做衣服首先要设计剪裁一个样子,然后再批量生产。而自动化脚本的作用就如同确保批量生产过程中都获得一致性的模板。不过随着企业业务不断拓展,这种自动化脚本急需升级为实时适配业务变化的智能化平台。目前虽然市场上有许多用于网络管理的开源脚本方案,但却由于诸多瓶颈,反而会成为阻挡企业网络智能化道路上的绊脚石。
常规脚本已不是选择
简化网络正成为企业网络部署与运维中的关键,企业都希望其网络架构简洁灵活,实施便利,运维轻松。因此传统基于静态网络模型的脚本与自行开发的管理代码,已无法适应现今的网络拓展与业务应用。而伴随网络的不断延展、业务迭代,静态化脚本或手动配置的模板则让网管们苦不堪言。
在网管眼中制定常规脚本及测试既不能跟上变化进度,效果也往往差强人意。相反,企业需要一个动态的网络知识库,可以为配置、持续维护和管理提供自动补救、更新和警报。此种需求与当下基于意图的下一代智能网络不谋而合。下一代网络不仅需要确认业务意图,可自动实施,还要具有网络状态意识,能保证网络优化与防护补救。
脚本没有标准化
虽然相对缓慢的手动配置过程,python脚本提供了大幅升级,但与电信协议不同,运维脚本可没有标准化,也没有统一模板,要根据自己所需要来设计。这就如同每个人身材不同一样,做的服装也不一样,所以脚本不可能商品化,更不能在多供应商网络中进行扩展。可是随着新业务需求从战略发展中转化出来,网络扩张在所难免。不过众所周知的是,运维脚本很难适应新的供应商系统。
从通用模板或在自定义的playbook中DIY脚本是另一种看起来很有前途的方法。但是,它需要通过定制的完整性测试,避免引发高风险维护问题和测试延迟,同时要支持策略变化。与开放源代码的Web平台不同,这些模板却不受很多社区支持,并且有可能破坏企业运营的一致性。
脚本无法升级
自制的脚本一般是无法自我适应新环境的,它既无法编辑与网络状态交互,也无法作为机器学习平台运行。最好的情况是,自行开发的脚本为固定的时间点提供一个一次性的静态网络配置程序。而随着网络的变化,则必须更新和重新测试脚本,以便当网络资源的变化时还能管理网络。
所以一旦企业用户想要拥有动态驱动的网络策略,其就必须雇佣或投入更多稀缺的人力资源来编写、测试和维护定制的脚本。这对一般企业来说,是折腾不起的。
走向智能化驱动
当企业人员配置发生变化时,脚本编写也可能出现问题。随着人员的变化,新员工不太了解的运维脚本往往是一次性的,会被替换掉,这就需要引入额外的测试,最终带来了更多的风险。
此外,在大型网络配置中,使用脚本更新网络并进行测试时,网络可用性和维护周期可能受到影响。而网络虚拟化、SD-WAN和其他网络方面的新变化则意味着网络即服务将不再是可预测的。因此企业开始寻求可快速运行,并实现智能化动态运维的解决方案,成为驱动智能化的新动力。
结语
如上所述,自动化脚本的智能化升级就如同制衣过程中不再照本宣科,可随时根据客户身材不断变化,量体裁衣。不过现有的静态脚本、维护模型不支持那种可基于意图快速切换的运维模式,这就让自动化脚本向智能升级就箭在弦上了。
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