HPE đặt cược vào mạng tự vận hành: AI có thể xử lý gần như toàn bộ phiếu sự cố trong vài năm tới

HPE đang mở rộng công nghệ tự động hóa mạng dùng trí tuệ nhân tạo trên toàn bộ danh mục hybrid cloud, tức môi trường kết hợp giữa hạ tầng tại chỗ và dịch vụ đám mây. Thông tin này được Rami Rahim, cựu CEO Juniper Networks và hiện là Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc mảng mạng của HPE, chia sẻ trong chuyến thăm Australia. Theo ông, các hệ thống AIOps — viết tắt của Artificial Intelligence for IT Operations, tức AI dùng để giám sát, phân tích và tự xử lý vận hành CNTT — đã đủ khả năng giải quyết khoảng 70 đến 80% phiếu sự cố mạng mà không cần con người can thiệp. Rahim cho rằng trong vòng hai đến ba năm, gần như mọi sự cố mạng thông thường sẽ được AI xử lý hoàn toàn tự động.

Khái niệm mà HPE theo đuổi là “self-driving networks”, có thể hiểu là mạng tự vận hành. Đây là mô hình trong đó hệ thống sử dụng AI để theo dõi tình trạng mạng theo thời gian thực, phát hiện bất thường, xác định nguyên nhân và tự động đưa ra biện pháp khắc phục. Nói cách khác, thay vì đội ngũ quản trị mạng phải đọc log, dò lỗi và xử lý thủ công, phần mềm sẽ làm phần lớn công việc. Rahim cho rằng niềm tin vào tự động hóa sẽ tăng dần theo từng bước, tương tự cách người dùng từng làm quen với hộp số tự động, ga tự động, hỗ trợ giữ làn rồi đến các tính năng tự lái trên xe hơi.

Theo mô tả của HPE, doanh nghiệp không cần bật toàn bộ tự động hóa ngay từ đầu mà có thể triển khai theo từng tính năng. Một ví dụ đơn giản là cho phép AI tự khởi động lại một cổng trên switch — thiết bị chuyển mạch dùng để kết nối nhiều thiết bị trong mạng nội bộ. Với các tình huống phần cứng hỏng, Rahim cho rằng hệ thống trong tương lai có thể tự phát hiện lỗi, tự đặt linh kiện thay thế và gửi đến doanh nghiệp mà gần như không cần quản trị viên mạng tham gia. Khi đó, việc thay thiết bị vật lý có thể chỉ cần một nhân sự cơ bản thực hiện, còn cấu hình và đưa thiết bị trở lại hoạt động sẽ do hệ thống tự hoàn tất.

Rahim cho biết một trong những chỉ số quan trọng để đo hiệu quả tự động hóa là số lượng phiếu sự cố liên quan đến Wi‑Fi và tốc độ khắc phục chúng. Trong môi trường doanh nghiệp điển hình, phản ánh phổ biến nhất từ người dùng thường rất đơn giản: “Wi‑Fi quá tệ”. Nhưng nguyên nhân thực tế có thể không nằm ở Wi‑Fi. Đó có thể là ứng dụng gặp lỗi, kết nối WAN — tức mạng diện rộng liên kết nhiều chi nhánh — bị trục trặc, hoặc nhà cung cấp cloud gặp vấn đề. Vì trải nghiệm đầu tiên của người dùng thường đi qua kết nối không dây, mọi lỗi đều dễ bị quy về Wi‑Fi. HPE tin rằng AI có thể lần ra nguyên nhân gốc nhanh hơn con người và dùng các agent để sửa lỗi sớm hơn.

Một điểm đáng chú ý trong lập luận của HPE là sự bùng nổ của agent AI. Trong ngữ cảnh này, agent là các tác nhân phần mềm có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định theo mục tiêu và tương tác với hệ thống khác mà không cần con người giám sát liên tục. Rahim cho rằng doanh nghiệp đang tiến đến giai đoạn có nhiều agent hoạt động hơn cả nhân viên thật, và tất cả các agent đó đều phụ thuộc vào kết nối mạng ổn định để làm việc. Khi số lượng agent tăng mạnh, lưu lượng mạng cũng sẽ phình to, kéo theo nhu cầu mua thêm phần cứng mạng và khiến hệ thống trở nên phức tạp đến mức đội ngũ vận hành thủ công khó có thể theo kịp. Theo cách nhìn này, AI không chỉ tối ưu mạng mà còn là điều kiện để chính các ứng dụng AI vận hành trơn tru.

Rahim cũng nhấn mạnh rằng sau khi hoàn tất thương vụ mua lại Juniper vào tháng 7/2025, HPE đang đẩy nhanh việc hợp nhất công nghệ. Một minh chứng là các điểm truy cập Wi‑Fi vốn xuất phát từ hai dòng sản phẩm Aruba và Juniper nay đã có thể được quản trị bằng công cụ của cả hai bên. Đây là bước đi quan trọng vì Aruba là thương hiệu mạng doanh nghiệp lâu năm của HPE, còn Juniper nổi tiếng với thế mạnh mạng lõi, tự động hóa và AI vận hành. Theo Rahim, việc hợp nhất khả năng quản trị trong vòng 18 tháng là tiến độ đáng kể, đặc biệt trong bối cảnh nhiều hãng công nghệ khác thường mất thời gian dài hơn để đồng bộ sản phẩm sau sáp nhập.

HPE cho biết đã tích hợp năng lực quản lý network fabric với OpsRamp. Network fabric có thể hiểu là lớp kiến trúc kết nối nhiều thiết bị mạng thành một hệ thống thống nhất, tối ưu cho khả năng mở rộng và hiệu năng. Trong khi đó, OpsRamp là nền tảng observability — tức khả năng quan sát toàn diện trạng thái hệ thống thông qua dữ liệu như log, chỉ số hiệu năng và cảnh báo — dành cho môi trường hybrid cloud. Việc kết nối hai lớp công nghệ này giúp HPE tiến gần hơn đến mục tiêu để AI không chỉ nhìn thấy sự cố trong mạng, mà còn hiểu mối liên hệ giữa mạng, ứng dụng, hạ tầng máy chủ và dịch vụ đám mây.

Phát biểu của Rahim cũng củng cố thông điệp gần đây từ CEO HPE Antonio Neri rằng công ty ngày càng trở thành một doanh nghiệp lấy mạng làm trung tâm. Theo Rahim, trong các AI datacenter — trung tâm dữ liệu tối ưu cho huấn luyện và vận hành mô hình AI — bài toán mạng giờ đây quan trọng không kém bài toán compute, tức năng lực tính toán từ CPU, GPU hay các bộ tăng tốc chuyên dụng. Điều đó có nghĩa rằng khi doanh nghiệp đổ tiền vào AI, nhu cầu về hạ tầng mạng tốc độ cao, độ trễ thấp và khả năng tự vận hành cũng tăng theo. Với HPE, đây không chỉ là cơ hội bán thêm thiết bị mà còn là cơ hội định vị mình như một nhà cung cấp hạ tầng AI toàn diện, nơi mạng đóng vai trò xương sống.