企業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)正面臨日益嚴(yán)峻的壓力，隨著企業(yè)著手為AI工作負(fù)載改造網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施與可觀測性工具，這一挑戰(zhàn)還在持續(xù)升級(jí)。

根據(jù)企業(yè)管理協(xié)會(huì)（EMA）基準(zhǔn)研究的調(diào)查結(jié)果，僅有約31%的IT專業(yè)人員認(rèn)為所在組織的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維策略完全有效，而這一比例在兩年前還高達(dá)42%。上述數(shù)據(jù)來自EMA《2026年網(wǎng)絡(luò)管理重大趨勢(shì)》報(bào)告，該報(bào)告基于對(duì)北美和歐洲352名IT專業(yè)人員的問卷調(diào)查。報(bào)告指出，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)同時(shí)面臨多重壓力：人才短缺、工具泛濫、混合與多云架構(gòu)的復(fù)雜性，以及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施本身并非為AI工作負(fù)載而設(shè)計(jì)所帶來的種種挑戰(zhàn)。

EMA網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施與運(yùn)營研究副總裁沙默斯·麥吉利卡迪在報(bào)告聲明中表示："網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維人員清楚地知道自己需要改進(jìn)，但他們沒有得到應(yīng)有的支持。他們需要預(yù)算來填補(bǔ)團(tuán)隊(duì)空缺，需要更好的工具，需要更多的自動(dòng)化手段，也需要對(duì)混合云和多云等現(xiàn)代架構(gòu)擁有更大的話語權(quán)。CIO們必須主動(dòng)行動(dòng)，給予網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)有的支持——尤其是當(dāng)這些CIO希望推進(jìn)AI轉(zhuǎn)型的時(shí)候。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施將直接決定這些項(xiàng)目的成敗。"

工具泛濫是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)長期以來的頑疾。典型的IT組織使用4到10種監(jiān)控與故障排查工具來管理網(wǎng)絡(luò)，EMA表示這一數(shù)字十多年來幾乎沒有改變。然而，EMA研究發(fā)現(xiàn)，工具數(shù)量的多少與運(yùn)營成功率之間并無顯著相關(guān)性。

以下數(shù)據(jù)揭示了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域的改進(jìn)空間：

58%的網(wǎng)絡(luò)問題能在影響用戶之前被主動(dòng)發(fā)現(xiàn)；網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具生成的告警中，僅有37%代表真實(shí)問題；28%的網(wǎng)絡(luò)故障由人工操作失誤引發(fā)；網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員平均每天有29%的時(shí)間花在故障排查上。

麥吉利卡迪在一場關(guān)于研究結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)上解釋道："IT從業(yè)者認(rèn)為，他們?nèi)粘Ｌ幚淼木W(wǎng)絡(luò)問題中有53%本可以通過更好的工具加以預(yù)防。這也解釋了為何只有31%的受訪者認(rèn)為自己在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維策略上完全成功。工具替換的需求非常普遍——73%的受訪者表示，他們?cè)谖磥韮赡陜?nèi)有可能更換現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)可觀測性或網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具。"

人才缺口持續(xù)擴(kuò)大

在招募網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專家方面感到困難的組織比例，已從2022年的26%上升至2024年的41%，再到目前的52%。EMA指出，這一短缺在高級(jí)和中級(jí)崗位上尤為突出，而這些崗位恰恰最需要云計(jì)算、安全和自動(dòng)化方面的專業(yè)技能。

一位就職于《財(cái)富》500強(qiáng)娛樂公司的監(jiān)控架構(gòu)師在EMA報(bào)告中表示："我們被要求用更少的人做更多的事。以前需要25人完成的工作，管理層現(xiàn)在希望我們用10人的團(tuán)隊(duì)搞定。"

人才缺口也在加速推動(dòng)自動(dòng)化部署的迫切性。EMA認(rèn)為，人手不足的團(tuán)隊(duì)需要能自動(dòng)處理更多日常工作的工具，這樣現(xiàn)有工程師才能專注于更高層次的任務(wù)。然而，技能差距本身往往成為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的最大障礙——團(tuán)隊(duì)中經(jīng)常缺乏能夠構(gòu)建和維護(hù)自動(dòng)化流程的專業(yè)人員。網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)反映的自動(dòng)化主要障礙包括：

團(tuán)隊(duì)內(nèi)部技能差距：46%；工具局限性或集成不足：36.4%；數(shù)據(jù)質(zhì)量不足或可見性欠缺：31.8%；風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避或治理約束：31.8%；預(yù)算限制：29.8%；組織變革阻力：27.3%；對(duì)自動(dòng)化缺乏信任：25%。

AI驅(qū)動(dòng)的智能體自動(dòng)化正成為新方向

網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化在過去主要集中在資源配置和配置管理，即所謂的"零日"和"一日"工作。如今，重心已轉(zhuǎn)向"二日"運(yùn)營，即對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)問題的持續(xù)檢測、分類、診斷和修復(fù)。據(jù)EMA報(bào)告，79%的受訪者將這些任務(wù)的自動(dòng)化列為高度或極高優(yōu)先級(jí)。

各組織正在尋求AI驅(qū)動(dòng)的智能體自動(dòng)化工具，這類工具能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行推理，并采取自主或半自主的行動(dòng)。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，55%的受訪者表示AI功能是評(píng)估新工具時(shí)的必要條件，而AI驅(qū)動(dòng)的洞察與自動(dòng)化能力，也是他們考慮更換現(xiàn)有工具的首要原因。各組織最希望自動(dòng)化的"二日"任務(wù)包括：

安全響應(yīng)與遏制：54.3%；容量與性能優(yōu)化：49.7%；故障修復(fù)與自愈：44.3%；配置優(yōu)化：40.3%；事件關(guān)聯(lián)與告警降噪：37.5%；變更驗(yàn)證與回滾：26.4%。

EMA還發(fā)現(xiàn)，模型上下文協(xié)議（MCP）支持正成為新興的關(guān)鍵使能技術(shù)，它為AI智能體提供了與多種網(wǎng)絡(luò)管理工具交互的標(biāo)準(zhǔn)接口。研究表明，運(yùn)營成功的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)更傾向于將MCP支持納入智能體AI工具訪問的優(yōu)先考量。麥吉利卡迪表示："MCP接入點(diǎn)就像是跨越工具泛濫現(xiàn)象的一個(gè)抽象層。"

混合云與多云管理仍是難題

接受調(diào)查的組織中，近七成（69%）運(yùn)營混合云環(huán)境，66%采用多云架構(gòu)。然而，僅有36%的組織表示能完全有效地管理其云網(wǎng)絡(luò)，這一差距折射出技術(shù)復(fù)雜性與網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)和云工程團(tuán)隊(duì)之間文化摩擦的雙重困境。

EMA發(fā)現(xiàn)，核心挑戰(zhàn)依然是老生常談的問題：各云服務(wù)商專有的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方式差異顯著、遙測數(shù)據(jù)不一致、網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)技能短缺，以及跨云和本地環(huán)境端到端可見性不足。

麥吉利卡迪表示："我仍然在和一些網(wǎng)絡(luò)可觀測性廠商交流，他們至今還未能在三大主流云平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)功能對(duì)等。他們可能在采集和分析AWS數(shù)據(jù)方面做得不錯(cuò)，但在谷歌云平臺(tái)上還差得遠(yuǎn)，更別提那些次要云平臺(tái)了。"

EMA指出，已成功整合IP地址管理并將網(wǎng)絡(luò)可觀測性工具延伸至混合環(huán)境的組織，在整體運(yùn)營效果上表現(xiàn)更佳，但對(duì)于大多數(shù)組織而言，這兩項(xiàng)工作仍在推進(jìn)之中。

AI工作負(fù)載對(duì)網(wǎng)絡(luò)提出新要求

近半數(shù)受訪者（47.7%）表示，AI訓(xùn)練或推理工作負(fù)載已部署在其網(wǎng)絡(luò)上，其余大多數(shù)也預(yù)計(jì)在未來兩年內(nèi)完成部署。然而，僅有35%的受訪者表示，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)可觀測性工具已完全具備管理這些工作負(fù)載的能力。

針對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施的性能挑戰(zhàn)十分具體：需要同時(shí)定位跨網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和GPU集群的問題；需要管理推理尾延遲；還需要將GPU利用率作為網(wǎng)絡(luò)信號(hào)納入可見范圍。團(tuán)隊(duì)最希望補(bǔ)強(qiáng)的工具能力包括：

AI驅(qū)動(dòng)的故障排查與修復(fù)：51.3%；主動(dòng)預(yù)警AI相關(guān)性能風(fēng)險(xiǎn)：49.3%；通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包分析實(shí)現(xiàn)AI工作負(fù)載感知：46.9%；以實(shí)時(shí)流式遙測替代輪詢間隔：40.2%；關(guān)聯(lián)GPU、應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)：34.3%。

成功團(tuán)隊(duì)的共同特征

EMA研究同樣識(shí)別出將成功組織與落后組織區(qū)分開來的關(guān)鍵實(shí)踐。研究發(fā)現(xiàn)，成功的團(tuán)隊(duì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)可觀測性數(shù)據(jù)持有嚴(yán)格的準(zhǔn)確性標(biāo)準(zhǔn)，已從腳本和手冊(cè)驅(qū)動(dòng)的方式轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動(dòng)和智能體化的管理工具，并將集成優(yōu)先于整合，聚焦于安全洞察、工作流集成和工具集間的數(shù)據(jù)共享，而非一味削減工具數(shù)量。此外，成功的組織正在構(gòu)建覆蓋本地和云基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一可見性與安全管控體系。

麥吉利卡迪最后建議："AI網(wǎng)絡(luò)，或者說為AI服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)，將需要一定程度的工具重塑。我建議大家主動(dòng)與供應(yīng)商溝通，了解他們是否在思考這個(gè)問題。目前來看，大多數(shù)供應(yīng)商還沒有認(rèn)真對(duì)待這件事——很可能是因?yàn)闆]有聽到來自客戶的聲音。"

Q&A

Q1：EMA報(bào)告中，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)面臨哪些主要挑戰(zhàn)？

A：根據(jù)EMA《2026年網(wǎng)絡(luò)管理重大趨勢(shì)》報(bào)告，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)當(dāng)前面臨四大核心挑戰(zhàn)：一是人才短缺，招募網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專家困難的組織比例已升至52%；二是工具泛濫，典型組織使用4到10種監(jiān)控工具，但工具數(shù)量與運(yùn)營成功率之間并無顯著關(guān)聯(lián)；三是混合云與多云架構(gòu)管理復(fù)雜；四是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施難以滿足AI工作負(fù)載的需求，僅35%的組織表示現(xiàn)有工具已準(zhǔn)備就緒。

Q2：模型上下文協(xié)議（MCP）在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中有什么作用？

A：MCP即模型上下文協(xié)議，是一種為AI智能體提供與多種網(wǎng)絡(luò)管理工具進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化交互的接口協(xié)議。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維場景中，MCP支持能夠作為一個(gè)抽象層，幫助AI智能體跨越工具泛濫的現(xiàn)狀，統(tǒng)一訪問和操作不同廠商的網(wǎng)絡(luò)管理工具。EMA研究發(fā)現(xiàn)，運(yùn)營成功的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)更傾向于將MCP支持列為智能體AI工具訪問的優(yōu)先能力，這有助于推動(dòng)"二日"運(yùn)營任務(wù)的自動(dòng)化，提升整體運(yùn)維效率。

Q3：企業(yè)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)如何才能更好地應(yīng)對(duì)AI工作負(fù)載的挑戰(zhàn)？

A：根據(jù)EMA報(bào)告，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)從以下幾個(gè)方向著手：首先，升級(jí)網(wǎng)絡(luò)可觀測性工具，重點(diǎn)補(bǔ)強(qiáng)AI驅(qū)動(dòng)的故障排查、主動(dòng)預(yù)警和實(shí)時(shí)流式遙測能力；其次，將GPU利用率等AI基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)納入網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控范圍；再者，積極與工具供應(yīng)商溝通，推動(dòng)其在AI網(wǎng)絡(luò)管理方面的產(chǎn)品演進(jìn)；最后，參考成功組織的經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)先推進(jìn)工具集成與數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建跨本地和云環(huán)境的統(tǒng)一可見性，并引入智能體化自動(dòng)化管理工具。