Veeran käytännön esimerkkejä konesalista

Ajatelkaa vaikka tilannetta, jossa jokin tärkeä verkkoyhteys alkaa pätkiä. Ennen minä olisin joutunut kahlaamaan läpi tuhansia rivejä lokitiedostoja ja käsin testaamaan eri reittejä selvittääkseni, missä vika on. Nyt se käy paljon nopeammin.

Vianetsintä: Tekoäly on kuin nopea etsivä. Se havaitsee automaattisesti, että jokin yhteys on epävakaa. Se ei vain ilmoita “katkos”, vaan näyttää tarkan sijainnin ja kertoo, mikä laite tai reitti aiheuttaa ongelman. Tekoäly voi ehdottaa ratkaisuksi esimerkiksi, että “kytke uudelleen reititin X ja ohjaa liikenne reitin Y kautta, kunnes ongelma on ratkaistu”. Se säästää meiltä tunteja aikaa ja estää isompia palvelukatkoja.

Palomuurisääntöjen konfigurointi: Muistan, kun jouduin luomaan palomuurisääntöjä uuteen sovellukseen. Se oli monimutkainen ja virhealtis tehtävä. Nykyään voin syöttää tekoälylle, että “lisää palomuurisäännöt sovellukselle Z, joka käyttää porttia 8080”. Tekoäly luo valmiit säännöt, ja se tarkistaa, ettei uusi sääntö ole ristiriidassa olemassa olevien kanssa. Se estää inhimilliset virheet ja nopeuttaa käyttöönottoa.

Ennustava analytiikka: Meidän konesalimme on täynnä sensoreita, jotka keräävät dataa laitteiden lämpötiloista ja suorituskyvystä. Tekoäly analysoi tätä dataa jatkuvasti. Viime kuussa tekoäly ilmoitti, että yhden palvelimen lämpötila on noussut hieman nopeammin kuin normaalisti ja ennusti, että se voi ylikuumentua parin päivän sisällä. Ehdimme siirtää tärkeät palvelut toiselle palvelimelle ja huoltaa laitteen ennen kuin mitään vahinkoa tapahtui. Se on kuin meillä olisi kristallipallo, joka näyttää tulevaisuuden ongelmat.

Verkon automaattinen optimointi: Kuvitelkaa, että meidän verkon liikenne on kuin kaupungin aamuruuhka. Ennen meidän piti manuaalisesti ohjata liikennettä ruuhka-aikoina. Nyt tekoäly tekee sen automaattisesti. Se tunnistaa ruuhkat ja ohjaa liikennettä vaihtoehtoisia reittejä pitkin varmistaakseen, että palvelut toimivat tasaisesti kaikille käyttäjille.

---

Tekoäly on muuttanut työni luonteen. Se hoitaa rutiinit ja toistuvat tehtävät, jotta minä voin keskittyä monimutkaisempiin asioihin. Se vapauttaa aikaa kehittää uusia ratkaisuja ja parantaa meidän verkon suorituskykyä. Minun mielestäni tekoäly on korvaamaton osa nykyaikaisen tietoverkkoinsinöörin työkalupakkia.

---

Tekoäly helpottaa tietoverkkojen konfigurointia

Tekoäly on nykyään kuin meidän “aivojemme jatke”. Se auttaa meitä automatisoimaan kaiken sen tylsän ja aikaa vievän, jotta voimme keskittyä isompiin kuviin ja monimutkaisempiin haasteisiin.

1. Konfiguraation automaattinen luonti: Ennen piti muistaa ulkoa jokaisen laitteen komento ja syöttää ne manuaalisesti. Nykyään voimme antaa tekoälylle yksinkertaisia komentoja, kuten “konfiguroi uusi palvelinverkko ja aseta palomuurisäännöt sille”. Tekoäly luo valmiit konfiguraatiot sadalle laitteelle sekunneissa, säästäen meiltä tuhansia tunteja työtä. Se tarkistaa myös, että konfiguraatiot ovat linjassa meidän standardien kanssa.
2. Verkon optimointi: Tekoäly analysoi verkon liikennettä ja tunnistaa pullonkaulat reaaliajassa. Se ehdottaa automaattisesti reitityksen muutoksia, kuormituksen tasaamista ja muita optimointeja, jotta verkko pysyy nopeana ja vakaana.

---

Tekoäly ongelmanratkaisussa

Tässä tekoäly on aivan lyömätön. Se pystyy analysoimaan valtavan määrän dataa, jota yksikään ihminen ei pystyisi käymään läpi.

1. Vianetsinnän automatisointi: Kun verkossa ilmenee ongelma, tekoäly on jo skannannut lokit, liikenneanalyysit ja laitteiden tilan. Se ei pelkästään kerro, missä vika on, vaan se usein myös ehdottaa ratkaisua. Se voi tunnistaa, että esimerkiksi jokin laite on ylikuormitettu tai että jokin kaapeli on viallinen, ja ehdottaa siihen ratkaisua.
2. Ennustava analytiikka: Ehkä siistein juttu on se, että tekoäly voi ennustaa ongelmia jo ennen kuin ne tapahtuvat. Se analysoi verkon toiminnasta historiallista dataa ja tunnistaa poikkeamat. Jos tekoäly huomaa, että jokin laite käyttäytyy oudosti, se hälyttää meidät. Näin voimme korjata ongelman ennaltaehkäisevästi ja estää palvelukatkoksia.

---

Tekoäly on tuonut valtavasti tehoa ja tarkkuutta meidän työhön. Sen avulla voimme siirtyä reaktiivisesta “sammuta tulipaloja” -työstä ennakoivaan ja strategiseen “tulevaisuuden rakentamiseen” -työhön. Se vapauttaa meidät luomaan parempia, nopeampia ja turvallisempia tietoverkkoja.

Lisää käytännön esimerkkejä tekoälyn hyödyistä konesalissa

Tässä muutama uusi esimerkki siitä, miten hyödynnän tekoälyä konesalin arjessa ja vapautan aikaa olennaiseen ongelmanratkaisuun.

Etävalvonta ja ennakoivat päivitykset

Kun järjestelmä epäonnistuu, tekoäly ei ainoastaan hälytä vaan tekee etädiagnostiikkaa reaaliajassa. Yhdistän AI-agentin etäinfraan, joka suorittaa testipakkauksia palvelimille ja tallentaa tulokset keskitettyyn loki- ja metadatatietokantaan. Kun jokin testi menee pieleen, järjestelmä:

• tunnistaa poikkeavan vasteajan
• ehdottaa päivitys- tai uudelleenkäynnistyskäskyjä
• aikatauluttaa päivitykset hiljaisille tunneille

Tämän ansiosta päivitykset ja korjaukset hoituvat puoliksi itsestään ilman, että valvon kaikkea manuaalisesti.

Automaattinen kapasiteetin suunnittelu

AI-teknologia analysoi historialliset käyttöpiikit ja ennustaa tulevat kuormatilanteet. Se vertaa:

• verkon kaistanleveyttä
• palvelinten CPU- ja muistikäyttöä
• tallennustilan I/O-suorituskykyä

ennusteisiin, ja luo raportin, jossa ehdotetaan uusia resursseja tai sammuttamiskohteita kustannusten optimointiin. Raportin luomiseen menee minuuteissa, kun ilman tekoälyä työskentely olisi tuntien arsenaali Excel-taulukoiden kanssa.

Energiankäytön optimointi

Konesalimme sähkönkulutusta seurataan sadoilla antureilla. Tekoälymalli laskee:

• jäähdytyksen energiatarpeen todellisen kuorman perusteella
• optimaaliset lämpötila-asetukset ilmanlaatustandardien puitteissa
• kiekkokäyttöjen kuormituskäyrät

Mallin ehdotuksia hyödynnetään ohjausjärjestelmässä, jolloin teemme jopa 15 prosentin säästön jäähdytyskustannuksissa vuodessa.

Käytössä olevat työkalut ja avainominaisuudet

Työkalu	Kuvaus	Avainominaisuudet
Splunk ML Toolkit	Data-analytiikka ja automaattinen poikkeaman tunnistus	reaaliaikainen lokien louhinta, muistiinpanokoneoppimismallit, hälytykset
Prometheus + Cortex	Mittaus- ja valvontajärjestelmä yhdistettynä AI-pohjaiseen hälytykseen	aikaperusteinen skaalautuvuus, ennakoivat hälytykset, REST-API-integraatiot
Ansible Automation Platform	Infrastruktuurin konfigurointi ja orkestrointi	AI-moduulit palomuurisääntöjen generointiin, dynaamiset inventaariot
Cisco DNA Center	Verkkoautomaation ja analytiikan keskus	verkon segmentointi, poikkeaman seuranta, optimointisuositukset
Juniper Mist AI	Langattoman verkon hallinta ja käyttäjäkokemusanalytiikka	sijaintianalyysi, laitevirheiden ennustaminen, helppo visuaalinen käyttöliittymä

Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa vaan nostaa osaamisen uudelle tasolle. Se auttaa jättämään rutiinit taakse ja keskittymään strategiseen kehitykseen.

Syvällisempi katsaus käytettyihin työkaluihin

Alla avaan kutakin työkalua tarkemmin: sen arkkitehtuurin, keskeiset ominaisuudet, integraatiomallit ja parhaat käytännöt.

Splunk ML Toolkit

Splunk ML Toolkit on laajennus Splunkiin, joka tuo koneoppimismallit ja ennustavan analytiikan suoraan lokidataan.

• Arkkitehtuuri
  • Toimii Splunk Enterprise -instanssin sisällä, käyttää SPL-kyselyitä mallien kouluttamiseen ja inferenssiin.
  • Mallit tallennetaan Splunkin Knowledge Objects -hierarkiaan, jolloin niitä voi versioida ja jakaa tiimin sisällä.
• Keskeiset ominaisuudet
  • Poikkeaman tunnistus (anomaly detection) ajassa sarjoitetuissa datoissa.
  • Klusterointi ja luokittelu (clustering, classification) esim. IP-osoitesuodatuksessa.
  • Automatisoidut hälytykset ja dashboardit, jotka päivittyvät reaaliajassa.
• Integraatiot ja käytännöt

• Ennen mallin koulutusta kannattaa normalisoida ja rikastaa lokidataa Splunk Lookup -tiedostoilla.
• Käytä jaksotettuja hakuja (scheduled searches) mallien uudelleenkoulutukseen esimerkiksi viikoittain tai kuukausittain.
• Yhdistä Splunkin alertit orkestrointiin (esim. Ansible AWX) korjauskomentojen automaattiseen ajamiseen.

Prometheus + Cortex

Prometheus mittaa ja kerää metriikkaa, Cortex skaalauttaa Prometheuksen HA-ympäristöön ja liittää siihen tekoälypohjaiset hälytykset.

• Arkkitehtuuri
  • Prometheus scraper kerää node- ja palvelinmetriikat.
  • Cortex toimii pitkän ajan historian tallentajana ja vertailee eri Prometheus-instanssien dataa.
  • Hälytykset ja ennustavat säännöt ajetaan Alertmanagerin kautta.
• Keskeiset ominaisuudet
  • Ennakoivat hälytykset (predictive alerts) — matemaattiset mallit tunnistavat trendimuutokset.
  • Horizontaalinen skaalautuvuus Cortexin avulla.
  • REST-API-rajapinnat muiden palveluiden integrointiin.
• Integraatiot ja käytännöt

• Käytä service discoveryä (Kubernetes, Consul) keräämään dynaamisesti palvelimet.
• Määritä ennakoivat säännöt PromQL-lausekkeilla, jotka tunnistavat epätavalliset kulmat tai käyrät.
• Varmista, että Alertmanager laittaa osan hälytyksistä “silent period” -tilaan, kun analysoitaan trendimuutoksia.

Ansible Automation Platform

Ansible orkestroi infrastruktuurin ja käytti AI-moduuleja palomuurisääntöjen ja reitityskonfiguraatioiden luomiseen.

• Arkkitehtuuri
  • Control node ajaa playbookit, joihin on liitetty AI-integraatiot Python- tai REST-kutsuin.
  • Dynaamiset inventaariot voivat hakea laiteluettelot API:sta tai CMDB:stä.
• Keskeiset ominaisuudet
  • AI-moduulit ehdottavat konfiguraatiomalleja uusille palveluille.
  • Tarkistusvaihe (dry-run) simulaationa ennen muutosten levitystä.
  • Rolled back -tila, jos uusi sääntö on ristiriidassa vanhan kanssa.
• Integraatiot ja käytännöt

• Kytke Ansible Tower/Cloud Controller tiimien käyttöoikeuksiin ja auditointiin.
• Pidä playbookit modulaarisina: erillinen rooli verkon, turvallisuuden ja sovellusten konfiguraatioille.
• Hyödynnä Ansible Lint ja Molecule testikehyksiä automaattiseen validointiin CI/CD-putkessa.

Cisco DNA Center

Cisco DNA Center on keskitetty verkonhallintatyökalu, joka hyödyntää AI:tä segmentoinnissa, poikkeaman seurannassa ja optimoinnissa.

• Arkkitehtuuri
  • Core-controller, johon reitittimet, kytkimet ja langattomat tukiasemat lähettävät telemetriadataa.
  • AI Engine analysoi real­t­time-streamaus­datat ja laskee verkon terveysindeksit.
• Keskeiset ominaisuudet
  • Verkon segmentointi ja micro-segmentointi helpossa GUI:ssa.
  • Path Trace -toiminto, joka mallintaa datapakettien reitin kokonaisuudessaan.
  • AI-perustaiset optimointiehdotukset, joiden avulla vaihtokytkinroaming saadaan sujuvammaksi.
• Integraatiot ja käytännöt

• Yhdistä Cisco ISE:hen (Identity Services Engine) varmistaaksesi, että segmentit noudattavat turvallisuuspolitiikkaa.
• Hyödynnä REST-API:ta automatisoidaksesi laitetarviketilaukset ja varmistuskonfiguraatiot.
• Aseta Network Assurance -tarkistuksia, jotka ajavat säännöllisesti verkon tilan validointi­testejä.

Juniper Mist AI

Juniper Mist AI keskittyy langattomaan verkkoon ja käyttäjäkokemuksen optimointiin AI-pohjaisten malleiden avulla.

• Arkkitehtuuri
  • Juniperin pilvipohjainen alusta, joka kerää datapisteitä tukiasemista ja päätelaitteilta.
  • AI-Engine luokittelee käyttäjä­käyttäytymistä ja ennustaa langattomia häiriöitä.
• Keskeiset ominaisuudet
  • Sijaintianalytiikka (Marvis Virtual Network Assistant) auttaa vikatilanteiden etähallinnassa.
  • Anomaly Detection -moduuli, joka tunnistaa epätyypilliset roaming- ja kirjautumis­kulut.
  • Ennakko- ja jälkianalytiikka raportoi käyttäjä­tyytyväisyyden ja latenssikokemuksen.
• Integraatiot ja käytännöt

• Käytä Juniper APIs:ia yhdistääksesi Mist-dataa ITSM- ja tikettijärjestelmiin.
• Ota käyttöön WLAN-profiilit eri käyttäjäryhmille (opiskelijat, vierasverkko, hallinto) dynaamisen QoS:n varmistamiseksi.
• Määritä DR (Disaster Recovery) -suunnitelma pilvikontrollereille varmistaaksesi jatkuvan hallittavuuden.

Nyt mä en ehdi kertoa enempää, mutta ensi kerralla mä voisin kertoa jotain esimerkkejä konkreettisista konfiguraatiopätkistä, dashboard-mallipohjista vai integraatiokuvauksista vaikkapa Splunkiin tai Ansibleen?

Tai voisin kertoa, miten yhdistämme tekoälyratkaisumme tietoturva-operaatioihin tai miten rakennamme oman sisäisen chatbotin tukemaan tiimiämme. Mutta näistä asioista tosiaan sitten ensi kerralla lisää!