北京
许多采用云和AI等先进技术的企业仍依赖人工方式管理和维护网络基础设施。这些举措使网络运营团队的工作变得愈发困难，因为网络的复杂性和规模不断增长。
具有讽刺意味的是，这正是网络自动化价值闪耀的地方。它能减少人为错误、增强安全性、提高生产力并节约成本。
从战略角度看，自动化是驱动智能体网络运营的引擎，将网络管理从被动的人工流程转变为主动、智能和自主的功能。
当你将智能体AI视为由经验丰富工程师指导的实习生团队时，它能够加速网络运营任务执行，因为它永不疲倦。但AI需要数据和智能来启动，而这些不能仅存在于工程师的头脑中。如果你还没有将备份和恢复变成一键式流程，并且在手动补丁和升级方面疲于应付，那么智能体AI将无法提供帮助。
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自动化举措首先要建立单一数据源。这提供了对网络基础设施的实时可见性。关键详细信息包括设备性能和配置、是否安全合规、何时进行备份以及存在哪些漏洞。
有了网络和安全设备的可信、可靠数据配置文件，你就能有效利用AI。AI使用高质量数据执行简单搜索、识别异常并提出建议。
为了进一步增强对AI的信任，网络工程师的角色转变为提供专家监督。网络工程师审查发现、验证和权衡建议的影响，并为AI创建护栏。培训智能体网络运营变得可信是比重复执行mundane任务更有价值的技能组合。
网络自动化的价值显而易见：自动化你日常执行或需要更频繁、更可靠执行的简单网络运营任务，然后启用智能体网络运营。那么，为什么三分之二的企业网络活动仍然手动执行？
根据我与网络基础设施负责人的讨论，自动化没有如预期发展有几个原因。
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随着多厂商环境和软件定义网络复杂性的加剧，网络运营团队的工作变得愈发困难。网络运营团队难以保持对所有网络和安全设备的可见性以进行管理、优化和保护。这正是需要自动化的原因。然而，团队很难在专注于"保持运转"工作和不断变化的业务需求的同时战略性地实施自动化。
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代替自动化，公司往往投入人力来解决问题，希望他们的智囊团不会退休或跳槽到其他公司。对于网络基础设施负责人来说，这种情况已经到了关键时刻，他们越来越多地被问及如何使用AI来减少人员或用现有员工做更多工作。如果他们还没有开始自动化网络活动，就很难自信地回答。
网络自动化的常见陷阱源于难以扩展和成本高昂的传统观念。这些误解阻碍了组织发展。最近，自动化已经发展到无需编码即可轻松入门，适合日益异构环境的现实。现代方法使自动化的使用民主化，进而推广智能体网络运营。
当你从自动化开始时，向智能体网络运营的转变是变革性的。这并不困难。自动化可以将网络工程师转变为实习生管理者，底层有可信的自动化框架。这就是领导者如何继续扩展以支持业务日益复杂和扩展的基础设施，并高效有效地做到这一点，拥有包括AI在内的制胜组合。
Q&A
Q1：什么是智能体网络运营？它与传统网络管理有什么区别？
A：智能体网络运营是一种将网络管理从被动的人工流程转变为主动、智能和自主功能的技术。它利用AI技术自动化网络运营任务，就像由经验丰富工程师指导的实习生团队，能够不知疲倦地加速任务执行，而传统网络管理主要依赖人工操作。
Q2：为什么三分之二的企业网络活动仍然手动执行？
A：主要原因包括：多厂商环境和软件定义网络的复杂性使网络运营团队工作困难；团队难以在专注"保持运转"工作的同时战略性实施自动化；传统观念认为自动化难以扩展且成本高昂；公司往往选择投入更多人力而非实施自动化解决问题。
Q3：网络自动化需要哪些前提条件才能有效支持AI？
A：首先需要建立单一数据源，提供网络基础设施的实时可见性，包括设备性能、配置、安全合规状态、备份时间和漏洞信息。其次要有可信、可靠的网络和安全设备数据配置文件。最后需要将备份恢复变成一键式流程，确保补丁和升级流程自动化，为AI提供高质量的数据基础。
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