Immer mehr Unternehmen nutzen die Synergien zwischen künstlicher Intelligenz und Netzwerken. Da Benutzergeräte und die von ihnen generierten Daten immer weiter zunehmen, verlassen sich Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um die Verwaltung riesiger Netzwerkinfrastrukturen zu unterstützen.
Bis 2024 werden 60 % der Unternehmen über eine Infrastruktur für künstliche Intelligenz verfügen, was eine umfassendere Automatisierung und prädiktive Analyse für die Fehlerbehebung im Netzwerk, die Vorfallprävention und die Korrelation von Vorfällen erfordert.
Künstliche Intelligenz wird immer häufiger, da Unternehmen versuchen, die Ressourcen ihrer IT-Abteilungen für die Verwaltung immer komplexerer Netzwerke zu nutzen. Vorgänge, die Netzwerkadministratoren früher manuell durchführten, sind heute weitgehend automatisiert oder bewegen sich in Richtung Automatisierung.
Doch egal wie groß das Unternehmen ist, der Einsatz künstlicher Intelligenz kann Netzwerkausfälle nicht vermeiden. Im Oktober 2021 kam es bei Facebook zu einem größeren Ausfall, den das Unternehmen auf einen Fehler bei der Neukonfiguration des Routers zurückführte. Auch AWS kam es im Dezember 2021 zu einem Ausfall, der auf einen Netzwerkskalierbarkeitsfehler zurückzuführen war.
Obwohl künstliche Intelligenz komplex ist und viele Dinge für das Netzwerk tun kann, ist sie nicht narrensicher. Dies unterstreicht die anhaltende Bedeutung menschlicher Eingriffe in Netzwerke.
Künstliche Intelligenz und insbesondere die Anwendung von maschinellem Lernen hilft Netzwerkadministratoren bei der Sicherung, Fehlerbehebung, Optimierung und Planung der Netzwerkentwicklung.
Im Zeitalter von Homeoffice und ortsunabhängigem Arbeiten hat die Verbreitung von Netzwerkendpunkten die Angriffsfläche des Netzwerks vergrößert. Um jederzeit sicher zu bleiben, sollte das Netzwerk in der Lage sein, nicht autorisierte oder kompromittierte Geräte zu erkennen und darauf zu reagieren.
KI verbessert den Prozess der Autorisierung von Geräten im Netzwerk, indem sie Dienstqualitäts- und Sicherheitsrichtlinien für Geräte oder Gerätegruppen festlegt und kontinuierlich durchsetzt. Künstliche Intelligenz identifiziert Geräte automatisch anhand ihres Verhaltens und setzt kontinuierlich die richtigen Richtlinien durch.
KI-gestützte Netzwerke können außerdem verdächtiges Verhalten, abweichende Aktivitäten und nicht autorisierte Geräte, die schneller als Menschen auf das Netzwerk zugreifen, erkennen. Wenn ein autorisiertes Gerät tatsächlich kompromittiert wird, liefert das KI-Netzwerk Kontext für den Vorfall.
Geräteklassifizierung und Verhaltensverfolgung können Netzwerkadministratoren dabei helfen, verschiedene Richtlinien für verschiedene Geräte und Gerätegruppen zu verwalten und so die Möglichkeit menschlicher Fehler bei der Einführung neuer autorisierter Geräte in das Netzwerk zu reduzieren. Es hilft ihnen außerdem, Netzwerkprobleme in einem Bruchteil der Zeit zu erkennen und zu beheben.
Vor KI-gesteuerten Netzwerken mussten Netzwerkoperationen Netzwerkprobleme identifizieren, indem sie Protokolle, Ereignisse und Daten von mehreren Systemen untersuchten. Diese manuelle Arbeit erfordert nicht nur Zeit und längere Ausfallzeiten, sondern ist auch anfällig für menschliches Versagen. Die schiere Datenmenge, die in heutigen Netzwerken anfällt, macht es für ein NetOps-Team, egal wie groß, unmöglich, Ereignisprotokolle zu durchsuchen, um Netzwerkprobleme zu identifizieren und zu beheben.
Jetzt kann KI Netzwerken nicht nur die Selbstkorrektur von Problemen ermöglichen, um eine maximale Betriebszeit zu gewährleisten, sondern kann NetOps auch umsetzbare Handlungsempfehlungen geben.
Wenn ein Problem auftritt, nutzt das KI-gesteuerte Netzwerk Data-Mining-Techniken, um Terabytes an Daten innerhalb von Minuten zu sichten, um Ereigniskorrelationen und Ursachenanalysen durchzuführen. Ereigniskorrelation und Ursachenanalyse helfen dabei, Probleme schnell zu identifizieren und zu lösen.
Künstliche Intelligenz vergleicht Echtzeit- und historische Daten, um relevante Anomalien zu entdecken und mit der Fehlerbehebung zu beginnen. Beispiele für relevante Daten sind Firmware, Geräteaktivitätsprotokolle und andere Metriken.
Künstliche Intelligenznetzwerke können relevante Daten erfassen, bevor ein Vorfall eintritt, was Untersuchungen unterstützt und den Fehlerbehebungsprozess beschleunigt. Daten von jedem Ereignis helfen maschinellen Lernalgorithmen im Netzwerk, zukünftige Netzwerkereignisse und ihre Ursachen vorherzusagen.
Neben der Erkennung und dem Lernen von Netzwerkfehlern repariert KI Fehler automatisch, indem sie die umfangreiche historische Datenbank des Netzwerks nutzt. Alternativ stützt es sich auf diese Daten, um genaue Empfehlungen dazu abzugeben, wie Netzwerkingenieure das Problem angehen sollten.
Funktionen der künstlichen Intelligenz vereinfachen und verbessern den Fehlerbehebungsprozess erheblich. Künstliche Intelligenz reduziert die Anzahl der Tickets, die die IT bearbeiten muss, und kann in manchen Fällen Probleme lösen, bevor Endbenutzer oder sogar die IT sie bemerken.
Es ist eine Sache, Ihr Netzwerk betriebsbereit und grundsätzlich sicher zu halten, aber es zu optimieren, ist eine andere. Der Prozess der kontinuierlichen Optimierung des Netzwerks macht den Endbenutzer glücklich.
Die Standards für drahtlose Konnektivität entwickeln sich in Bezug auf Geschwindigkeit, Anzahl der Kanäle und Kanalbandbreitenkapazität weiter. Diese Standards gehen über das hinaus, was jedes herkömmliche NetOps-Programm bewältigen kann, aber nicht viel für ein KI-gestütztes Netzwerk.
Die Netzwerkoptimierung umfasst Netzwerküberwachung, Weiterleitung des Datenverkehrs und Lastausgleich. Dadurch wird kein Teil des Netzwerks überlastet. Stattdessen ist das Netzwerk durch eine gleichmäßigere Verteilung des Datenverkehrs im Netzwerk in der Lage, effizient die bestmögliche Servicequalität bereitzustellen.
Heutige Netzwerke erfordern selbstoptimierende KI-Netzwerke, die auf Netzwerkdaten von Echtzeitereignissen basieren. Mit Deep Learning können Computer beispielsweise mehrere Datensätze im Zusammenhang mit dem Web analysieren. Basierend auf diesen Daten überprüft die Empfehlungsmaschine des Netzwerks die Richtlinienmaschine und gibt intelligente Empfehlungen zur Verbesserung bestehender Richtlinien.
Einerseits erfüllen diese Empfehlungen trotz sich ändernder Umstände, wie z. B. Verkehrsspitzen in bestimmten geografischen Gebieten oder Benutzergeräten, immer noch die Grundstandards für die Servicequalität. Die Empfehlungsmaschine schlägt möglicherweise vor, auf ungenutzte Ressourcen umzusteigen oder den Datenverkehr über einen längeren Pfad umzuleiten, um Staus zu vermeiden.
Gleichzeitig berücksichtigen diese Empfehlungen die grundlegenden betrieblichen Einschränkungen des Netzwerks, wie etwa die Priorisierung von Telefonanrufen und SMS-Leistung gegenüber Video-Streaming.
Das Netzwerk optimiert das Gerät selbst basierend auf Empfehlungen neu. Selbstoptimierende Netzwerke maximieren die Nutzung der vorhandenen Ressourcen des Netzwerks und geben ihm Hinweise, wie es mit begrenzten Ressourcen am besten arbeiten kann, während gleichzeitig die Einhaltung von Service-Level-Agreements sichergestellt wird.
Benutzern das bestmögliche Netzwerkerlebnis durch Beobachtbarkeit und Orchestrierung KI-gesteuerter Netzwerke bieten.
Angesichts der Entwicklung von 5G-Netzwerken wird KI den größten Einfluss auf die Netzwerkplanung haben, um neue Dienste bereitzustellen oder bestehende Dienste auf unterversorgte Märkte auszuweiten.
Ein Bericht von Ericsson aus dem Jahr 2018 ergab, dass 70 % der globalen Dienstanbieter angaben, dass künstliche Intelligenz den größten Einfluss auf die Netzwerkzuverlässigkeit hat. Dicht dahinter folgen Zuverlässigkeit, Netzwerkoptimierung und Netzwerkleistungsanalyse, zwei weitere Bereiche, in denen 58 % der Befragten sagten, dass KI an Bedeutung gewinnt.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse der Netzwerkleistung können Kommunikationsdienstanbieter die Anforderungen ihrer Netzwerke genau vorhersagen und sich so besser vorbereiten.
Zum Beispiel kann KI eingesetzt werden, um die Geolokalisierungsgenauigkeit von Lieferantennetzwerken zu verbessern. Auf diese Weise können wichtige Informationen bereitgestellt werden, die Anbietern bei der Beurteilung der Servicequalität in bestimmten Bereichen helfen. Diese Informationen wiederum fließen in zukünftige Netzwerk-Upgrade-Pläne ein.
KI kommt auch ins Spiel, wenn es darum geht, unterversorgte Marktsegmente zu identifizieren. Es hilft dabei, anhand von Satellitenbildern bediente und nicht bediente Märkte zu unterscheiden.
Künstliche Intelligenz verschafft Unternehmen, insbesondere Kommunikationsdienstleistern, einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihnen hilft, strategische Chancen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Die Einbindung künstlicher Intelligenz in das Netzwerk bietet Unternehmen viele Vorteile, darunter:
Da gegeben KI-Netzwerke bieten viele Vorteile und werden in den heutigen Unternehmen mit Sicherheit wachsen. Bei der Verwaltung immer komplexer werdender Netzwerke spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle.
Allerdings ist die Befürchtung, dass KI Netzwerkprofis ersetzen wird, eine bemerkenswerte, aber letztendlich unnötige Sorge. Netzwerke erfordern immer noch, dass Menschen die KI-Fähigkeiten validieren und gelegentlich erweitern, indem sie:
die Unterschiede zwischen Netzwerkproblemen und vom System generierten Lösungsvorschlägen bewältigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist künstliche Netzwerkintelligenz?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Welche privaten Informationen werden Douyins enge Freunde sehen?
So verwenden Sie die jsreplace-Funktion
Einführung in Eingabefunktionen in C-Sprache
Warum kann der Himalaya keine Verbindung zum Internet herstellen?
So verwenden Sie die Sortierfunktion
Welche Möglichkeiten gibt es, Shell-Skripte auszuführen?
Nodejs implementiert Crawler
STIL.HINTERGRUND
