骤中，从初始设置和入门到建立用户访问要求以及监视使用和安全性。”
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