Kailem Anderson sostiene che le reti autonome basate sull’intelligenza artificiale stiano mettendo in luce i limiti dei sistemi OSS tradizionali, progettati per infrastrutture statiche. Anderson è vicepresidente dei prodotti globali e della distribuzione presso Blue Planet, una divisione di Ciena, e sostiene che gli operatori abbiano bisogno di un livello di controllo diverso per operazioni basate sull’intento.
Blue Planet commercializza i propri prodotti nel settore delle telecomunicazioni e l’ambito di competenza di Anderson spazia dalla gestione globale dei prodotti all’ingegneria, alla distribuzione, all’assistenza e agli ecosistemi dei partner. È a capo di oltre 700 dipendenti.
Perché gli OSS tradizionali sono nel mirino
Anderson sostiene che i sistemi OSS tradizionali siano stati progettati per garantire la prevedibilità in un’era caratterizzata da flussi di lavoro guidati dall’uomo. A suo avviso, tali sistemi sono stati concepiti per gestire l’inventario, stabilizzare le operazioni e organizzare l’infrastruttura, non per gestire i risultati.
Aggiunge che la rete moderna è troppo dinamica per essere configurata in modo rigido e manuale.
Il livello di controllo che vorrebbe che gli operatori realizzassero
Anderson afferma che gli operatori hanno bisogno di un livello di controllo evoluto e basato sull’ontologia, in grado di unificare i dati frammentati, governare l’automazione e orchestrare operazioni di rete in tempo reale e basate sull’intento su larga scala.
L’obiettivo non è una maggiore automazione basata sullo stesso stack OSS, bensì un livello di governance in grado di rendere l’automazione utilizzabile nelle operazioni di rete in tempo reale.
Messaggio per i team OSS e AIOps
Per i team OSS e AIOps, il messaggio è chiaro: i sistemi legacy incentrati sull’inventario non sono più sufficienti se l’obiettivo sono le operazioni autonome. Blue Planet sta posizionando il prossimo livello di controllo intorno all’unificazione dei dati e alla governance dell’automazione, non solo alla digitalizzazione dei flussi di lavoro.