Bitesize Fiber：ネットワーク・オペレーション｜エピソード5：AIと完璧なオペレーション・ワークフロー
Bitesize Fiberへようこそ。このポッドキャストでは、ファイバーと電気通信の未来を形作る現実世界の課題とスマートなソリューションを、一口ずつ探っていきます。
Bitesize Fiberのエピソード5では、ホストのEllie Pulsが、専門家のJames Rocheと Stefan Schneiderとともにネットワーク運用シリーズを総括します。ネットワーク・オペレーションの未来を形作る2つの重要なトピックを探ります。AIがどのようにワークフローを合理化し、データの過負荷なしにクルーの効率を高めることができるかを明らかにするために、AIの話題を切り開くこと、そして、より少ないクリック数、遅延なし、リアルタイムの正確さといった理想的なワークフローの青写真を概説することです。
さあ、飛び込もう
Bitesize Fiber： ネットワーク・オペレーション｜第5話 記録
Bitesize Fiberへようこそ。このポッドキャストでは、電気通信とファイバーにおける最大の課題とベストプラクティスを一口ずつ解説しています。本日のエピソードは、ネットワーク・オペレーション・シリーズの最終章です。専属のエキスパート、ジェームス・ロッシュとステファン・シュナイダーと一緒に2つのトピックに飛び込みます。
まず最初に、AIとネットワーク・オペレーションについて。何が誇大広告なのか、何が役に立つのか、そしてAIが現場でクルーをデータで圧倒することなく時間を節約できるのはどこなのか。そして、完璧なネットワーク・オペレーションのワークフローとはどのようなものなのかに取り組む。より少ないクリック、より少ない遅延、そしてもう古い記録を追いかける必要はありません。ネタバレですが、ほとんどのチームが慣れ親しんでいるよりもずっとシンプルでスマートです。未来に対応したオペレーション・モデルとはどのようなものだろうかと考えたことがあるのなら、あなたは正しい場所にいる。さあ、始めよう。
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| エリー・パルス、プロダクト・マネージャー | ジェームズ・ロッシュ、カスタマー・サクセス・マネージャー | シュテファン・シュナイダー、プロダクト・マネージャー |
Ellie Puls:
AIがこれだけ普及している今、ネットワーク運用の中でAIが最も役立つ部分は何だと思いますか？
ジェームス・ロッシュ：
今、特に運用の観点から見たAIの最適な使い方は、過去のデータの相関関係だと思います。つまり、技術者がAIを使って過去の履歴を素早く特定できるような、マップや過去のチケットなどのデータを持つことができるのです。調査する必要もないし、古いチケットを見返したり、メモを読んだりする必要もない。AIを使うことで、同じような問題のトラブルシューティングをこの資産やこのエリアで何回行ったことがあるか？そうすれば、非常に具体的なチケットが表示され、適切なデータの流れを引き寄せて、その問題に取り組み始めることができる。つまり、データの相関関係こそが、運用の観点から見たAIの最良の活用法なのです。
ステファン・シュナイダー：
全く同感です。私は過去に、このような複雑なデータセットのデータ相関を行うために機械学習を使用するプロジェクトやプログラムを実行したり、製品を作ったりしたことがあります。通常、その時のターゲットは、システム内のノイズとは対照的に、実際にイベントであるものを特定することでした。機械学習が得意とすることのひとつだ。パターンを特定し、そのパターンからノイズを取り除くことで、「ああ、これは実際に問題がある。しかし、それだけでは十分ではありません。
ジェームスが言ったように、資産の履歴と関連付ける必要がある。しかし、実際には、この顧客は最近プランを変更した、というようなことだけにとどまらない。この顧客のネットワークにおける行動の履歴はどうなっているのか？彼らの習慣も変わったのか？データ消費量は時間とともに変化しているのか？彼らの行動は変わっているのか？
問題が実際にオンプレミスの資産にあるのか、顧客までの経路にあるのか、それともネットワーク内の他の場所にあるのかを確認できるため、技術者が非常に高価なトラックで顧客宅まで行って、問題が上流のどこかにあることを突き止める必要はありません。そのため、機械学習とAIを使用して、物事を関連付け、チケットを要約し、異常を表示し、正常な行動と行動の変化を強調することができる。おそらく、今日のオペレーションにおいて、これらのテクノロジーを使用する最良の方法だろう。
エリー・パルス：
ええ、超面白いです。AIは現状を変えると思う。誰もが時間を節約できるし、分析できるデータもたくさんある。
シュテファン・シュナイダー：
そうだと思う。今日、現場のクルーたちは、AIを使って何をすればいいのか見当もつかないと思っているかもしれない。もし、他のシステムからのデータをまとめて、まとまった結果や要約にする機能があれば、1回の通話で30分節約できます。1日のうち5時間をチームから切り離すことになり、対処しなければならない状況が複雑化すればするほど、それは指数関数的に増大する。
Ellie Puls：
完璧なネットワーク・オペレーション・ワークフローとはどのようなものだと思いますか？
ジェームス・ロッシュ：
もし私が完璧なネットワーク・オペレーションのワークフローを設計するとしたら、それはとてもシンプルなもので、実際にそこにある必要があるとは誰も思わないだろう。
私たちがオペレーションで話すこと、そしてその多くは時間である。復旧にどれだけ時間がかかるかです。だから、ワークフローを考えるとき、電話がかかってきたら、修理までの時間を決めるべきだ。それが重要な日付になるはずです。技術者が、今ここにいます、今ここに行きます、今これをクリックする必要があります、今これをクリックする必要があります、とクリックするようなものであってはならない。技術者がチケットを持っていて、それを現場で見ている場合、AIはバックグラウンドで彼、彼女、あるいは誰であろうとデータを関連付けるべきです。そのために必要なツールがあり、シンプルで、クリック数も多くない。
というのも、停電が発生し、ワークフローに参加しているときに、あ、私はここにいることをクリックしていない。このチケットは私に割り当てられ、修理にかかる時間は5時間です。これは運転時間、トラブルシューティング、修理時間を含む。そして、おそらくAIを使って、彼らが行ったことを、その通りに実行することもできるだろう。だから、技術者にいろいろなことをクリックさせるのをやめる必要がある。私たちは、技術者がより少ない管理で仕事ができるように、すぐに利用できるツールを提供する必要がある。
エリー・パルス：
ええ、簡単そうに見えるものこそ、最高の商品だと思います。すごい、どうしてこんなに簡単なの？
Stefan Schneider:
ジェームスのワークフローを例に挙げると、「設計できる最高のオペレーション・ワークフローは何か？それは、顧客にも技術者にも見えないものです。
つまり重要なのは、大量のデータを管理し、識別し、処理するという、コンピューターが最も得意とすることをコンピューターにさせることだ。つまり、技術者は貴重な情報や関連情報を手元に置くことができる。そして、技術者が最も得意とすること、つまり、そのデータを取って資産の状態を観察し、迅速に修理したり顧客を呼び戻したりするためにリアルタイムで決断を下すことを任せることができる。その直感は複製することはできないが、より良いデータでより速く補強することはできる。
近日公開 - Bitesize Fiber：ネットワーク構築シリーズ、ご期待ください。
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