Collège de Dartmouthl’un des plus petits mais des plus prestigieux Ivy Ligue écoles, s’est récemment lancée dans une mise à niveau significative de son réseau pour offrir aux étudiants et aux professeurs une connectivité plus rapide et plus fiable à l’échelle du campus. L’université, qui prend en charge environ 25 000 utilisateurs simultanés, s’est associée à Réseaux Juniper pour déployer Mist AI, un Plateforme alimentée par l’IA qui gère les réseaux sans fil à l’aide d’informations en temps réel, d’automatisation et de dépannage.
Une partie cruciale de la mise à niveau consistait à déployer 2 000 points d’accès (AP) Mist. L’université n’a eu que deux jours pour installer les AP, les étudiants ayant repris l’apprentissage en personne à l’automne 2020 à la suite de la pandémie de COVID-19. Dartmouth a reçu le nouveau Mist AP12 le 19 août, mais les équipes de nettoyage devaient désinfecter tous les dortoirs à partir du 22 août. Une fois les chambres nettoyées et scellées, elles ne pourraient être ouvertes par les étudiants qu’en septembre. Dartmouth a donc dû relever un défi de taille pour réaliser cette installation à grande échelle dans un délai serré.
« À l’époque, nous avions déjà commencé à déployer Mist et nous envisageions de l’étendre au reste du campus. Nous avons réalisé que nous disposions d’une fenêtre étroite pour y parvenir, car les étudiants prévoyaient de revenir. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec l’équipe Juniper pour installer des points d’accès muraux à petit facteur de forme : ils se clipsent sur le mur du dortoir, sont faciles à installer et fournissent une connexion Wi-Fi à un coût très élevé”, a déclaré Bryan Ward, ingénieur réseau principal de Dartmouth, dans une interview. avec ZK Recherche.
Points d’accès déployés et configurés rapidement à l’aide de l’IA
L’équipe réseau, composée de cinq ingénieurs, a configuré chaque point d’accès pour garantir des performances constantes sur l’ensemble du campus. Selon Ward, la configuration n’a pris que quelques minutes, ce qui change la donne. Des bénévoles d’autres départements de Dartmouth, notamment du personnel non technique, ont également contribué à l’installation. D’après mon expérience en tant qu’ingénieur réseau, le temps typique pour configurer un point d’accès à l’aide de méthodes de configuration manuelle est de 30 à 45 minutes. Sans IA et automation capacités, déployer 2 000 points d’accès aurait été impossible.
L’intégration des nouveaux points d’accès dans l’infrastructure réseau existante de Dartmouth n’a pas été une mince affaire. L’architecture cloud de Mist et les informations basées sur l’IA ont rendu cela plus facile. La plateforme a fourni une visibilité en temps réel sur les performances du réseau afin que l’équipe réseau puisse suivre les progrès et s’ajuster si nécessaire pour éviter les interruptions de service. L’équipe a utilisé les connaissances de Mist pour identifier les lacunes en matière de couverture, en particulier dans les zones à forte demande. Il s’agissait notamment des dortoirs et des installations d’ingénierie et d’informatique récemment ouvertes, qui nécessitaient environ 200 points d’accès supplémentaires.
Le réseau de Dartmouth s’est développé rapidement ces dernières années en raison de l’augmentation du nombre d’utilisateurs, des nouvelles constructions et de la demande des installations de recherche. Par exemple, l’université a récemment activé deux nouveaux circuits Internet de 100 gigabits pour faire face à la charge croissante.
« Nous nous heurtions aux limites de notre service existant. Les utilisations augmentent plus que quiconque aurait pu le prédire. Avec l’utilisation et la charge croissantes du réseau, nous essayons simplement de garder une longueur d’avance avant que cela ne devienne un problème », a déclaré Ward.
Les avantages de l’IA s’étendent au-delà du déploiement
Après le déploiement, les capacités d’IA de Mist continuent d’apporter de la valeur. Marvis, l’assistant virtuel de la plateforme, analyse en permanence le réseau, diagnostique les problèmes et recommande des solutions en temps réel. Marvis est devenu un outil essentiel pour l’équipe réseau. Des tâches, telles que l’analyse des journaux, l’identification des anomalies et le diagnostic des causes profondes, qui prenaient auparavant des heures, peuvent désormais être réalisées en quelques secondes.
Ward, qui était initialement sceptique quant au rôle de l’IA dans la gestion des réseaux, la considère désormais comme un outil inestimable. Marvis a rationalisé de nombreux aspects du dépannage et de la maintenance du réseau, permettant au petit service informatique de Dartmouth de se concentrer sur des tâches plus critiques plutôt que de consacrer du temps au dépannage manuel.
« Je considère Marvis comme un assistant puissant et rapide, et non comme un remplaçant. Cela ne m’a aidé dans mon travail que depuis que je l’utilise. Le personnel de mon service d’assistance peut également se connecter à Mist et poser à Marvis les mêmes questions que moi. Marvis fournira ces informations dans un format lisible par l’homme, et pas seulement avec des uns et des zéros », a déclaré Ward.
Pour l’avenir, Ward envisage un avenir dans lequel les utilisateurs finaux pourront interagir directement avec Marvis pour résoudre les problèmes de réseau, tels qu’un mauvais fonctionnement. Connexion Wi-Fisans que le service d’assistance n’intervienne. Les ingénieurs juniors et le personnel du service d’assistance pourraient également utiliser Marvis pour résoudre les problèmes sans les transmettre aux ingénieurs seniors. Cela créerait une expérience plus efficace et plus conviviale pour les étudiants et les professeurs tout en allégeant l’immense charge de travail du département informatique.
Le succès de Dartmouth dans l’utilisation de l’IA est une bonne leçon pour les professionnels de l’informatique. De nombreux ingénieurs que j’ai interviewés sont inquiets à l’idée que l’IA leur prenne leur emploi. La réalité est que l’IA est un outil et qu’aucun ingénieur ne perdra son emploi à cause de l’IA. Ce qui est plus probable, c’est qu’ils perdront leur emploi au profit d’un autre ingénieur qui a adopté l’IA et peut travailler à un rythme permettant à l’entreprise d’atteindre ses objectifs.
Zeus Kerravala est le fondateur et analyste principal de ZK Research.
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