Чему меня научило создание SD-WAN с помощью искусственного интеллекта в области сетевой автоматизации

Раскрытие информации: я участвую в разработке QuickSDWAN. Эта статья отражает то, что я узнал, работая над сетевым программным обеспечением с поддержкой искусственного интеллекта, и не претендует на независимый обзор продукта. Когда я впервые начал изучать ИИ в сетевых технологиях, я предполагал, что трудной задачей будет научить ИИ тому, как работают сети. Потратив время на работу над платформой SD-WAN с поддержкой искусственного интеллекта, я понял, что сосредоточился не на той проблеме. Настоящая проблема заключается не в создании правил брандмауэра или понимании концепций маршрутизации. Настоящей проблемой является создание автоматизации, которой инженеры действительно могут доверять. Традиционная сетевая автоматизация требует обучения Большинство сетевых инженеров уже знакомы со средствами автоматизации. Некоторые команды используют Ansible. Некоторые пишут скрипты на Python. Другие полагаются на Terraform или API-интерфейсы поставщиков. Эти инструменты являются мощными, но они обычно ожидают, что администраторы уже знают: Структуры API Синтаксис конфигурации Терминология, специфичная для поставщика Потоки аутентификации Порядок развертывания Это вполне разумно для опытных инженеров, но создает более высокий барьер для небольших команд и повторяющихся операционных задач. ИИ не заменяет знания в области сетевых технологий Одна ошибка