Интеллектуальное управление: между хайпом и реальными панелями оператора 

Когда слышишь ?интеллектуальное управление?, первое, что приходит в голову — это, конечно, ИИ, самообучающиеся алгоритмы, полная автономия. Но на практике, в той же сфере ИТ-инфраструктуры и сетей, с которой мы работаем в ?ООО Квантум Юниверс Системс?, всё часто упирается в куда более приземлённые вещи. Основная ошибка — гнаться за ?умным?, забывая про ?управление?. То есть, закупить систему с предиктивной аналитикой, но не иметь отлаженных процессов для реакции на её предупреждения — деньги на ветер. Или, что ещё чаще, пытаться натянуть готовое ?интеллектуальное? решение на уникальную топологию сети клиента, получая в итоге красивый дашборд, который показывает что угодно, кроме реального состояния дел.

От проектирования до эксплуатации: где ?интеллект? реально нужен

Наша работа часто начинается с проектирования. И вот здесь интеллектуальное управление — это не софт, а прежде всего подход. Например, при проектировании электропроводки и общей инфраструктуры ЦОД. Раньше считали нагрузки, закладывали резервы ?на глазок? и по опыту. Сейчас же, даже на этапе 3D-модели, можно закладывать данные с датчиков будущего оборудования, симулировать тепловые карты, потоки воздуха, точки отказа. Это и есть первый уровень интеллекта — цифровой двойник. Не для галочки, а чтобы избежать ситуаций, когда после внедрения компьютерных залов выясняется, что в одном углу стоит 40 градусов, а система охлаждения работает на износ.

Мы для себя это усвоили на одном сложном проекте по общему перемещению дата-центра. Клиент хотел ?самую умную систему мониторинга?. Но начали мы не с неё, а с тотального аудита существующей сети и оборудования. И оказалось, что 30% физических серверов — это ?зомби?, которые никто не помнит, но они жрут энергию и порождают сетевой шум. Никакое интеллектуальное управление не будет эффективным, если на вход ему подаётся хаос. Пришлось сначала провести ?зачистку?, стандартизировать оборудование, и только потом настраивать политики в системах управления. Интеллект должен опираться на порядок.

И вот тут ключевой момент — проектирование топологии сети. Современные решения, те же Cisco DNA Center или аналоги от Aruba, декларируют intent-based networking — сети, основанные на намерениях. Звучит футуристично, но суть в том, что ты задаёшь политики безопасности и качества обслуживания (QoS) на бизнес-уровне (?финансовому отделу — приоритетный доступ к ERP?), а система сама транслирует это в конкретные конфигурации коммутаторов и маршрутизаторов. Это и есть суть интеллектуального управления в сетях. Но! Внедряя такое, мы всегда сталкиваемся с legacy-оборудованием, которое такие политики не понимает. Приходится искать гибридные решения, где-то сегментировать сеть, и это всегда компромисс между идеалом и бюджетом.

Маркетинг и хостинг: данные как объект управления

Сфера, где термин ?интеллектуальное управление? размыт до предела — это наш профиль по сетевому маркетингу и хостингу. Все говорят про big data и AI для таргетинга. Но если копнуть, часто это просто красивые отчёты, сгенерированные скриптами. Настоящий интеллект начинается, когда система не просто собирает данные о посетителях сайта (размещённого, кстати, на нашем же хостинге), а умеет выстраивать воронки, прогнозировать отток клиентов и автоматически A/B тестировать контент.

В интегрированном маркетинге, которым мы занимаемся, это особенно критично. Допустим, у клиента есть сайт, соцсети, контекстная реклама. Интеллектуальное управление здесь — это единая платформа, которая видит пользователя на всех точках касания, оценивает его готовность к покупке и автоматически назначает ему следующий шаг в воронке: скидку, вебинар, звонок менеджера. Но опять же, подводный камень — качество данных. Если в CRM бардак, а метки на сайте проставлены криво, то ?интеллектуальная? система будет принимать идеальные решения на основе мусора. Поэтому наша первая рекомендация — всегда начинать с аудита и настройки сквозной аналитики.

Был у нас опыт внедрения такой системы для одного B2B-проекта. Настроили, подключили, вроде всё работает. Но через месяц клиент жалуется: конверсия не растёт. Стали разбираться. Оказалось, алгоритм рекомендаций ?умной? CRM, обученный на западных паттернах, плохо работал с российской спецификой принятия решений (дольше цикл, больше вовлечённость руководителей). Пришлось ?дрессировать? модель на наших данных, вручную корректировать веса факторов. Вывод: готовый ?интеллект? часто требует глубокой кастомизации под бизнес-процессы.

Внедрение: боль, ошибки и моменты истины

Самая сложная фаза — это внедрение. Можно иметь лучшие в мире инструменты для интеллектуального управления инфраструктурой, но если команда заказчика не готова менять свои привычные ручные процессы, проект провалится. Мы это проходили не раз. Приезжаешь с крутой системой мониторинга, которая сама обнаруживает аномалии, а сисадмины говорят: ?А мы и так по лампочке на коммутаторе видим, что проблема?. Пока не случится инцидент, который эта система предсказала за сутки, а люди его проигнорировали, — веры в неё не будет.

Поэтому наш подход в ?Квантум Юниверс Системс? — внедрять поэтапно. Сначала базовый мониторинг и алертинг, чтобы показать ценность. Потом — автоматизация рутинных реакций (например, перезапуск упавшей виртуальной машины). И только потом, когда появилось доверие, — внедрение предиктивных функций и сложных сценариев. Это долго, но зато результат устойчивый.

Один из самых показательных кейсов был связан с проектированием СКС для большого офиса. Мы заложили ?умную? систему управления зданием (BMS), которая должна была регулировать освещение, климат и нагрузку на сетевые розетки в зависимости от присутствия людей. На бумаге — экономия энергии 30%. На практике — датчики движения срабатывали криво, люди жаловались, что свет выключается, когда они сидят тихо. Пришлось тонко настраивать зоны и чувствительность, добавлять ручные переопределения. Интеллектуальное управление должно быть незаметным и комфортным для пользователя, иначе его отключат.

Будущее: конвергенция и практический смысл

Куда всё движется? На мой взгляд, ключевой тренд — конвергенция. Уже не будет отдельно системы управления сетью, отдельно — электропитанием, отдельно — безопасностью и маркетингом. Будет единая платформа операционных технологий (OT) и информационных технологий (IT). Например, аномальная сетевая активность в сегменте с камерами видеонаблюдения будет автоматически трактоваться как кибератака и запускать не только IT-процедуры изоляции, но и физическое закрытие дверей через систему контроля доступа. Это и есть высшая форма интеллектуального управления.

Но опять же, без фанатизма. В погоне за этой интеграцией легко создать монстра, который настолько сложен, что его отказоустойчивость стремится к нулю. Наша задача как интегратора — найти баланс. Иногда проще и надёжнее иметь несколько специализированных систем, слабо связанных между собой, чем одну всеобъемлющую, но с единой точкой отказа.

В итоге, что такое интеллектуальное управление для нас? Это не магия и не замена людям. Это инструмент, который берёт на себя рутину, обработку миллионов событий и выдаёт человеку на стол уже не сырые данные, а готовые варианты решений, проранжированные по вероятности успеха. И главный показатель его работы — не количество красивых графиков, а то, насколько реже инженеры получают звонки среди ночи и насколько быстрее бизнес реагирует на изменения рынка. Всё остальное — детали реализации, в которых, как известно, и кроется дьявол.