Autonomous Networks: Using AI to Advance Operations in SP and Enterprise Domains

کتاب Autonomous Networks: Using AI to Advance Operations in SP and Enterprise Domains یکی از منابع تخصصی و به‌روز در حوزه شبکه‌های خودمختار (Autonomous Networks) است که به بررسی نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی، بهینه‌سازی و تحول عملیات شبکه در Service Provider (SP) و Enterprise می‌پردازد. این کتاب توسط Joe Clarke، Charles Eckel و Chris J. J. Ward تألیف شده و توسط Cisco Press منتشر شده است.

موضوعات اصلی کتاب Autonomous Networks: Using AI to Advance Operations in SP and Enterprise Domains

کتاب بر این ایده استوار است که شبکه‌های مدرن به دلیل رشد سریع فناوری‌هایی مانند 5G، Cloud، IoT و Edge Computing دیگر با روش‌های سنتی قابل مدیریت نیستند. نویسندگان نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون می‌توانند شبکه را به سمت Autonomous Networks هدایت کنند.

مهم‌ترین مباحث کتاب عبارت‌اند از:

• مفاهیم و معماری شبکه‌های خودمختار
• تحول عملیات شبکه با استفاده از AI و Machine Learning
• جمع‌آوری داده و Network Observability
• Telemetry و Streaming Data
• AIOps و MLOps
• نقش Generative AI در مدیریت شبکه
• Agentic AI و Intelligent Automation
• Closed-Loop Automation
• Intent-Based Networking (IBN)
• Self-Healing Networks
• Network Automation و Infrastructure as Code
• Digital Twin برای شبیه‌سازی شبکه
• امنیت در Autonomous Networks
• پیاده‌سازی Autonomous Networks در شبکه‌های Service Provider
• کاربرد Autonomous Networks در Enterprise
• مدل بلوغ شبکه‌های خودمختار
• چالش‌های فنی و سازمانی پیاده‌سازی AI در شبکه

این کتاب مناسب چه کسانی است؟

این کتاب برای طیف گسترده‌ای از متخصصان فناوری اطلاعات مناسب است، از جمله:

• مهندسان شبکه
• معماران شبکه (Network Architects)
• مدیران مراکز داده
• متخصصان DevNet
• کارشناسان اتوماسیون شبکه
• متخصصان AIOps
• مدیران عملیات شبکه (NOC)
• مهندسان Service Provider
• مدیران فناوری اطلاعات (IT Managers)
• پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و شبکه

مهم‌ترین ویژگی‌های کتاب

از نقاط قوت این کتاب می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• ارائه دیدگاهی عملی و آینده‌نگر درباره شبکه‌های خودمختار
• بررسی نقش AI در مدیریت شبکه‌های پیچیده
• تمرکز بر فناوری‌های روز مانند Generative AI و AIOps
• ارائه مثال‌هایی از پیاده‌سازی در محیط‌های Enterprise و Service Provider
• پوشش معماری‌های مدرن مانند SDN، NFV و Intent-Based Networking
• پرداختن به چالش‌های فنی، امنیتی و مدیریتی استقرار شبکه‌های خودمختار

چرا مطالعه این کتاب اهمیت دارد؟

با گسترش شبکه‌های ابری، 5G، اینترنت اشیا و افزایش پیچیدگی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات، سازمان‌ها به سمت شبکه‌هایی حرکت می‌کنند که بتوانند به‌صورت هوشمند وضعیت خود را تحلیل کرده، مشکلات را پیش‌بینی کنند، تصمیم بگیرند و بدون دخالت انسان بسیاری از عملیات را انجام دهند. این کتاب چارچوبی جامع برای درک این تحول ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری، پایداری و امنیت شبکه را افزایش دهد.

 

• Copyright 2027
• Pages: 640
• Price: $51.99
• Edition: 1st
• Format: EPUB, PDF Convert
• ISBN-10: 0-13-546236-3
• ISBN-13: 978-0-13-546236-2
• By: Stefan-Alexandru Manza, Josh Halley

Autonomous Networks: Using AI to Advance Operations in SP and Enterprise Domains is a practical, forward-looking guide to the next generation of network operationswhere AI, automation, observability, and closed-loop control enable networks to operate with greater speed, scale, and resilience while reducing manual intervention.

As enterprise and service provider environments become increasingly complex, traditional reactive operations can no longer keep pace. This book explains how autonomous networking combines model-driven telemetry, distributed tracing, AIOps, automation frameworks, MLOps, and IT service management integration to create intelligent systems capable of sensing conditions, making decisions, and executing actions in real time.

Written for network engineers, architects, operations teams, and technology leaders, this vendor-agnostic guide provides a clear roadmap for evolving from basic automation initiatives to fully autonomous network operations. Readers will learn how to implement AI-driven operational models across both enterprise and service provider environments while addressing security, governance, compliance, and organizational transformation.

Through real-world case studies, architectural patterns, and industry-aligned frameworks, the authors demonstrate how narrow AI, generative AI, closed-loop automation, and predictive analytics can improve network reliability, operational efficiency, and service assurance at scale.

Whether you are modernizing existing infrastructure or building next-generation intelligent networks, this book delivers actionable strategies for designing, operating, and securing autonomous networking environments in an increasingly AI-driven world.

Table of Contents

1 Network Autonomy

2 Regulations Impact on Autonomous Networks

3 Observability and Data Sources

4 Conventional and Task-Specific AI/ML Models Usage for Autonomous Networks

5 Generative AI in the Context of Autonomous Networks

6 Automated Execution and Testing

7 Closed Loop Command and Control

8 Communication Service Provider Autonomous Networks Vision

9 Enterprise Domain Vision

10 Autonomous Networks ConsiderationsOrganizational Change