Wie künstliche Intelligenz Netzwerkprobleme lösen kann

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Schlagwort. Mit der Veröffentlichung des mit Spannung erwarteten ChatGPT und der Ankündigung von Microsoft, 10 Milliarden US-Dollar in KI zu investieren, zeigt sich, dass sich künstliche Intelligenz weiterentwickelt hat aus „Die Zukunft“ kommt ins wirkliche Leben.

Für Networking-Profis gibt es mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz zwei Faktoren zu berücksichtigen. Erstens, wie wird sich der Datenverkehr auf das Netzwerk auswirken, und zweitens, wie können sie ihn nutzen, um ihr Netzwerk besser zu verwalten?

Können Sie das Netzwerk noch kontrollieren?

In den letzten zwei Jahren hat der schnelle Übergang zur Cloud viele Netzwerkteams in Unternehmen in Unordnung gebracht. In einigen Fällen verloren Teams die Kontrolle über das Netzwerk, als der Kern des Geschäfts von lokalen zu hybriden Cloud-Umgebungen verlagert wurde. Die Herausforderung für Netzwerkteams besteht darin, dass ihr Datenverkehr weiterhin so zum Rechenzentrum fließt, wie er sollte. Netzwerkmanagement und Workflow-Automatisierung müssen jetzt neu gedacht werden.

Während KI zweifellos bei der Überwachung von Netzwerken helfen kann, stellt sie auch eine eigene Belastung für die Netzwerke dar. Cloudbasierte KI-Tools erfordern, dass Netzwerke die hohen Mengen an Datenverkehr zwischen internen und externen Umgebungen verwalten und sich an diese anpassen, während sie sich verschieben und bewegen. Tatsächlich ist KI überall zu finden, in Analysetools, IoT- und intelligenten Edge-Geräten, Spam-Filtern und sogar Tools zur Inhaltserstellung. Da diese ihren Anteil am Netzwerk beanspruchen, können sie auch zu Verkehrsspitzen und Latenzproblemen führen.

KI für geschäftskritische Netzwerke

Künstliche Intelligenz-gesteuerte Verkehrsmanagement-, Netzwerkmanagement- und Überwachungstools sind ausgereift. Obwohl diese KI-gestützten Tools eine Rettungsleine für ressourcenbeschränkte Netzwerkteams darstellen, besteht nach wie vor eine gewisse Skepsis darüber, wie viel Kontrolle wir diesen Systemen tatsächlich übertragen können, um bei der Verwaltung immer anfälligerer Netzwerke zu helfen. Beispielsweise geraten potenzielle Netzwerkausfälle noch weiter außer Kontrolle.

Die Antwort liegt im Einsatz von „erklärbarer KI“, also KI-Lösungen, mit denen sich Netzwerkadministratoren noch beschäftigen können und deren Innenleben sie verstehen. Vertrauen entsteht, wenn Netzwerkteams verstehen, wie die KI Entscheidungen trifft, und das Team nutzen können, um regelmäßig Feedback darüber zu geben, ob die Erkenntnisse der KI bei der Verbesserung oder Steuerung der Leistung erfolgreich sind.

Die Macht der KI in der Vernetzung nutzen

Abgesehen von der Skepsis war die Unternehmensvernetzung eine der Branchen, die künstliche Intelligenz und Automatisierung am aggressivsten einführten. Es wird von Netzwerkteams für eine Vielzahl von Netzwerkfunktionen verwendet, darunter Leistungsüberwachung, Alarmunterdrückung, Ursachenanalyse und Anomalieerkennung. Beispielsweise automatisiert Juniper Networks Mist AI die Netzwerkkonfiguration und übernimmt die Optimierung.

Der Hauptkatalysator ist, dass künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, das Kundenerlebnis zu verbessern. In einem kürzlich erschienenen Artikel sagte Bob Friday, Chief Artificial Intelligence Officer von Juniper Networks: „Die Fähigkeit von KI, sich an Änderungen in der Client-zu-Cloud-Konnektivität anzupassen und daraus zu lernen, wird KI ideal für die dynamischsten Netzwerkanwendungsfälle machen.“ Etwas, das zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beitragen kann, ist das drahtlose Benutzererlebnis. Es kann Erkenntnisse liefern und das Spinnennetz der drahtlosen Konnektivität, das durch mobile Geräte und Heimarbeitsfälle entsteht, besser verwalten. In diesem Fall kann KI Einblicke in Umstände liefern, die viele Netzwerkprofis nicht kontrollieren können.

Geben Sie der KI etwas Kontrolle

Eine der häufigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz im Web ist ihre Rolle in Such- und Chatbots. Netzwerkprofis können mithilfe von Chatbots und virtuellen Assistenten, die auf Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) basieren, den Weg durch einen Stapel Support-Tickets finden.

Wenn diese Bots die von Benutzern gestellten Fragen verstehen, können sie mit Informationen und Vorschlägen antworten, die auf dem Wissen basieren, das sie durch die Beobachtung des Netzwerks gewinnen, und auf den Erkenntnissen, auf denen sie geschult wurden. Hierbei handelt es sich um eine Form von Client-to-Cloud-Einblicken und Automatisierung, bei der Chatbots den Fragen der Benutzer Kontext und Bedeutung verleihen, nicht nur Ja oder Nein. Und je länger sie laufen, desto intuitiver werden sie.

Durch den Einsatz von Juniper Mist AI und seinem Marvis-Chatbot konnte ein globaler Einzelhandelsriese Einblicke in potenzielle Probleme mit seinem Netzwerk und deren Behebung gewinnen. Da Mist AI kontinuierlich die Basisleistung misst, gibt es automatisch Warnungen aus, wenn Abweichungen auftreten.

Vorbereitung auf künstliche Intelligenz

In Branchen, in denen es an Fachkräften mangelt, müssen IT- und Netzwerkfachleute die Idee annehmen, dass KI sie von alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben befreien wird. Sie sollten auch wissen, dass kein Unternehmen erwarten kann, dass Netzwerkprofis über Nacht zu KI-Experten werden. Sie sollten sich auf den unvermeidlichen Kontakt mit KI-fähigen Geräten und Systemen vorbereiten.

Um ihre Netzwerke besser zu verwalten, sollten Netzwerkprofis herausfinden, wie sie anfangen können, ihr Gehirn zur Verwaltung dieser Netzwerke zu nutzen, mit Datenwissenschaftlern, Entwicklern und IT-Abteilungen zusammenarbeiten, um die KI-Tools zu identifizieren, die sie benötigen, und mit der Arbeit an der Verwendung künstlicher Intelligenz beginnen Intelligenz im Netzwerk ist effektiver.

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